[데이터리안 부트캠프] 입문반 47기 week2 미션 - RFM 분석관련 뜯어보기

이번 포스팅은 미션으로 제출할 겸, 슬슬 나태함을 벗어내고 나에게 하나라도 도움이 되는 것을 얻어간다는 과정을 기록할 겸 작성한다.

입문반이든 실전반이든 미션은 필수가 아니지만, 하면 나에게 도움이 되는 부분이기에 개인적으로 무조건 하려고 노력중이다.

오늘 참고로 한 포스팅 겸 문서는 데이터리안의 RFM에 관한 내용이다.

정보는 링크타고 가는게 더 정확하고 자세하게 적혀있기 때문에 따로 옮겨적거나 하지는 않고, 내가 어떤 부분을 더 알게 됐는지 감상평처럼 작성해보려 한다.

 

읽고 난 후기

먼저 링크된 부분 왜에도 로그인한 사람에게 공개된 추가 2편을 모두 읽고 왔다.

RFM에 대해서 솔직하게 아는게 거의 없었다고 해도 무방한게 나였다.

일단 해당 글로부터 RFM과 CRM에 대한 개념을 탑재할 수 있었고, 추가로 RFM은 따로 설정 방법이 정해져있지 않아 선을 정하는 것도 같은 업계여도 다를 수 있구나 알게됐다.

그리고 일반적인 사고를 기준으로 하는게 아니라 정말 데이터 기반의 의사결정이 가득한 기법이라는 것이 체감됐는데, 이 기법을 다뤄보고자 프로젝트를 하는 사람들부터 현업에서까지 모두가 비즈니스 성격에 따라 각 구성에 따라 몇단계로 나눠서 고객군을 분류할 것인지 판단할 수 있다는 것이 그 이유였다.

내가 이해한대로 작성해보자면, 한 기업에서도 기준을 깐깐하게 정해서 고객 유지에 더 힘을 쏟아 이탈을 최대한 방지하고자 하는 것을 목적으로 혜택을 줄 고객군을 월평균 얼마 이상 구매하는 군집으로 나눈다거나, 신규유치를 위해 첫 혜택을 주는 것을 더 신경써서 기존 고객 중 VVIP에게 체험단처럼 쿠폰이나 물품을 준다거나 그런 방식으로 정할 때 사용할 수 있는 기준을 정하는 방법이 RFM 이라고 생각한다.

그리고 이렇게 분류를 해서 시각화를 하면 마케팅에 훨씬 이득이 된다는 것.

물론 그러기 위해 하는 분석 방법이지만, 글의 내용을 빌리자면 인사이트를 얻기 위함이 아니기에 명확한 목적을 가지고 활용해야하는 방식. 나는 이 말이 너무 좋았다.

여태껏 데이터 분석이라는 공부에는 크롤링같이 수집을 위한 부분, 코드를 돌려서 예측을 진행하는 부분이 있어도 내가 실제 데이터를 기반으로 하는 것이 아니기에 명확한 목적을 가져도 실현이 되지 않아서 설정할 수 있을까? 하는 생각이 큰게 발목을 많이 잡혔었는데 이런걸 먼저 했으면 좀더 단단한 프로젝트가 됐겠구나 싶었다.

내가 이해한건 진짜 현업에서 활용하려면 너 이거 할줄 알아야해 라기 보다 우리 이걸 기준으로 삼아서 매출에 얼마나 영향력이 있는지 예상한걸 마케팅에 사용할 수 있게 넘겨줄게 라는 느낌?

즉, 고객별 또는 세일이라거나 특별한 이벤트별 패턴을 찾아내는 분석이 아니라 구체적인 액션을 실행하기 위한 고객을 나누는 기준이라는 것.

결과적으로, 고객을 나누는데 의미없이 3군집으로 나누려고 1/3을 하는게 아니라 세그먼트별로 행동을 예측해서 거기에 맞게 마케팅 전략을 각각 수립하고 전달하는 용으로 활용이 된다는 것이다.

분석을 목적으로 하는게 아니라 우리가 어떻게 고객의 니즈를 더 충족시킬지에 대해 실행가능한 세그먼트를 정의하기 위해 현업에서 사용하는 것이다.

 

 

 

오늘을 계기로 부트캠프가 끝나면 RFM에 대해 더 공부해보고자 하는 생각이 있다.

생각보다 되게 다양하게 데이터가 작용이 되는구나 하고 또 얻어가는 하루였다.