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Data Analysis/Data Analysis

Project 3. 고객행동 분석을 통한 서비스 헬스체크

이 글은 24.02.12에 본인 벨로그에 작성했던 글을 옮겨 온 것이다.

 

Project 3. 고객행동 분석을 통한 서비스 헬스체크

주제 선정 이유

 



데이터셋 소개

  • 고객 행동 데이터는 하나의 행이 하나의 행동을 나타낸다.


고객 행동 지표

AARRR 프레임워크

유입(Acquisition)

활성화(Activation)

유지(Retention)

추천(Referral)

수익(Revenue)



대시보드 제작(Tableau)

개요

 

활성유저 수 확인 - active user(DAU, WAU)

1) 활성 사용자가 몇이나 되는지 나타내보자. user id는 중복되면 안 된다.
2) 아래와 같이 계산된 필드를 만들자. COUNTD() => COUNT(DISTINCT )와 같다.


3) event time을 열에 올리고, 연/월/일로 표기.


4) 다음과 같은 매개변수 생성 후 표시


5) 해당 매개변수가 동작할 계산된 필드 만들기.
=> 각 주의 시작을 월요일로 하기 위해 'monday' 추가


6) 이동평균 추가하고, 기존 active user와 이중축으로 합쳐보자


7) 주간, 일간 이동평균을 다르게 설정하자. 날짜 단위를 바꿀 때마다 다른 이동평균이 계산되도록 할 것이다. 이동평균이 계산된 행 필드를 좌측 데이터필드로 복제 후 해당 필드를 편집한다.

중요한 행동(지표) - 전환율

1) 연도/월/일 별 active user 집계 그래프에서 시작


2) event type을 색상 범례에 올리기
=> 고객 수는 view -> cart -> remove from cart -> purchase 순이다.
=> 각 행동 별 유저 수를 알아보자


3) 아래와 같은 계산 필드들을, 각 행동 별로 만들고 표시해보자.
특정 행동에 해당하는 active user 수만 표시되는 것을 볼 수 있다.


4) cart전환율, purchase전환율 표시해보자. 아래와 같은 계산 필드 생성 후, 연/월/일별 구매 전환율을 표시해보자.

거래액/장바구니 금액 규모

1) 총 구매액을 보고 싶다. 계산된 필드 생성 후 연/월/일별 집계 그래프 생성.


2) 일별 증감률도 표시해보자. 퀵테이블계산 - 비율차이, 이중축 표시.


3) 장바구니에 담긴 총 금액은, 위와 동일한 과정을 따르되 계산된 필드에서 'purchase'만 'cart'로 바꿔주면 된다.