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2021/09/23 #12

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kikiru328 opened this issue Sep 22, 2021 · 4 comments
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2021/09/23 #12

kikiru328 opened this issue Sep 22, 2021 · 4 comments
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@kikiru328
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kikiru328 commented Sep 22, 2021 •
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회의록

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@kikiru328
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대분류명기준
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https://productbankkorea.or.kr/products/database/category

kan-category-standards (1).pdf

@kikiru328 kikiru328 added the question Further information is requested label Sep 22, 2021
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@kikiru328
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< 솔루션 개발 과정 > 
<body>
    <문제파악>
        1. 문제 정의
            1.1 통용된 상식을 기준으로 파악

        2. 데이터셋 전처리
            2.1 EDA를 위한 클리닝 작업

        3. EDA
            3.1 시각화를 통한 EDA

        4. 정의된 문제에 대한 근거 (EDA) - 문제 배경
            4.1 정확한 Reference(참고자료)를 근거
    </문제파악>

    <솔루션메소드파악>
        1. 문제를 해결할 방법을 모색
            1.1 정확한 Reference(참고자료)를 근거

        2. 방법론에 맞는 데이터프레임 구축
            2.1 통계적 검증
            2.2 feature importance 등

        3. 방법론에서 쓰이는 머신러닝
            3.1 학습
            3.2 예측
            3.3 1차 검증

        4. 모델 튜닝
            4.1 튜닝모델 활용

        5. 2차 검정
            5.1 score 확인

        6. 2차 머신러닝
            6.1 학습
            6.2 예측
            6.3 2차 검증

        7. 반복
     </솔루션메소드파악>
     </body>

@kikiru328
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kikiru328 commented Sep 22, 2021 •
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궁극적인 목표 => 매출증가

<문제찾기>

  1. 문제 정의
    1.1 문제가 뭐가 될 것인지 공통적인 상식으로 판단

  2. 궁극적인 목표
    2.1 궁극적인 목표는 "매출 증대"

  3. 목표를 달성하기 위한 방안
    3.1 고객을 중심으로 한 마케팅 ( Customer Based Marketing ; CBM )
    -3.1.1 기존 고객관리
    -3.1.2 신규고객모집
    -3.1.3 이탈고객방지
    --3.1.3.1. 이탈고객 방지를 위한 이미지 개선 마케팅 진행
    ---3.1.3.1.1 크롤링을 통해 이슈 파악
    3.2 상품을 중심으로 한 마케팅 ( Product Marketing ; IBM)
    -3.2.1 마진을 높게
    --3.2.2 유통구조 개선

상품을 중심으로 한 마케팅은 데이터가 없는 경우가 많음 (유통마진 등)
따라서 기준은 고객을 중심으로 한 마케팅

< 데이터 분석 >

  1. 데이터 프레임 확인
    4.1 데이터 내 컬럼의 정보를 확인

  2. 전처리
    5.1 전처리의 기준은 사회적으로 통용된 Reference를 가지고 실행
    -5.1.1 대분류 분류 기준 - 유통상품지식뱅크 (대항상공회의소 유통물류진흥원)

< 문제 제기를 위한 배경 근거 >

  1. EDA
    6.1 각 컬럼 분석
    -6.1.1 가설 설정
    --6.1.1.1 제휴사의 매출 감소
    --6.1.1.2 제휴사의 고객 상이
    등등
    정확한 문제를 정의 (타겟 정의)

< 솔루션 개발 >

  1. 해결을 위한 분석
    7.1 매출의 변화가 된 이유를 고객으로 분석 (CBM)
    -7.1.1 RFM score를 기준으로 분류 ( label값 )
    --7.1.1.1 RFM을 사용하는 객관적인 근거 필요 - 고객세분화에 RFM이 필요한 근거
    -7.1.2 RFM으로 분류된 고객 segmentation화
    --7.1.2.1 실제로 잘 되어있는지 시각화 및 검증

  2. 문제 해결에 대한 모델 선정
    8.1 모델이 작동하기 위한 df 생성
    -8.1.1 feature importance 등 검증 활용

  3. 모델작동
    9.1 학습
    9.2 예측
    9.3 검증

  4. 튜닝
    10.1 파라미터 수정

  5. 2차 모델
    11.1 학습
    11.2 예측
    11.3 검증

  6. 실제 적용
    12.1 검증

< 개발 솔루션을 이용한 마케팅 제언 >

  1. 각 문제에 대한 마케팅 제언
    13.1 도메인
    -13.1.1 사회적으로 통용된 Refernce를 근거로 마케팅 제언.
    -13.1.2 논리적 이탈이 나지 않게 주의 - (6)에서 정의한 문제를 해결할 마케팅 제언
    13.2 검증
    -13.2.1 실제로 데이터를 제언된 마케팅을 활용해 수정 및 입증

@SHEYCHAE
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Collaborator

전에는 고객을 RFM을 기준으로 분류하여 이탈고객을 예측하는 모델을 만들어야 함
--> 전처리 및 EDA를 했지만 해당 주제가 객관성이 떨어져서 현재 다시 진행중.
--> 고객의 행동 패턴이 분석되지 않음.

매출이 감소되는 상품을 기준으로 고객을 분류하여 제휴사에 고객 기반 마케팅을 제언.

현재는 전체의 상품을 분류해서 14-15년도 매출이 감소되는 상품을 분석하는 중.
매출이 감소되는 상품에 대한 근거는 고객의 구매 행동 패턴을 기준으로 분석할 예정.
상품은 공통된 분류기준이 적용될 수 있도록 재 분류

고객 데이터/멤버십/경쟁사를 우선적으로 분류하고
분류된 고객들을 CRM마케팅 방식 중 RFM이론을 기반으로 매출이 감소되는 고객군들에게
매출을 증대시키는 마케팅을 제언 .

마케팅은 기본적으로 구매행동론 혹은 마케팅 이론을 기반으로 제언하고
14-15년도 트렌드를 해당 기간을 크롤링 및 텍스트 마이닝으로 트렌드를 분석할 예정

어제 전 주제를 갈아 엎어서 지금은 다시 데이터 탐색을 하고 있습니다.

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