[데이터리안 40기 입문 2주차 과제] 독후감: RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요
데이터리안 SQL 40기 입문 강의 2주차 과제
아래 링크의 글을 읽고 독후감 쓰기라 생각해도 무방
- 나만의 요약
회사는 상품을 만들고, 사용자가 이 상품을 쓰면 이익(반드시 돈이 아닐 수도 있음)이 발생함
이 과정에서 회사는 상품을 구매한 사용자의 주문 기록을 데이터베이스에 저장할 수 있음
그러면 주문 기록을 이용해서 다음 구매를 유도하기 위한 사용자별 맞춤 전략을 짤 수 있음
예를 들어 가끔 오는 사람에겐 오랜만에 왔으니 할인 쿠폰을, 자주 구매를 하는 사람에겐 특별 혜택을 주는 등 사용자의 특성에 따라 다른 전략을 쓸 수 있음
결국 이는 사용자를 분류하는 문제인데 이러한 사용자 분류를 마케팅 쪽에선 customer segmentation이라고 부르는 것 같음
(이공계생이 이름을 지었으면 customer classfication 뭐 이런 이름이 붙었을듯...?)
어떤 기준으로 사용자를 분류해야하는가?
내가 읽은 글에서는 RFM 분석 기법을 소개하고 있음
Recency: 얼마나 최근에 구매했는가
Frequency: 얼마나 자주 구매했는가
Monetary: 얼마나 많은 금액을 지출했는가
분류라는 것에는 기준값이 필요하며, 이 글에서는 예시로
Recency: 한 달이내 구매 기록이 있으면 recent, past,
Frequency: 3회 이상 구매시 high, low
Monetary: 500 달러 이상 구매시 high, low
각 기준마다 2가지로 분류하여 총 2x2x2 = 8개로 사용자를 분류함
이러한 기준에서 최근에, 자주, 많이(금액) 구매한 사용자는 충성도가 높은 고객으로 생각할 수 있음
충성도가 높은 고객에게 유효한 마케팅 전략을 세웠으면 위에서 분류한 고객에게 그 전략을 수행하면 됨
물론 사업 종류에 따라 R, F, M 세 가지 이외의 다른 기준을 쓸 수 있고, 똑같이 RFM 분석을 하더라도 유저를 분류하는 기준값을 다르게 설정할 수 있음
- 가장 인상 깊은 점
예시로 등장하는 데이터는 RFM 분석을 설명하기 위해 최근 구매날짜, 구매횟수, 구매액 3종류의 데이터를 보여주지만 사업에 따라 RFM과 유사하지만 다른 데이터를 쓰는 사용자 분류 분석을 해야함
실제로 얼마나 많은 종류의 데이터를 데이터베이스로 저장할까 궁금해짐
당장 유용한 데이터는 당연히 저장하겠지만 미래에 유용할지도 모르니까 저장하는 데이터가 있을 것으로 생각됨
이런 건 도대체 어떤 기준으로 정할까?
데이터 분석가, 데이터 사이언티스트로 채용공고 페이지를 어슬렁거리다 보면
데이터 엔지니어, 데이터 마트 설계 같은 문구를 본 적이 있는데 아마 이런 직군의 사람들이 만들겠지
왠지 중소기업이면 데이터 엔지니어가 분석가고 분석가가 엔지니어고 그런 상황이지 않을까...