학습/데이터 분석 (16) 썸네일형 리스트형 [AARRR 분석] 캐글 이커머스 데이터와 SQL로 실습해보기 4 (재구매 분석) 유지율 분석 - 첫 구매 제품과 재구매율의 관계이번에는 유지율(Retention) 분석을 계속해서 진행해보았다.특히, 첫 번째로 구매한 제품의 카테고리에 따라 고객이 다시 재구매하는지를 분석하는 것이 목표였다.즉, 우리 서비스를 한 번 경험한 고객이 다시 찾아오는가? → AARRR 프레임워크 중 3. Retention(유지) 단계 분석!단순히 첫 번째 구매 후 다시 구매했는지 여부만 보는 것이 아니라,어떤 제품을 처음 구매한 고객이 재구매를 많이 하는지를 카테고리별로 분석해보았다. 이 분석을 통해 재구매율이 높은 상품을 첫 구매로 유도하는 마케팅을 하면 고객 유지율을 높일 수 있을 것이다! 1. 첫 구매 제품과 재구매율의 관계📌 분석 과정고객별 첫 구매 시점을 찾는다 → 고객별 첫 구매 날짜(fi.. [AARRR 분석] 캐글 이커머스 데이터와 SQL로 실습해보기 3 이번 분석에서는 지난번에 한 AARRR 분석 중 1. 획득(Acquisition), 2. 활성화(Activation) 를 이어서 3. 유지(Retention) 에 대해 분석해봤다.지난번에 앞으로 해볼 분석으로 4가지를 정리했는데, 그중에서 1번과 4번을 먼저 해보려고 한다.1. 재구매까지 걸리는 시간 분석 ✔ 신규 고객이 첫 구매 후 몇 일 만에 다시 구매하는가?4. Cohort 분석 (첫 구매 시점 기준 유지율 분석) ✔ 예: 2017년 1월 신규 고객이 2017년 2월, 3월, 4월에 얼마나 재구매했는가?지난번 분석 포스팅은 아래 URL!https://data-yong2.tistory.com/entry/AARRR-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%BA%90%EA%B8%80-%EC%9D%.. [AARRR 분석] 캐글 이커머스 데이터와 SQL로 실습해보기 2 지난번에는 MySQL에 데이터 업로드까지 완료했으니까, 이제 본격적으로 AARRR 분석을 시작해보려고 한다.AARRR 중에서도 1. 획득(Acquisition), 2. 활성화(Activation) 를 중심으로 데이터 분석을 진행했다.MySQL에 데이터 올리는 방법은 지난번 포스팅 참고! (나는 파이썬을 이용해서 한 번에 업로드함!)https://data-yong2.tistory.com/entry/AARRR-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%BA%90%EA%B8%80-%EC%9D%B4%EC%BB%A4%EB%A8%B8%EC%8A%A4-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%99%80-SQL%EB%A1%9C-%EC%8B%A4%EC%8A%B5%ED%95%B4%EB%B3%B4%EA%B8%.. [AARRR 분석] 캐글 이커머스 데이터와 SQL로 실습해보기 1 이번에는 AARRR 분석을 위해 MySQL 환경에서 캐글 데이터를 활용한 실습을 진행해 보았다.이론으로만 공부했던 분석, SQL 문제 풀이만 하던 것을 벗어나, 실제 데이터를 다루며 분석하는 과정을 하며 실무적인 인사이트를 찾아보자. 1. 사용 데이터: 브라질 이커머스 데이터 (Olist) 데이터는 브라질 이커머스 데이터인 Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist 이고 아래 캐글 URL 도 첨부!https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist100,000 Orders with product, customer and revie.. [AARRR] 분석의 마지막 단계: Revenue(수익)에 대한 지표 알아보기 (ARPU, ARPPU, LTV) AARRR 프레임워크에서 가장 중요한 마지막 단계는 바로 Revenue(수익)일 듯 하다. 결국 모두 수익을 위한 일이니 ㅎㅎ수익이 발생하는지 판단하기 위해 다양한 지표가 있지만, 이번 포스팅에서는 가장 핵심적인 ARPU, ARPPU, LTV 3가지 지표에 대해 학습해 보려 한다. 각 개념과 함께 간단한 예를 통해 알아보자! 지난번에 공부 해 본 AARRR 관련 포스팅은 아래 링크 클릭!!https://data-yong2.tistory.com/entry/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D-%ED%95%99AARRR-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B3%A0%EA%B0%9D-%ED%96%89%EB%8F%99%EC%9D%84-%EC%9D%B4%ED%9.. [데이터 분석 학습] 구글애널리틱스 이용한 코호트분석 코호트 분석의 실습: 구글 애널리틱스를 통한 분석이번 분석에서는 구글 애널리틱스의 동질집단탐색분석 탭을 이용해 코호트 분석을 진행하려 한다. 데이터가 쌓인 지 일주일도 채 되지 않아 정확한 결과나 의미 있는 분석을 도출하기는 어렵지만, 이번 분석의 주요 목적은 어떤 방식으로 분석을 진행하고, 데이터를 어떻게 이해할 수 있는지에 집중하는 것이다.분석은 일 단위로 진행되며, 특정 날짜에 최초로 이벤트를 발생시킨 사용자 그룹이 이후 어떻게 활동했는지 추적한다. 이를 통해 사용자 행동을 이해하고, 블로그 방문자 유지와 재방문을 유도할 방법을 모색할 예정이다. 이번에 내가 해본 분석은 단순히 처음 유입된 사용자가 재방문을 하는지 여부에 대한 파악이다.아래 구글 애널리틱스 분석 화면을 살펴보며 해석 해 보도록 하자.. 이전 1 2 3 다음
