데이터 분석에서 자주 사용되는 대표적인 Use_Case(1)

새로운 틀을 만드는 것보다 기존에 잘 사용되어지고 있는 Use_Case 에서 변형을 시켜서 사용하거나 그대로 사용하면

효율적으로 분석을 할 수 있습니다. 

이번엔 다양한 Use_Case들을 알아보겠습니다.

• 고객 세분화 및 타겟 마케팅(Customer Segmentation and Targeting)
  - 고객 세분화는 마케팅 전략의 핵심 요소 중 하나로, 1950년대부터 시작된 시장 세분화 개념에서 유래했습니다.
    초기에는 나이, 성별, 소득 수준 등의 인구 통계 데이터를 중심으로 고객을 그룹화했지만, 최근에는 기술의 발전으로
    다양한 행동 데이터를 활용할 수 있게 되어 보다 정밀한 세분화가 가능해졌습니다. 고객 세분화를 통해 기업은
    동일한 마케팅 메시지가 모든 고객에게 효과적이지 않음을 인식하고, 고객 개개인의 니즈에 맞춘 맞춤형 전략을
    수립할 수 있습니다.
  
  • 고객의 행동 패턴, 구매 이력, 인구 통계 데이터를 분석하여 유사한 특징을 가진 그룹으로 나누고, 각 그룹에 맞는
    마케팅 전략을 수립
    - ex) E-commerce 데이터 분석을 통해 고객을 VIP, 충성 고객, 신규 고객 등으로 세분화 하고 각 그룹에 맞는
            마케팅 캠패인 실행
  • 분석 목표
    - 고객 세분화의 주요 목표는 다음과 같습니다.
    
    • 고객 행동 이해: 고객의 구매 패턴, 방문 빈도, 평균 구매 금액 등을 분석하여 행동을 이해합니다.
    • 고객의 가치 평가: 고객의 평생 가치를 분석하여 가장 가치 있는 고객 그룹을 식별합니다.
    • 맞춤형 마케팅: 각 세그먼트에 적합한 마케팅 캠페인을 기획하여 효율성을 극대화합니다.
  • 데이터 수집 및 전처리
    - 고객 세분화에서 주로 사용되는 데이터는 다음과 같습니다.
    • 인구 통계 데이터: 나이, 성별, 위치, 직업 등.
    • 거래 데이터: 구매 이력, 평균 구매 금액, 구매 빈도 등.
    • 웹사이트/앱 행동 데이터: 페이지 방문 수, 클릭 수, 체류 시간 등.
    • 고객 피드백: 리뷰, 설문 조사 결과 등.
  • 분석 기술
    - 대표적인 방법은 다음과 같습니다
    
    • K-means 클러스터링:
      데이터를 그룹으로 나누기 위해 많이 사용됩니다. 각 고객을 가장 가까운 중심으로 할당하여 세그먼트를
      생성합니다.
    • DBSCAN:
      밀집된 데이터 포인트를 클러스터로 분류하며, 노이즈 데이터를 자동으로 제외할 수 있어 비정형 데이터에 적합합니다.
    • RFM 분석:
      고객의 최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary)을 기준으로 세그먼트를 나눕니다. 예를 들어,
      최근에 자주 구매하고 높은 금액을 지출한 고객은 VIP 고객으로 분류됩니다.
  • 인사이트 도출 및 활용
    • 세그먼트별 특성 분석: 각 세그먼트의 특징을 파악하여 어떤 고객이 가장 가치가 높은지, 어떤 그룹이 이탈 위험이 높은지를 분석할 수 있습니다.
    • 마케팅 캠페인 최적화: 각 세그먼트에 맞춤형 메시지를 보내고, 그 반응을 분석하여 전략을 수정합니다.
    • 제품 개발 및 개선: 고객 피드백과 세분화를 통해 특정 세그먼트에서 선호하는 기능이나 제품을 식별해 개발 방향을 설정할 수 있습니다

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• 제품 추천 시스템 (Recommendation System)
  - 추천 시스템은 1990년대 후반부터 등장했으며, 인터넷 쇼핑과 디지털 콘텐츠가 성장함에 따라 중요성이 커졌습니다.
    초기에는 단순한 규칙 기반 필터링을 사용했으나, 최근에는 기계 학습과 딥러닝 기법이 적용되면서 훨씬 더 정교한
    추천이 가능해졌습니다. 추천 시스템은 사용자에게 관련성 높은 아이템을 제공함으로써 사용자 경험을 개선하고,
    매출 증대에 기여합니다.
  • 분석 목표
    • 개인화된 경험 제공: 사용자의 취향에 맞춘 콘텐츠를 추천하여 만족도를 높입니다.
    • 판매 촉진: 사용자에게 적절한 제품을 추천하여 추가 구매를 유도합니다.
    • 콘텐츠 탐색 지원: 방대한 양의 데이터 속에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다.
  • 데이터 수집 및 전처리
    • 사용자 행동 데이터: 조회, 클릭, 좋아요, 구매 이력 등.
    • 아이템 특성 데이터: 제품의 가격, 카테고리, 출시일 등.
    • 사용자 프로필: 나이, 성별, 위치, 관심사 등.
    • 전처리 과정에서는 결측값 처리, 범주형 데이터 인코딩, 그리고 사용자 및 아이템 간의 상호작용 데이터 준비가 필요합니다.
  • 분석기술
    • 1. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)
         • 사용자 기반 (User-based): 유사한 행동을 보이는 사용자를 기반으로 추천합니다.
         • 아이템 기반 (Item-based): 비슷한 특성을 가진 아이템을 기반으로 추천합니다.
         • Python 예시: surprise 라이브러리나 scikit-learn의 KNN 모델을 사용.
      2. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)
         • 사용자가 이전에 좋아한 콘텐츠와 비슷한 특성을 가진 콘텐츠를 추천합니다.
         • 예: 사용자가 공포 영화를 많이 본다면, 다른 공포 영화를 추천.
      3. 혼합 기법 (Hybrid Method)
         • 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 장점을 결합한 방법입니다. 넷플릭스와 같은 대형 플랫폼에서 자주 사용됩니다.

