패스트캠퍼스 데이터분석(BDA) Day055-Day60. 파이널프로젝트02- 패스트캠퍼스 강의 구매 마케팅 데이터 분석

 

Overview:

패스트캠퍼스 강의, 구매 마케팅 데이터 분석을 통해 인사이트 및 마케팅 개선안

주제: 패스트캠퍼스 마케팅 상품 추천 기획

팀원: 4명

작업기간: 2021.10.14 - 2021.10.21 (1주)

데이터:  패스트캠퍼스 강의 마케팅 데이터

진행과정: 

01.주제 분석 및 탐색

02.목표 설정

03.데이터 전처리

04.데이터 분석

05.가설 설정

06.데이터 모델링

07.마케팅 전략

08.최종 발표

 

01.주제 분석 및 탐색 

01-01. 주제 제안

1.매주 이벤트 쿠폰 발생. 쿠폰으로 인한 낮아지는 가격 상품이 문제. 판매 적정가격에 대한 고민 해결.

   → 강의 제작비용 원가 자료, 기대수익 기준 필요

2.온라인컨텐츠. 고객군이 다양한 카테고리 구매로 변하고 있음. 교차구매하는 성향이 있음. 개발상품만 구매하는 것이 아닌 디자인, 마케팅 상품을 추가 구매함.

   → 추천알고리즘 제안으로. 어떤 카테고리 강의를 제안해야 추가 구매가 발생할지?

 

02.목표 설정

02-01. 목표

Goal 1 : 어떤 교차 구매 추천 을 통해 Revenue maxmize할 수 있을까?

: 장바구니 분석(apriori 알고리즘) 사용 및 해석하기

Goal 2: 적정가격 보다 더 낮은 가격으로 판매되는 경우의 수를 어떻게 막을 수 있을까?

: 가장 인기가 많은 복수/다중구매 조합

1. 중복할인(쿠폰과 PG사 할인)
2. 적정가격의 기준을 정하기
3. 데이터분석은 많이 팔림. 알짜배기 강의( 마케팅, 디지털 강의)
4. 어떤 사용자가 어떤 Sub category 를 복수/다중 구매 했는지

Goal 3. 년도별로 개설된 (marketing시작된) 강의들 중 profitable 한 강의는 어떤 강의들이 있을까?

: 어떠한 강의를 없애고 새로 개설해서 Revenue를 Maximize할것인가?

Goal 4. 효과적인 강사 Selection 을 위해서 어떤 category강의들이 Red or 올인원을 선호하는지?

Goal 5. 상대적으로 올인원강의 매출이 현재 높은데, The Red 강의들의 매출을 어떻게 올릴 수 있을지?

: The Red가 언제 매출이 높은지

 

03.데이터 전처리

category : 교육, NULL 제외

status : completed

type : payment

 

04.데이터 분석

1. 쿠폰 발행 기준이 어떻게 되는지
2. 이윤기준 ( 정확한 원가 정보가 아니더라도 얼마정도가 되야 이윤이 발생하는지)
   • 강의 제작비용(원가)
   • BEP기준 (수강생 수, 가격)
   • 강의 제작시 기대수익
3. 회계처리방식 ( 100% 할인해주는 쿠폰의 경우 비용으로 들어가는지 or 손실로 처리하는지 )
   • 마케팅 비용으로 처리(원가에 포함X)
4. 중복할인 (중복할인이 어떻게 적용되는지, 쿠폰 중복할인 / 쿠폰과PG사 간 중복할인, 중복할인이 될 경우 할인된 금액은 각각 누가 부담하는지)
   • 쿠폰 중복할인은 불가(PG사 할인은..??)
5. 패캠 고객들은 평균 몇가지 카테고리의 상품을 구매하는가
6. 2개 이상의 강의를 구매하는 고객들 - 장바구니분석
7. 할인과 구매의 상관관계 - 할인율이, 할인금액이 강의 구매에 얼마나 영향을 미치는가
8. 강의별, 카테고리별 수강완료율

05.데이터 가설 설정

• Goal1
  • 장바구니 > 조건부 확률(a가 발생했을 때 b가 발생할 확률) ⇒ naive bayes
• Goal2 (공통)
  • 알짜 배기 강의 ( 마케팅, 디지털 강의)
  • 적정가격 찾기 기준. 주가 그래프 예시 자료 참고

• Goal3
  • 년도별 개설된(마케팅) 강의를 보고 이윤화 할수 있는 강의
  • 태블로 시계열 분석을 통해서 차이점이 있었음

<구매가 이루어지는 시간과 요일 분석>

가설: 평일 퇴근 후 자기개발을 위한 구매가 많이 이루어 졌을 것이다.

목표 : 구매가 잘 이루어지는 시간과 요일을 분석하여 타임프로모션을 진행하여 매출을 극대화할 수 있다.

필요한 데이터 : completed_at, course_title, transaction_amount

<쿠폰이 많이 사용되는 특정한 강의가 있는지 분석, 할인쿠폰과 강의간의 상관관계가 있는지 분석 >

가설 : 꼭 필요한 강의라면 할인쿠폰이 아니라도 구매할 확률이 높을 것이다. 고로 할인쿠폰 사용률이 떨어질 것이다.

목표 : 할인쿠폰 이용률이 적은 강의가 있는지 알아봄으로서 좀 더 효과적인 쿠폰 마케팅을 진행할 수 있다.

OR

가설: 강의 가격이 비쌀 수록 %로 할인해주는 할인쿠폰 사용률이 높을 것이다.

목표 : 할인쿠폰 분석으로 효과적인 쿠폰 마케팅을 진행할 수 있다

 

06.데이터 모델링

• Goal1 : 교차 구매 추천
  • 장바구니 > apriori 분석
  • 태블로 시각화 분석
• Goal2 : 시계열 분석 (요일별, 시간별)
  • 태블로 시각화 분석
• Goal3 : 카테고리별 가격분석
  • 태블로 시각화 분석

 

07.마케팅 전략

• Goal1 : 교차 구매 추천
  • 프로그래밍 강의 선택시 추천
• Goal2 : 시계열 분석 (요일별, 시간별)
  • 주문이 많은 시간대에 쿠폰 발생
  • 주중 데이터분석 강의 추천
  • 주말 업무생산성 강의 추천
• Goal3 : 카테고리별 가격분석
  • 낮은단가인 프로그래밍, 데이터분석, 업무생산성 강의 차별화 마케팅 전략

 

08.최종발표