기존 inflow 이동 전략의 전제를 검증해, 기대효과를 **2.47억 → 2.06억(-17%)**으로 보수화하고 상품별 레버를 재설계한 분석 프로젝트.
문제: 기존 분석은 "고성과 inflow로 옮기면 같은 CVR이 재현된다"는 전제에 기대고 있었음 → 이 전제를 먼저 검증해야 했다.
발견: 인터넷 저성과의 진짜 병목은 상담 이후 등록 단계(C→R)의 채널 단절이었고, 모바일 inflow저성과는 저관여 유입 혼합 + 혜택 반응형 구조 때문이였다.
결과: 동등 비교군 기준으로 보정해 **월 2.47억 → 2.06억(-17%)**으로 보수화.
상품별 inflow 전략
인터넷은 전화예약 상담 inflow → 바로상담 유도
모바일 랜딩페이지 inflow → 방문고객 유도 + 방문 고객을 위한 혜택 추가
렌탈→ 정수기 상품 강화가 가장 효율적임
(a) 이전 2026 해커톤 프로젝트 아정당 데이터를 이용해 상품(인터넷·모바일·렌탈)에서 inflow/상품 믹스를 조정해 월 수익을 얼마나 늘릴 수 있는지 비지니스 인사이트를 도출하는 분석
(b) 용어
(c) 사용 데이터 설명 유저 단위 로그가 아닌 각종 CVR, Inflow, 상품 등의 월별 집계 데이터 (2024-03 ~ 2026-03).
(d) 이전 분석 결론 인터넷 2.01억 + 모바일 0.24억 + 렌탈 0.22억 = 월 2.47억. 단, 렌탈관련해서는 이번 분석에서 재검토 하지 않음.
(e) 이번 분석은 인터넷 추정치를 기준 재정의로 보수적으로 재추정 2.01억 → 1.30억하고, 모바일은 트래픽 맥락을 추가 반영 0.24억 → 0.54억.
기존 상품 inflow 전략 분석은 고성과 inflow로 트래픽을 이동시키면 전체 전환과 수익이 개선된다는 전제 위에서 실행안과 기대효과를 제시하고 있었다. 하지만 실제로는 저성과 inflow의 부진 원인이 무엇인지, 그리고 고성과 inflow의 전환율이 이동된 유저에게도 그대로 재현되는지를 먼저 확인해야 했다.
이 프로젝트에서는 기존 분석의 전제를 다시 검증하고, 상품별로 inflow 전략을 인터넷 / 모바일 / 렌탈 기준으로 재정의했다.