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노동공급 이탈 예측 모형을 활용한 노동력 회복 정책 및 개선방안 제언
2024/05/03
데이터 분석
대시보드
공모전
고령화 사회 대응을 위한 금산군 노인 정신질환 대시보드
2024/05/03
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공공 퍼스널 모빌리티 주차공간 입지선정
2024/05/03
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크라우드 펀딩 성공 요인 분석 프로젝트
2024/01/05
데이터 분석
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책에 어울리는 음악 추천 시스템 (국립중앙도서관 데이터 활용 콘텐츠 공모전 수상작)
2023/10/08
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Lyft의 매출 상승을 위한 전략 대시보드
2023/12/15
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퇴사 촉발 요인 분석 보고서
2024/01/05
데이터 분석
HR
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개인
여행지에 어울리는 향수 추천 서비스
2023/11/10
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NLP
비즈니스 분석
해커톤

1. 분석의 목적

Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가
마케팅 예산은 무한하지 않습니다. 예산은 한정되어 있고 우리는 필요한 곳에 집중하여 효율적으로 예산을 사용해야만 합니다. 그런 관점에서 RFM 분석은 한정된 예산에서 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 도와줍니다.
RFM 분석은 고객의 최근 구매 시점, 구매 빈도, 그리고 구매 금액에 근거하여 고객을 분류하는 분석 방법입니다. 이는 고객 유형에 따라 맞춤형 마케팅을 제공하여 고객의 구매 가능성을 높이는 데 효과적인 데이터 분석 전략으로 알려져 있습니다.
가상 비즈니스 상황 : 현재 일자는 대형 기획전 캠페인 종료 후인 2014년 1월 1일로, 63.7%의 유저들의 구매 복귀를 유도하는 데에 성공하였습니다.
유저를 만족할 만큼 모은 지금, 회사의 가장 중요한 목표는 고객의 구매력을 높이는 것에 있다고 생각하였습니다. 따라서 핵심 지표는 유저 1회 구매당 구매액, 즉 객단가 (AOV - Average Order Value)가 될 것이라고 판단하였습니다. 또한 고객 세그먼팅을 통해 AOV가 가장 높은 (혹은 충성 고객인) VIP 집단을 찾아, 이들을 대상으로 캠페인을 진행할 예정입니다.
RFM기반, 고객 관점에서의 구매 활동성 증대 방안 분석
2024/03/02
데이터 분석
분석리포트
WHUFS’S IN THE BOX(교내 BYOI 공모전 수상작)
2023/03/06
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