[L.point] 제7회 롯데멤버스 빅데이터 경진대회

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(채용 특전) 제7회 롯데멤버스 빅데이터 경진대회

( 2022.06.20. ~ 2022.08.12. )

함께한 팀원 : 이수빈, 주민지

 

1. 주제

고객구매 데이터에 기반한 예측 모델 개발 및 개인화 마케팅 전략 제안

 

2. 방법

고객 유형별 CX(Customer Experience) 유니버스 구축

-> L.Point 고객의 구매 특징 별 고객 유형을 구분한 LOTI(Lotte Type Indicator) 제안

 

기획배경 : 사용자 경험을 뜻하는 UX(User Experience)와 고객의 불만을 개선하는 CS(Custormer Service)를 넘어 고객이 제품이나 서비스를 인지할 때부터 사용 후까지 고객이 경험하는 모든 과정에서 겪는 감정과 반응을 기획하고 분석한 후 이를 MBTi처럼 고객을 세분화하여 마케팅 전략을 제시하기 위함

 

분석방향

(1) 제공 데이터를 활용한 고객 특징 분석 

(2) 분석한 고객 특징을 바탕으로 군집화 요인이 되는 특징 선정

성별/나이 : XM (X세대, M세대) / BZ (베이비붐세대, Z세대)

구매시간 : M (Much Lpay) / L (Little Lpay)

구매유형 : I (Inside Buyer) / O (Outside Buyer)

구매금액 : B (Big Buyer) / S (Small Buyer)

(3) 군집화 요인을 통한 고객 유형 군집화

(4) 군집별 마케팅 전략 제안

 

3. 제공 데이터

(1) 고객 데모 정보

(2) 유통사 상품 구매 내역

(3) 제휴사 서비스 이용 내역

(4) 유통사 상품 카테고리 마스터

(5) 유통사/제휴사 점포 마스터

(6) 엘페이 결제 내역

 

4. 활용

(1) 4가지 요인으로 고객 유형 군집화(성별/나이, 시간, 구매유형, 구매금액)

 

(2) 고객 유형별 마케팅 전략 제안

 

5. 느낀점

1학기를 마치고.. 여름방학 기간동안 진행했던 공모전이었습니다. 마감일자가 임박한 8월의 일주일을 제주도에서 너무 많은 것을 쏟아내고 돌아와서 인지 마음에 드는 마무리를 하지 못해 아쉬웠던 공모전이었습니다.

분석을 하며 데이터가 깔끔하게 merge되지 않아 데이터를 어떤식으로 합쳐 해석할지를 많이 고민했었고, 특정 기업의 데이터이다 보니 어떻게하면 해당 기업의 특징(장점)을 살려 마케팅을 제안할 수 있는지를 생각했습니다. 데이터 분석외의 마케팅 기법, 경영철학 등을 공부하는 것이 인사이트 제안에 도움이 될 수 있겠다고 느꼈던 공모전이었고, MBTI 형식으로 고객 유형을 나누어 제안한다는 접근은 좋았으나 그 근거나 밑받침을 더 보완할 필요가 있다고 생각했습니다. 추천시스템의 모델로 이 근거를 들어줄 수 있지 않을까.. 하는 생각이 들었고 추후 공부해보려 합니다.  

마무리에 많은 도움을 주지 못했지만 매일 웃으며 공모전을 진행했던 팀원들 항상 감사합니다😊