고객 행동 데이터 분석 및 RFM 세그멘테이션 마케팅 분석
강좌 소개
이커머스 및 리테일 산업에서 고객의 가치를 정량화하고 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 필수적인 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 전문 과정입니다.
실제 대규모 주문 결제 로그 데이터를 바탕으로 각 고객의 최근성, 빈도, 금액 점수를 계산하고, 분위수(Quantile) 및 K-Means 군집화를 결합해 VIP, 이탈 우려, 신규 유망 고객 등으로 세분화하여 마케팅 ROI를 극대화하는 실행 전략을 수립합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- RFM 고객 세분화 모델의 이론적 배경과 비즈니스 활용 가치 이해
- Pandas를 활용해 거래 로그에서 고객별 R, F, M 점수 자동 산출
- 분위수 기반 및 K-Means 클러스터링 결합 고객 등급 체계 구축
- 고객 세그먼트별 맞춤형 CRM 프로모션 시나리오 수립 역량
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: CRM 분석 개요와 RFM 프레임워크
- 신규 고객 획득 vs 기존 고객 유지: 고객 세분화의 필요성
- RFM 3대 요소의 정의와 가중치 설정 기준
- 트랜잭션(주문) 로그 데이터의 구조 파악과 기준 시점 설정
Section 2: 파이썬 기반 RFM 지표 산출과 등급화
- Pandas groupby를 활용한 고객별 최신 구매일, 빈도, 매출액 계산
- qcut을 활용한 1~5점 분위수 점수 부여 및 종합 RFM 스코어 산출
- Seaborn 히트맵과 트리맵을 활용한 고객 분포 시각화
Section 3: 머신러닝 군집화 결합과 마케팅 액션 플랜
- K-Means 클러스터링을 결합한 객관적 고객 군집 도출
- VIP 챔피언, 이탈 위험군, 잠재 충성 고객별 맞춤형 마케팅 전략
- 고객 세분화 분석 자동화 스크립트 작성 및 대시보드 리포팅
필수 조건
- 파이썬 및 Pandas 데이터 조작 기초
수강 대상
- 고객 생애 가치(LTV)와 재구매율을 끌어올리고 싶은 CRM 마케터
- 고객 세그먼트 분석 포트폴리오를 작성하려는 데이터 분석가
- 실제 고객 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 수립하려는 이커머스 운영자