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(데이터분석) e-commerce 고객 세분화를 통해 맞춤형 고객 전략을 제시하라
IKS 2024.03.18 259
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문제 #1: (데이터분석) e-commerce 고객 세분화를 통해 맞춤형 고객 전략을 제시하라


1. Issue

전자상거래 시장(e-commerce) 시장은 지속적으로 성장하는 모습을 보이고 있습니다. 특히 국내 온라인 쇼핑 거래금액의 경우 국가통계포털1)에 따르면 2017년 전체 약 94조원에서 2022년 약 211조원, 2023년 228조원(추정치)을 기록하는 등 매우 높은 성장률을 기록했습니다. 팬데믹을 경험하며 그야말로 폭발적인 성장을 기록한 e-commerce 시장은 코로나 19의 엔데믹 (endemic, 일상적 유행) 선언 이후 그 성장세가 살짝 둔화되고 독과점 시장 형태로 재편되고 있는 양상을 보이고 있습니다. 한편 미국에서 옷과 신발, 가방 등 어패럴(apparel) 제품을 전문으로 판매하는 Hyplat은 급변하는 e-commerce 시장에서 살아남기 위해 기존 고객을 관리하고 새로운 고객을 유치하기 위한 맞춤형 고객전략을 수립할 필요성을 절실히 느끼고 있습니다. 우리가 이 문제를 한번 해결해보도록 합시다. Hyplat이 제공하는 미국에 거주 중인 고객 데이터를 수집하세요. 그리고 고객 데이터를 분석·세분화(segmentation)하고 맞춤형 고객 전략을 제시해주세요. 


2. Problem

반드시 아래 세 개 문제를 풀어내야 합니다. PPT슬라이드 30페이지 내외 분량으로 작성·제출해주세요. 분석 코드는 별첨으로 제출합니다. 

1) 주어진 데이터에 다양한 방법(methodology)을 적용해 고객 세분화를 수행하세요. 

2) 세분화된 고객군(group)별로 특성(feature)을 파악하세요. 

3) 세분화된 고객군(group)별로 고객 유지 혹은 고객 유치 전략을 수립하세요.  


3. Resources

참가 신청자를 대상으로 이메일을 통해 Hyplat에서 제공하는 총 4개의 데이터를 전달합니다. 국내외 e-commerce 시장과 관련한 통계자료, 시장분석 보고서, 기타 자료 등을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 단, 핵심 분석(main analysis)는 반드시 주어진 데이터를 활용해야 합니다. 

1) Customer.csv(고객과 관련된 자료): 고객 고유ID, 고객성별, 고객지역, 가입기간(단위: 월) 
2) Discount.csv(할인과 관련된 자료): 월 정보, 제품 카테고리, 쿠폰코드, 쿠폰에 대한 할인률 
3) Marketing.csv(마케팅 비용과 관련된 자료): 마케팅 수행날짜, 온/오프라인 마케팅비용(단위: 원) 
4) Onlinesales.csv(온라인 거래와 관련된 자료): 고객/거래 고유ID, 거래일자, 제품 카테고리, 주문수량, 단위 가격(단위:원), 배송비용(단위:원), 할인쿠폰 적용상태 


[end of documents] 

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