[Python] Online_Retail

▶ 코호트 분석(Cohort analysis)

:  코호트 분석은 분석 전에 데이터 세트의 데이터를 관련 그룹으로 나누는 일종의 행동분석

이러한 그룹이나 집단은 일반적으로 정의된 시간 범위 내에서 공통된 특성이나 경험을 공유한다.

=> 회사는 고객이 겪는 자연적 주기를 고려하지 않고 맹목적으로 모든 고객을 분할하는 대신 고객의 수명 주기 전반에 걸친 패턴을 볼 수 있다. 

 

• 시간집단 : 시간집단은 특정 기간동안 제품이나 서비스에 가입한 고객이다. (시간은 월별 또는 분기별 도는 매일)
• 행동집단 : 행동집단은 과거에 제품을 구매했거나 서비스에 가입한 고객이다. 가입한 제품 또는 서비스 유형에 따라 고객을 그룹화한다. 다양한 코호트의 요구사항을 이해하면 비즈니스에서 특정 세그먼트에 대한 맞춤형 서비스 또는 제품을 설계하는데 도움이 될 수 있음
• 규모집단 : 규모집단은 회사의 제품이나 서비스를 구매하는 다양한 규모의 고객을 나타낸다. 

 

 

▶ 잔존율 분석(Retention rate analysis)

: 리텐션 분석은 고객이 이탈하는 방법과 이유를 이해하기 위해 사용자 매트릭을 분석하는 과정

 

▶ RFM 분석(Recency, Frequency, Monetary analysis)

: RFM 은 가치있는 고객을 추출해내어 이를 기준으로 고객을 분류할 수 있는 분석방법

• Recency : 거래의 최근성
• Frequency : 거래빈도
• Monetary : 거래규모