프로젝트명 : 오늘의집 인사이드 아웃

분야 데이터 과학/AI

대상자 데이터 분석가, 제품 관리자, 비즈니스 전략 담당자

핵심 요약

• 데이터 분석과 고객 인사이트 결합을 통해 오늘의집의 핵심 고객을 정의하고, 3C 모델(Contents, Community, Commerce)을 기반으로 행동 패턴을 분석
• PCA(주성분 분석)로 100개 이상의 고객 행동 데이터를 8개의 변수로 압축 후 유저 클러스터링을 통해 10개의 페르소나 정의
• 10개 페르소나 중 90% 이상 거래액 기여하는 핵심 고객군 식별 및 이탈 방지 전략 수립
• 정량적 데이터 분석과 정성적 인사이트를 교차 검증해 실질적인 전략 수립 기반 마련

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 배경 및 목적

• 고객을 단순히 '커머스 고객', '콘텐츠 유저'로 분류하는 한계를 넘어, 감정 역할 분류 방식을 모방해 고객 행동을 세밀하게 분석
• '상품 구매'가 핵심 목적임에도, 콘텐츠 영감 → 구매 행동의 경험 전반을 점검
• 3C 모델을 기반으로 고객 행동을 통계적 기법으로 분석

1. 데이터 분석 방법론

• PCA(주성분 분석)로 100개 이상의 고객 행동 데이터를 8개 변수로 압축
• EDA(탐색적 데이터 분석)로 가설 검증 및 주요 변수 도출
• 유저 클러스터링을 통해 고객을 10개 페르소나로 구분
• 고객 행동 로그 데이터와 설문 결과를 교차 검증해 의미 파악

1. 핵심 고객군 분석 결과

• 10개 페르소나 중 90% 이상 거래액 기여하는 핵심 고객군 식별
• 이사 고객군 예시:
• 가전/가구 탐색 고객이 MAU의 25%, 전체 거래액의 75% 기여
• 성능/기능, 스타일이 중요하지만 콘텐츠 접근 어려움 확인
• 고객 이동/이탈 패턴 분석:
• 그룹별 진입 소요시간 차이를 기반으로 end-to-end 경험 전략 수립
• 핵심 고객 풀 안정화 및 관여도 향상

1. 전략 수립 및 결과 활용

• 고객군 간 이동/이탈 동인 분석 및 상관관계 파악
• 비즈니스 전략과 프로덕트 일치한 인사이트 도출
• 액션 아이템 제안 및 결과물 공유:
• 제품, 마케팅, 리더십 팀에 공유, 타겟 고객 정의 기준으로 활용
• 전사적 고객 중심 전략 수립에 핵심 역할

결론

• 데이터 분석과 고객 인사이트의 결합을 통해 오늘의집의 핵심 고객을 정의하고, 3C 모델 기반 전략 수립
• 10개 페르소나를 통해 고객 니즈와 페인포인트를 세밀히 파악해 고객 이탈 방지 전략 수립
• 정량적/정성적 데이터 교차 검증을 통해 실질적인 전략 기반 마련, 비즈니스 전략과 프로덕트 일치를 이끌어냄
• 실무 활용도 높은 결과물로, 기획 회의 및 전사적 고객 중심 전략 수립에 핵심 자료로 활용 중