가상 데이터로 데이터 분석 실습 - 할인에 따른 소비자 행동 분석

 

 

 

목적

피벗테이블을 활용해 소비자 행동 분석을 연습하고자, 캐글에서 무료 가상 데이터를 다운로드하여 한 가지 목표를 설정하고 데이터를 분석해 보았다.

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다운로드한 자료

https://www.kaggle.com/datasets/uom190346a/e-commerce-customer-behavior-dataset/data

E-commerce Customer Behavior Dataset

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가상 데이터 정보

오늘 분석하고자 했던 것이 '소비자 행동'이었기 때문에 '소비자'와 관련된 자료를 찾아 다운로드하였다.

데이터의 양은 많지 않았고, 컬럼에 대해 확인하면서 어떤 목적으로 분석하면 좋을지 고민해 보았다.

 

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실습 시작

 

분석 목적 

구매 할인이 고객에게 미치는 영향 (할인에 따른 소비자 행동 분석)

 

 

분석 과정

연령, 성, 지역을 기준으로 구매 할인으로 지출한 금액을 세팅했고, 총지출에서 구매 할인으로 지출된 금액이 얼마인지 비율을 계산했다.

지역 기준으로 분석한 결과 지역마다 100 아니면 0이라는 결과가 나왔다.

특정 지역에만 할인을 적용시켜서 이런 결과가 나왔을 거라고 판단하고 지역별 데이터는 일단 배제하였다.

 

연령별 데이터를 보면 20대와 30대는 절반 안 되는 비율로, 40대는 100%의 비율로 할인 영향을 받았다.

성별 데이터를 보면 여성은 거의 80% 가까이 할인 영향을 받았고, 남성은 그 반대였다.

 

이 결과를 확인하고 나니, 연령별로 남성과 여성의 할인 영향이 어떻게 되는지 궁금해서 확인해 보았다.

20대 성별 구매 할인 비율 차트를 확인했을 때는 남성이 100중 93을 차지하기 때문에 더 많은 영향을 받은 것 같지만, 데이터를 지출 금액으로 설정해서 그런지 실제 지출 금액을 확인하면 결과가 다르다는 것을 알 수 있다.

20대 여성과 40대 여성은 할인 없는 지출이 단 1건도 없었고, 30대의 경우 72%가 할인에 영향을 받았다.

남성의 경우 20대 때는 약 67%가 할인 없이 지출했고, 30대 때는 82%가 할인 없이 지출했다.

 

 

분석 결과

할인이 구매 행동에 영향을 주는지에 대한 분석 결과 여성의 경우 79%가 영향을 주었지만, 남성은 할인이라는 이벤트가 구매 행동에 영향을 주지는 않았다. 

 

 

분석 결과에 따른 마케팅 전략 제안

여성 고객을 타깃으로 한 맞춤형 할인 이벤트나 캠페인을 진행한다.

예를 들어,

1 여성 고객 특정 제품군을 타깃으로 단기 할인 이벤트나 2+1 프로모션을 진행한다.

2 구매 후 재구매를 위한 할인 쿠폰을 제공한다.

3 오늘만 50% 할인이라는 타임 리미티드를 줘서 한정 할인 이벤트를 진행한다.

 

남성 고객은 할인에 영향을 받지 않으므로 제품의 품질이나 기능 중심의 마케팅을 진행한다.

예를 들어,

1 고객 리뷰와 사례를 상세페이지에 넣어, 제품의 가치와 성능을 보여준다.

2 패키지나 번들을 제공하여 하나의 상품으로 더 큰 가치는 제공하는 느낌을 준다.

3 '한정판'이라는 키워드로 소유욕을 자극한다.

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느낀 점

실제로 이런 데이터를 이용해 분석하고 전략을 세우는 일이 처음이다 보니 어려움이 있었다.

그냥 구글 애널리틱스 보고서를 분석하는 것과 내가 직접 데이터를 원하는 방식으로 세팅하고 분석하는 것은 큰 차이가 있다는 걸 느꼈고, 보고서 분석만 잘하면 되는 게 아니라 세팅을 어떻게 해야 될지 고민하고 결정하는 것이 더 어렵다는 것을 알았다.

나는 주제를 '구매 할인이 고객에게 미치는 영향'으로 잡고, 소비자 기준과 지출 금액이라는 가장 적은 데이터만을 가지고 분석했는데 다 하고 보니 세팅 자체가 많이 아쉽고 부족했다는 걸 알았다.

또한 세팅뿐만 아니라 시각적으로도 한눈에 알아보기 쉽게 했어야 했는데 나조차도 불편했다. 

 

대학교 실습으로 한 달 동안 다녔던 회사에서 데이터를 피벗테이블로 만들고 보고서를 작성하는 업무를 했다.

그 당시 업무를 지시한 상사가 데이터를 어떤 식으로 구성할지 세팅해서 알려주었다. 난 그대로 엑셀에 반영만 했을 뿐이었다.

지금 생각해 보니 어떤 결과를 보고 싶어서 그런 세팅을 했는지, 왜 이런 데이터가 들어가는지 등에 대한 궁금증도 없이 시키는 일만 했던 것 같다.

조금 더 관심을 갖고 능동적으로 했다면 현재에 조금이라도 도움이 되지 않았을까 하는 생각이 든다.

그리고 어떤 식으로 세팅을 할지 데이터를 보고 미리 확실히 정해두고 진행해야 된다는 걸 알았다. 오늘의 난 이런 데이터도 해보고 저런 데이터도 해보다가 점점 중심에서 벗어나는 느낌이 많이 들었다.

 

아무튼 오늘 처음으로 직접 세팅하고 분석하고 전략을 세워보았으니 다음에는 보완할 점을 더 보완해서 진짜 같은 분석을 해보고 싶다. 그리고 오늘은 엑셀로 기본적인 분석을 연습했지만, 다음에는 sql과 파이썬을 활용한 분석도 해보고 싶다.