<aside> 📌 Task :

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만나서 생각할 것

• ⭐️ csv 파일 + 콜랩 합치기 ⭐️
  • 결론: 혜선님 CSV파일 최신화
  • 무조건 기준으로 보고 변경 되거나 최종 제출시에 항상 최신화 되어있어야함.
  • 파일을 다합치는 것은 무리가 있다.
  • 그래서 모든 칼럼 명, 고유한 칼럼을 아래 정리해놨음.
  • 필요할때 컬럼명 복사해서 검색해보고 없으면 공유하기
• 가설이 나오게 된 경위부터 결론까지 플로우가 자연스럽게 이어지도록 정리하기
• 목표에 맞는 세미 결론 짓기
• 우리가 한 검정이 최종적으로 옳게된 방법인지 검증 </aside>

1. 고객 세그먼트별 구매 행동 분석 및 맞춤형 마케팅 전략 제안

   1-1. 특정 결제 수단으로 결제한 사용자의 이탈률이 높을 것이다.

   고객 세그먼트별 : 결제수단 / 행동 : 다르다 어떻?(현금 영수증 사용 하는종류 3가지)

   맞춤형 마케팅 전략제안 :

   1.CLV에 차이있을거라생각.

   2.90일을 전후로 차이가있었따. CLV P-valuy유의미.

   1-2. 스마트폰을 구매한 고객은 헤드폰을 구매한 고객보다 만족도가 높을 것이고 재구매율 또한 높을 것이다.

   1-2. 그러면 왜추맀노

   • 만족도를 기준으로봤다. > 이건좀 다시한번 해봐야겠다.

   1-3. 첫 구매 후 30일 이내 재구매한 고객은 재구매 하지 않은 고객 보다 이탈률이 낮다.

   1-4. 분기별 매출 급 상승 구간이 있을 것이다.

2. 제품별 판매 성과 분석 및 재고/제품 라인업 최적화 전략

   2-1. 배송 유형에 따라 제품 평점의 평균 값에 유의미한 차이가 있을 것이다

3. 고객 생애 가치(CLV) 증대를 위한 전략적 제안

   3-. 1첫 구매 주문 금액이 높은 고객일 수록 고객 생애 가치가 높다.

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이탈고객 : 첫 구매 이후 90일 이내에 재구매가 없는 고객

판단 근거:

• 고객별로 구매 횟수를 계산한 후, 2회 이상 구매한 고객만 필터링함 (= 재구매한 고객)
• 첫 주문과 두 번째 주문의 구매 간격을 계산하고 평균을 확인함
• 평균 = 92.381745일
• 삼성전자는 재구매까지 걸리는 기간을 90일로 설정
• 90일 이내에 재구매를 하지 않은 고객을 “이탈 고객”으로 정의함 </aside>

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**삼성 전자의 CLV = 고객 평생 가치 = 고객 별 총 구매 금액

판단 근거:**

CLV(Customer Lifetime Value) = "한 고객이 앞으로 기업에게 가져다 줄 순이익의 현재 가치"를 의미

• CLV는 구매 빈도, 평균 주문 금액, 고객 이탈 확률, 이익률, 마진 등을 반영
• 삼성전자 데이터 셋은 '총 주문 금액', '주문 시점 정보' 만 포함
• 한 고객이 삼성전자에 이익을 남겼는지 알 수 있는 직관적인 값이 "고객 별 총 구매 금액"라고 생각 </aside>

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재구매 고객 골든타임?

90일 별로 재구매 고객과 이탈 고객을 분류했을 때 30일 이내에 한 번이라고 재 구매를 한 고객은 CLV가 높게 나왔기 때문에 삼성전자는 30일을 골든타임으로 정의하고 30일이내에 재구매를 이끌어낼 수 있는 마케팅 목표와 그에 맞는 제안을 한다.

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만족도(평점) 시스템?

삼성전자의 평점 시스템은 상품과 배송 등 전체 서비스에 관한 평점을 받고 있다.

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<aside> 📌 실행 및 진행 사항 정리

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우팀 컬럼이름

합쳐진 테이블 컬럼 전체: ['Unnamed: 0.1', 'Unnamed: 0', 'Customer ID', 'Age', 'Gender', 'Loyalty Member', 'Product Type', 'SKU', 'Rating', 'Order Status', 'Payment Method', 'Total Price', 'Unit Price', 'Quantity', 'Purchase Date', 'Shipping Type', 'Add-ons Purchased', 'Add-on Total', 'Year', 'Month', 'Weekday', 'Total Purchase Amount', 'has_addons', 'Quarter', 'day', 'day_section', 'month', 'month_section', 'Product_Type', 'YearMonth', 'order_month', 'order_day', 'order_date']

중복되지 않는 컬럼 이름: ['Quarter', 'day', 'day_section', 'month', 'month_section', 'Product_Type', 'YearMonth', 'order_month', 'order_day', 'order_date']

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1. 고객 세그먼트별 구매 행동 분석 및 맞춤형 마케팅 전략 제안

   1-1. 특정 결제 수단으로 결제한 사용자의 이탈률이 높을 것이다.

   • 가설 생각 이유
   • 목표랑 부합하는지에 대한 검증
   • 추가적으로 봐야할 데이터

1-2. 스마트폰을 구매한 고객은 헤드폰을 구매한 고객보다 만족도가 높다.

• 가설 생각 이유
• 목표에 부합하는지에 대한 검증
• 추가적으로 봐야할 데이터

1-3. 분기별 매출 급 상승 구간이 있을 것이다.

• 가설 생각 이유
• 목표에 부합하는지에 대한 검증
• 추가적으로 봐야할 데이터

1. 제품별 판매 성과 분석 및 재고/제품 라인업 최적화 전략

   2-1. 배송 유형에 따라 제품 평점의 평균 값에 유의미한 차이가 있을 것이다.

   • 가설 생각 이유
   • 목표에 부합하는지에 대한 검증
   • 추가적으로 봐야할 데이터