Data_Hackthon

주제: 패스트 캠퍼스 강의 구매 데이터를 통해서 고객군 분석과 구매 내역 분석을 통해서 구매자의 패턴 파악하기

 

이번 블로그에서는 데이터를 분석하기 위해서 알아야할 도메인 지식을 포스팅한 것입니다.

 

깃허브 코드

GitHub - qsdcfd/Data_Hackthon

 

패스트 캠퍼스 기업 분석

패스트 캠퍼스는 교육의 가치를 아는 기업으로 교육을 통해서 변화와 성장을 바라는 이들에게 기회의 창구가 될 곳인 것 같습니다.

 

세상의 빠른 변화로 인해서, 대학의 지식만으로는 변화하는 기술을 따라갈 수 없기에 학습의 꾸준함이 필요한 시대가 도래했습니다. 이러한 이유로 대학원에 진학을 해도 기업과의 미스매치를 줄이지 못하는 것이 현실입니다. 그래서, 패스트캠퍼스는 미래와 성인을 위한 교육을 시작했습니다. 

 

그래서 그런지, 대부분 저렴한 가격과 평생 수강을 통해서 교육의 장벽을 허물고 더 나아가 원하는 분야의 지식 습득 및 네트워킹 교류를 통해서 강의를 찾는 사람들의 꿈을 이뤄주는 사례들이 많습니다.

 

그래서, 이 기업의 강의를 찾는 사람들은 본인이 하고 싶은 분야로 취업 혹은 이직을 할 분들일 것 같습니다. 

 

만약, 제가 패스트 캠퍼스의 데이터 사이언티스트라면 하고 싶은 분야의 사람들을 많이 만나는 네트워킹 시스템을 구축하기 위한 분야별 / 목적별로 나눌 것입니다.

 

더 나아가 "이 강의"를 들으면 여러분의 꿈을 이룰 수 있다는 퍼포먼스 마케팅을 활용할 것 같습니다.

 

즉, 고객의 세분화와 군집화를 통해서 고객군을 분석한 후에 구매 내역을 기반으로 연관성 분석을 할 것이고 나온 결과로 패턴 분석을 할 것입니다.

 

그래서, 최종적으로 나온 결과물로 수강생의 만족도를 강의의 퀄리티 뿐만 아니라 네트워킹 케어까지 도달하기 위한 시스템 구축을 하는 데이터 사이언티스트의 역할을 수행할 것 입니다.

 

 

CRM 마케팅(고객군 분석)

고객 세분화와 군집화

 

고객 세분화는 유사성을 기반으로 고객들을 여러 그룹에 각기 수동으로 배치하는 것으로 대표적인 예시로 인구 통계학적(연령/성별/사는 곳/소득)과 등급별 고객 분류등을 말합니다.

 

이 방식은 마케터가 설정한 기준에 따라서 분류되기에 비통계적 방법으로 직관과 짐작에 의존하게 되면 원하는 결과를 도출하지 못하고 오류가 발생할 수 있습니다.

 

군집화는 누구를 타깃으로 삼을건지 발견하는 것으로 고객의 여러 요소를 사용해서 고객 기반 속에 존재하는 세그먼트들을 자동으로 발견하는 방법으로 K-mean and Apriori algorithm등이 있습니다.

 

이러한 이유로, 마케터가 놓친 부분을 군집화를 통해서 보안이 가능합니다. 왜냐하면, 각 cluster별로 서로 다른 채널과 콘텐츠 마케팅 전략을 사용하여 더 효율적이고 높은 마케팅 효과를 기대할 수 있기 때문입니다.

 

왜냐하면, 군집화는 기계학습 알고리즘을 통해서 고객 세그먼트를 생성하여 고객 그룹 간의 차이를 구별하고, 마케터가 알아차리지 못한 상관관계를 찾아내어서 새로운 결과를 이룩할 수 있습니다.

 

허나, 지속적인 갱신과 확인이 필요하기에 시간과 비용이 많이 들고 군집 분석은 목적을 위한 수단이지 100% 유의미한 정보를 제공하는 것은 아닙니다.

 

정리하면, 목적이 분명하지 않고 쓰는 고객 세분화와 군집화는 직관과 경험에만 의존하여 시대를 따라가지 못하게 되어 고객의 니즈 파악을 실패할 거고 사업이 망하게 되는 결과를 낼 수 있으니 항상 분명한 전략방향과 목적이 중요합니다.