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 예시 평점 데이터 생성
data = {
    'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    'movie': ['A', 'B', 'C', 'A', 'C', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'rating': [5, 4, 3, 4, 5, 2, 3, 5, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 영화별로 피벗 테이블 생성
pivot_table = df.pivot_table(values='rating', index='user_id', columns='movie').fillna(0)

# 코사인 유사도 계산
cosine_sim = cosine_similarity(pivot_table.T)
cosine_sim_df = pd.DataFrame(cosine_sim, index=pivot_table.columns, columns=pivot_table.columns)

# 영화 A와 유사한 영화 추천
def get_similar_movies(movie_name, sim_matrix, n=2):
    similar_movies = sim_matrix[movie_name].sort_values(ascending=False)
    return similar_movies[1:n+1]

print(get_similar_movies('A', cosine_sim_df))

- 사용자가 평점을 매긴 데이터를 기반으로 영화 간의 유사도를 계산합니다.

  예를 들어, 영화 A를 본 사용자가 좋아할 만한 다른 영화를 추천할 수 있습니다.

  get_similar_movies 함수는 영화 A와 가장 유사한 다른 영화들을 출력합니다.

인사이트 도출 및 활용

• 개인화 추천: 유사한 아이템을 추천하여 사용자가 새로운 콘텐츠를 쉽게 발견할 수 있게 합니다.
• 사용자 유지율 개선: 개인화된 추천은 사용자가 플랫폼에 더 오래 머무르도록 유도합니다.
• 수익 증대: 사용자의 관심사를 바탕으로 상품을 추천하여 구매 전환율을 높입니다.

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• 이탈 분석 (Churn Analysis)
  - 이탈 분석은 1990년대부터 금융과 통신 분야에서 사용되기 시작했습니다.
    고객 이탈은 기업의 수익에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 이들을 유지하는
    것이 중요합니다. 예측 모델을 활용해 이탈 위험을 사전에 파악하고 맞춤형 대응 전략을 마련하면 고객 유지를
    극대화할 수 있습니다.
  • 분석 목표
    • 고객 이탈 예측: 특정 기간 내에 이탈할 가능성이 높은 고객을 식별합니다.
    • 이탈 원인 파악: 고객이 이탈하는 주요 원인을 분석합니다.
    • 유지 전략 수립: 이탈 가능 고객에게 맞춤형 프로모션을 제공하여 이탈을 줄입니다.
  • 데이터 수집 및 전처리
    - 이탈 분석의 주요 목표는 다음과 같습니다.
    
    • 고객 프로필 데이터: 나이, 성별, 위치 등.
    • 사용 패턴 데이터: 접속 빈도, 평균 세션 길이, 최근 접속일 등.
    • 거래 데이터: 구매 빈도, 총 구매 금액, 최근 구매일 등.
    • 고객 피드백: 설문 조사, 고객 서비스 상담 기록 등.
    
    전처리 과정에서는 누락된 값을 처리하고, 카테고리형 데이터를 인코딩하며, 이탈 여부를 예측할 수 있는 목표 변수를 설정합니다.이탈 분석에는 다음과 같은 기법을 사용할 수 있습니다: 
    • 분석 기술
      - 이탈 분석에 사용되는 데이터는 다음과 같습니다.
      • 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이탈 여부를 0과 1로 분류하는 가장 기본적인 방법입니다.
      • 의사결정나무 (Decision Trees)와 랜덤 포레스트 (Random Forests): 특성 간의 상호작용을 고려하여 이탈 여부를 예측할 수 있습니다.
      • XGBoost: 높은 성능을 자랑하는 부스팅 기법으로, 많은 특성이 있을 때 효과적입니다.
      • 딥러닝: 사용자 행동 패턴의 복잡한 특징을 학습하여 예측력을 높일 수 있습니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 예시 데이터 생성
data = {
    'age': [25, 34, 45, 23, 52, 46, 33, 29, 38, 41],
    'monthly_spending': [200, 150, 500, 50, 400, 300, 100, 80, 450, 120],
    'sessions_per_week': [5, 3, 8, 2, 7, 6, 2, 3, 5, 4],
    'churn': [0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1]  # 0은 유지, 1은 이탈
}
df = pd.DataFrame(data)

# 특성과 목표 변수 분리
X = df[['age', 'monthly_spending', 'sessions_per_week']]
y = df['churn']

# 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 로지스틱 회귀 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'모델의 정확도: {accuracy * 100:.2f}%')

- 간단한 고객 데이터를 바탕으로 로지스틱 회귀 모델을 사용해 이탈 가능성을 예측합니다.
age, monthly_spending, sessions_per_week를 입력값으로 사용하여 churn(0: 유지, 1: 이탈)을 예측하며, 모델의 정확도를 계산합니다.

 

인사이트 도출 및 활용

• 이탈 원인 분석: 예측 결과를 바탕으로 이탈에 영향을 미치는 주요 요소를 파악하여 개선할 수 있습니다.
• 맞춤형 유지 전략 수립: 이탈 가능성이 높은 고객에게 할인 쿠폰이나 무료 체험 기간을 제공하여 이탈을 방지할 수 있습니다.
• 고객 만족도 향상: 이탈 원인으로 파악된 불만 사항을 개선하여 전반적인 고객 만족도를 높입니다.