3 1. 데이터 분석 프로세스 기획
🚩 Chapter 01
목차(Context)
- 01.문제해결 프로세스 단계 소개
- 02.문제해결 프로세스 정의 및 실습
01. 문제해결 프로세스 단계 소개
문제해결 프로세스란?
- 현업의 이슈를 데이터 분석으로 해결하기 위한 프로세스 ※ 현업의 이슈 : 데이터 기반 신규 프로젝트 기획, 핵심 이슈 해결 등
Step 1. Define The Problem (문제정의)
- 현재 기업의 문제 상황을 문제 현상과 문제 발생으로 인한 기업의 피해로 나누어 정의함
- 과제의 개요를 작성하는 단계로서 문제 현상을 데이터로 설명할 수 있도록 함
Step 2. Expected Effects (기대효과)
- ‘Step1’에서 정의한 문제 현상을 해결했을 때 기대할 수 있는 효과를 정의함
- 기대 효과는 정성적이 아닌 정량적으로 작성할 수 있어야 함 ex) 신규 고객의 증가 (X) → 신규 고객 증가로 얻는 수익, + xx억 (O)
Step 3. Solution (해결방안)
- 우리가 정의한 문제를 해결했을 때 얻을 수 있는 기대 효과가 미미하다면 해당 과제의 Drop을 고려할 수 도 있음
- 기대 효과가 크고, 진행해야 한다고 판단되는 과제라고 한다면, 해결하기 위한 방안을 탐색하고 List up함
- 해결 방안은 꼭 모델링이 아니여도 됨 (※ 간단한 통계 분석으로도 해결할 수 있음)
Step 4. Prioritize (우선순위)
- List-up한 해결방안들에 대해서 우선순위를 설정함
- 빠르게 수행할 수 있고, 결과를 파악할 수 있는 방법을 가장 최우선적으로 실행함
- 1순위 방법론으로 해결이 어려울시를 대비하여 2, 3순위 방법론도 준비
Step 5. Data Analysis (분석)
- ‘Step4’에서 선정한 Solution을 활용하여 데이터 분석을 진행
Step 6. Performance Monitoring (성과측정)
- ‘Step1’에서 정의한 문제의 상황이 우리의 Solution을 통해서 좋아졌는지 측정하는 단계
- As-is vs To-be로 비교를 진행하며, 정량적인 지표로 비교할 수 있도록 준비
Step 7. Model Operation (모델운영)
- 최종적으로 완성된 Solution을 현업의 상황에 맞춰 주기적으로 운영하기 위한 프로세스를 설계함
- 일, 주, 월 주기를 설정해야 하고, 주기적으로 모델 업데이트 일정도 고려해야 함
- 모델 운영 중 오류가 발생했을 시 처리하기 위한 프로세스 수립도 필요함
02. 문제해결 프로세스 정의 및 실습
시나리오 🌟⛳
- A사는 이커머스 플랫폼을 운영하고 있다. 이커머스 플랫폼 서비스가 성장을 하기 위해서는 3가지 조건이 필요하다.
- 신규 고객 유입
- 유입 고객 재구매
- 재구매 고객 충성 고객화
- A사는 현재 ‘1. 신규 고객 유입’ 활동은 마케팅 비용을 투자하여 적극적으로 수행하고 있으나,’ 2. 유입 고객 재구매’ 활동이 미미한 상황이다.
- 충성 고객의 Spending Power는 전체 매출에서 많은 비중을 차지하고 있으므로, 충성 고객의 성장이 이어지지 않으면 플랫폼의 성장도 멈추게 되버린다.
- 따라서 유입 고객 재구매를 촉진시킬 방법을 고민 중에 있는 상황이다.
문제정의
- 문제 현상 : 신규 고객 유입 후 재구매로 이어지는 고객 감소
- 예상 피해 : 재구매 고객 → 충성 고객화 부진으로 매출 성장 정체, 신규 고객 유입을 위한 마케팅 비용 증가로 인한 영업이익 감소
기대효과
- 재구매 고객 증가 → 충성 고객 증가 → 매출 성장 → 영업이익 증가
- 선순환 체계 구축으로 인한 서비스 성장
- 의사 결정 : Go or Drop?
해결방안
- (1) EDA 및 일회성 데이터 분석을 통해 재구매 고객의 특성을 분석하고 이를 토대로 마케팅 기획
- (2) 재구매 가능성이 높은 고객을 예측하는 모델링 후 이를 활용한 타겟 마케팅
우선순위
- (1)번을 빠르게 수행 후 파일럿 테스트 진행 및 성과 측정
- (1)번의 효과가 좋지 않다면, (2)번 진행 후 파일럿 테스트 재실행
데이터 분석
- 결정된 우선순위에 따라서 데이터 분석 및 모델링을 진행
- 분석 단계별 꼭 History 정리를 진행하고, 추후 동료들이 활용할 수 있도록 패키지화 하는 것도 중요
성과 측정
- 최종 마케팅 후 성능을 평가 하기 위한 지표 수립
- 분석 및 모델링을 통해 추출한 타겟 고객군(실험군)과 그렇지 않은 대조군을 설정하여 A/B Test를 수행
- A/B Test 결과 마케팅 반응률(구매 반응률) 비교를 통해 통계적으로 유의미한지 검증(t-test)
- 유의미한 결과를 얻을 때 까지 파일럿 테스트를 수정하면서 진행함
모델 운영
- 파일럿 테스트 후 유의미한 결과가 발견되었다면 정규 마케팅으로 운영하기 위한 작업 준비
- 모델을 실행시키기 위한 주기와, 추출한 타겟 고객군의 범위를 결정
- 정해진 주기에 따라 타겟 고객군 추출을 자동화하고, 이를 마케팅 시스템과 연계하여 타겟 마케팅을 주기적으로 운영하고 평가함
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