소소한 빅데이터 마케팅

[프로젝트 개요] 우리 조는 임의의 회사의 Ashopping.csv 데이터와 풀무원의 과거 online_diet.xlsx 데이터 파일을 받았다. 두가지 Raw data를 분석하여 각각의 마케팅 전략을 기획해보는 프로젝트를 진행하였다. * Ashopping Data 1. 데이터 분석 Ashopping파일에 있던 Recency, Frequency, Monetary 변수를 활용하여 RFM분석을 진행했다. 분석 진행 과정은 아래 포스팅에 따로 정리해두었다. [Python] 'RFM 분석'을 통해 VIP 고객 선정하기 * 'RFM 분석'이란? - 온라인 리테일에서 고객 군집을 고객의 Recency구매 최근성, Frequency구매 빈도, Monetary구매 금액을 기준으로 나누고 각군집이 어떻게 유지되고 변화하는..

* 'RFM 분석'이란? - 온라인 리테일에서 고객 군집을 고객의 Recency구매 최근성, Frequency구매 빈도, Monetary구매 금액을 기준으로 나누고 각군집이 어떻게 유지되고 변화하는지에 따라서 현재 비즈니스 상태를 파악하고 문제가 있다면 어떻게 대응해야 할지를 판단하는데 쓰는 방법 - RFM은 고객에게 R, F, M 각각의 점수를 부여하고 그 다음에 점수들을 다시 몇개의 그룹으로 묶은 뒤에 세분화된 고객 그룹을 관리함 * 전체 분석과정 1. 전체 데이터 확인 먼저 가지고있는 'ashopping' 파일을 구글 드라이브에서 마운트 해오고 전체 데이터의 분포를 확인해보았다. 2. RFM 분포 확인 해당 데이터에서는 Recency, Frequency, Monetary 점수가 1~7까지의 범위로 ..