[데이콘] KPI 도출 비즈니스 전략 아이디어 경진대회

KPI 도출 비즈니스 전략 아이디어 경진대회 - DACON

KPI 도출 비즈니스 전략 아이디어 경진대회 - DACON

 

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문제정의

1. 고객 세분화 및 타겟팅: 고객의 다양성에 맞는 세분화가 부족하여, 동일한 마케팅과 판매 전략이 모든 고객에게 적용되고 있음. 고객의 LTV와 구매 빈도에 따라 차별화된 전략이 필요.
2. 지역별 시장 포화도 및 경쟁 상태 파악: 각 도시별로 고객 수와 판매자 수의 균형이 맞지 않음. 고객 수에 비해 판매자가 적거나 많은 지역의 분석을 통해, 비즈니스 확장 가능성과 경쟁 강도를 평가할 필요가 있음.
3. 매출 하락에 따른 원인 분석: 최근 몇 년간 월별 매출 추이가 감소하고 있어 원인 파악이 필요함. 어떤 제품 카테고리가 성장을 견인하고 있는지 또는 성장 정체를 겪고 있는지 확인해야 하며, 이를 통해 장기적인 매출 성장 전략을 수립해야 함.

 

문제해결

• 데이터 통합 및 병합: 고객, 주문, 판매자 등 여러 데이터프레임을 키 컬럼을 기준으로 병합하여 고객의 구매 행위와 지역별 판매자 정보를 통합. 다양한 정보를 조합해 고객 세분화와 매출 분석이 가능하도록 구성함.
• 시각화 기법을 통한 패턴 식별: 상위 도시별 고객 및 판매자 수를 시각화하여 판매자와 고객 간의 균형을 한눈에 파악. 막대그래프와 라인플롯을 사용하여 특정 도시의 포화 상태와 경쟁 여부를 효과적으로 비교.
• 클러스터링을 통한 고객 세분화: 고객의 평균 주문 가치, 연간 구매 빈도, 고객 유지 기간을 기준으로 K-Means 클러스터링을 통해 '일반 고객', 'VIP 고객', 'VVIP 고객'으로 고객을 세분화. 고객 그룹별 맞춤 전략 수립 가능.
• LTV (Customer Lifetime Value) 분석: 고객의 장기적 가치를 측정하기 위해 LTV를 계산하여 각 고객의 경제적 중요성을 평가. 클러스터별 차별화된 마케팅 전략 수립에 활용.
• 시계열 분석을 통한 트렌드 파악: 월별 매출 및 주문 수를 시계열로 시각화하여 전체적인 성장 추세를 파악. 2019년 이후 매출 하락 경향을 확인하고, 비즈니스 전략 재평가의 필요성 도출.

 

결과

• 고객 세분화를 통한 타겟 마케팅 전략 도출
  • 고객을 연간 구매 빈도, 평균 주문 금액, 고객 유지 기간에 따라 '일반 고객', 'VIP 고객', 'VVIP 고객'의 세 그룹으로 클러스터링했다.
  • 일반 고객은 자주 구매하지만 비교적 소액을 소비하는 특징을 보였고, VIP 고객은 중간 이상의 주문 가치와 높은 구매 빈도를 보였다. VVIP 고객은 구매 빈도는 적지만, 각 주문에서 높은 금액을 소비하는 경향이 있었다.
  • 각 세그먼트별로 선호하는 제품 카테고리와 결제 방식을 분석하여, 고객 그룹에 맞는 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있는 근거를 마련했다.
• 지역별 시장 포화도 및 경쟁 분석
  • 상위 20개 도시의 소비자 수와 판매자 수를 비교하여 시장 포화도를 평가했다.
  • 예를 들어, 상파울루는 소비자와 판매자 수 모두 많아 경쟁이 매우 치열한 반면, 리우데자네이루는 소비자는 많지만 판매자가 적어 비즈니스 확장 가능성이 높은 지역으로 나타났다.
  • 이 분석을 통해 특정 지역에서 신규 판매자 유치 가능성을 높이거나, 과도하게 경쟁이 치열한 지역에서의 전략 조정을 제안할 수 있었다.
• 카테고리별 매출 분석을 통한 성장 전략 도출
  • 'bed_bath_table', 'health_beauty', 'sports_leisure' 등의 카테고리가 높은 매출과 주문 수를 기록하며 주력 카테고리로 확인되었다. 특히 bed_bath_table 카테고리는 주문 수에서는 1위였지만, 매출에서는 3위로 나타나 상대적으로 저렴한 가격대에 다양한 상품을 많이 판매하고 있음을 알 수 있었다.
  • 반대로 watches_gifts와 같은 카테고리는 주문 수는 적지만 높은 매출을 기록하여 고가 상품의 비중이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로, 고가 상품의 매출 기여도가 높은 카테고리에 집중해 마케팅을 강화할 수 있다.
• 리뷰 점수 및 매출 분석을 통한 인사이트 도출
  • 평균 리뷰 점수는 4.07로, 전반적으로 고객 만족도가 높은 편으로 나타났다. 하지만 리뷰 점수와 매출 성장률 간에는 큰 상관관계가 없었다.
  • 카테고리별로 평균 리뷰 점수를 분석한 결과, 'fashion_childrens_clothes', 'musical_cds_dvds', 'imported_books' 등 카테고리가 상대적으로 높은 점수를 기록하였다. 이를 통해, 높은 리뷰 점수를 받은 카테고리에 대해 긍정적인 리뷰를 활용한 마케팅 강화 전략을 제안할 수 있다.
• 매출 트렌드 분석 및 개선 방안
  • 월별 매출 추이를 분석한 결과, 2019년 중반부터 매출이 하락하는 경향이 확인되었다.
  • 이 추세에 따라 매출 성장에 기여할 수 있는 인기 카테고리, 시즌별 특화 상품, 지역별 맞춤형 전략이 필요하다는 결론을 도출했다.

 

코드 소스 

wonderfulawsome/KPI-derived-business-strategy-idea (github.com)

GitHub - wonderfulawsome/KPI-derived-business-strategy-idea