<aside> 📌 Task : 가설 모아서 함께 파보기

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아래는 각자 진행했던 가설들을 카테고리에 매칭한 것.

다같이 하는이유: 깊이있고 빠르게 추려내기

대전제 조건

• 주어진 구매 데이터를 기반으로 다음을 분석합니다

• 결과 유의사항 등 인사이트 간결하고 명확하게 정리

  1.고객 세그먼트별 구매 행동 분석 및 맞춤형 마케팅 전략 제안 3 /7

  재웅-고가의 제품을 구매하는 고객이 Add-ons Purchased의 경우가 많을 것이다 >귀무가설 채택!

  • [x] 가격별/타입별 저중고를 나누었으나 둘다 의미없었음
    • 본인 진행상황 코드
    • 인사이트
  • [ ] 짱구- 분기별 매출 급감 구간이 있을것이다. > 그래프로 결론 머신러닝으로 튀는 구간 잡기 >그 전에 품목 다합쳐야됨
    • 본인 진행상황 코드
    • 인사이트
  • [x] 다혜 -스마트폰을 구매한 고객은 헤드폰을 구매한 고객보다 만족도가 높을 것이고 재구매율 또한 높을 것이다.
  • 재구매율은 토탈펄체이스 어마운트기준으로 아이디로 카운트하기!
  • 대립가설채택! >스마트폰구매고객이 헤드폰보다 만족도 높다!! 재구매는 귀무! 연관없음!
  • 본인진행상황코드
  • [ ] 서영 - 멤버십에 가입한 고객은 가입하지 않은 고객보다 재구매율이 높을 것이다.
    • 진행 상황 코드
    • 분석 결과 및 인사이트
  • [ ] 서영 - 특정 결제 수단으로 결제한 사용자의 이탈률이 높을 것이다. > 데이터 이쁨 마치 나같음(차서영) 캐쉬 직불카드 확연하게 높았음, 이건에 관한 해결방한 제시 너~무 명확함, 해당결제수단 방법을 개선한다거나 과정을 경량화 한다거나 직관적으로 알 수 있다. 적극추진요청!
    • 진행 상황 코드
    • 분석 결과 및 인사이트
  • [ ] 혜선 - 구매 주기와 이탈률 | 가설: 첫 구매 후 30일 이내 재구매한 고객은 재구매 하지 않은 고객 보다 이탈률이 낮다.
    • 진행 상황 코드
    • 인사이트

  2.제품별 판매 성과 분석 및 재고/제품 라인업 최적화 전략1/1

  • [ ] 혜선 - 제품군 별 재 구매율 차이 | 가설 : Product Type 별로 재구매율이 유의미하게 다르다.

    • 진행 상황 코드
    • 인사이트

  • [ ] 다혜 - 2.배송유형에 따라 제품평점의 평균값에 유의미한 차이가 있을 것이다

    또다른 가설! 2-1고가의 상품은 제일 빠른 배송 방법을 선택했을 가능성이 높을까요????

  3.고객 생애 가치(CLV) 증대를 위한 전략적 제안

  total purchased amount 컬럼은 = CLV의 척도

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  • [ ] 서영 - 구매가 이루어진 날짜는 월말(연말아님)에 집중되어 있을 것이다. > 예상했던대로 월말이 가장많이 나왔다, 해결은 중순월초 할인쿠폰 이벤트를 한다거나 고객 이끄는 방안 만들 수 있음, 월초 중순에 구매율을 높일 수 있는 이벤트를 기획할 수 있다. >>>> 데이터 이쁨 마치나같음(다혜왈) 좋은뎨?

    • 진행 상황 코드
    • 분석 결과 및 인사이트

  • [ ] 혜선 - 로열티 멤버십 효과 | 가설: 멤버십을 가입한 고객의 재구매율은 멤버십을 가입하지 않은 고객 보다 높다.

    • 진행 상황 코드
    • 인사이트

  • [ ] 혜선 - 첫 주문 금액과 고객 생애 주기와의 상관관계 | 가설: 첫 구매 주문 금액이 높은 고객일 수록 고객 생애 가치가 높다.

    • 진행 상황 코드
    • 인사이트

  • [ ] 혜선 - 구매 만족도와 CLV의 관계

    가설1. 첫 구매 시 Rating이 높은 고객이 재구매율과 고객 생애 가치가 높다.

    가설 2. 총 Rating이 높은 고객이 재구매율과 고객 생애 가치가 높다.

  • 진행 상황 코드

  • 인사이트

  #고객정보: 구매 횟수, CLV 코드
  customer_info = SSE.groupby('Customer ID').agg(repurchase_count = ('Total Purchase Amount','count'),
                                                 CLV              = ('Total Purchase Amount','sum')).reset_index()
  

<aside> 📌 실행 및 진행 사항 정리

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대립가설 채택 list 2/2

1.고객 세그먼트별 구매 행동 분석 및 맞춤형 마케팅 전략 제안

• [ ] 다혜 -스마트폰을 구매한 고객은 헤드폰을 구매한 고객보다 만족도가 높을 것이고 재구매율 또한 높을 것이다.

  • [ ] 재구매율은 토탈펄체이스 어마운트기준으로 아이디로 카운트하기!
  • [ ] 대립가설채택! >스마트폰구매고객이 헤드폰보다 만족도 높다!! 재구매는 귀무!연관없음!
  • 본인진행상황코드

• [ ] 재웅- 학기 시작전 태블릿 노트북 구매가 많을 것이다

  • 본인 진행상황 코드
  • 인사이트

2.제품별 판매 성과 분석 및 재고/제품 라인업 최적화 전략

3.고객 생애 가치(CLV) 증대를 위한 전략적 제안

혜선 - 구매 만족도와 CLV의 관계

가설1. 첫 구매 시 Rating이 높은 고객이 재구매율과 고객 생애 가치가 높다.

가설 2. 총 Rating이 높은 고객이 재구매율과 고객 생애 가치가 높다.

• 진행 상황 코드