nonameyet

• 작성일: 2019.01.29
• 분석 기간 : 2019.01.30 - 2019.02.06

분석 목표

• 후기가 판매완료에 미치는 영향을 분석
• 양의 상관관계가 있을 경우, 후기 관리 및 후기 등록 유도를 통한 선순환 생태계 구축을 목표로 하기 위함

데이터 개요

1. 대상 및 기간: "2019. 01. 30"에 등록된 판매 상품들 중 일반 상점이 등록한 물품들의
1. "D+1"의 판매 진행상태
2. "D+4"의 판매 진행상태
3. "D+6"의 판매 진행상태
2. 참조한 데이터
1. 판매자 부분: 고유아이디, 후기 점수, 등록된 상점후기 개수, 
2. 상품 부분: 품목아이디, 상품 판매여부

분석 결과 - 후기부분

• 후기 분포에 대한 overview - 리뷰 점수 부분

• 후기 점수 분포 그래프(5점 만점, 0점은 후기 미등록)

• 즉, 후기 등록된 상점의 88%가량이 4점 이상의 높은 점수를 보유함
• 따라서, 후기 점수 분포가 아닌 등록 유무를 가지고 판단해도 괜찮다는 결론을 내림

• 후기 분포에 대한 overview - 후기 개수 부분

• 후기 개수 분포 그래프(max=476, 0은 후기 등록 없음)

• 후기 등록된 상점중 절반가량은 5개 미만의 후기 보유중
• 따라서, 누적 점수의 신뢰도가 떨어지기에 등록 유무를 가지고 판단해도 괜찮다는 결론을 내림

분석 결과 - 판매부분

• "2019. 01. 30"에 등록된 판매 상품들 요약

• "D+1"의 판매 진행상태(a)

• *판매완료 상품 중 

• "D+4"의 판매 진행상태(b)

• *판매완료 상품 중 

• "D+6"의 판매 진행상태(c)

• *판매완료 상품 중 

[추가] 분석결과 - 상점 종류에 따라

• 후기 4점 이상인 상점들의 판매 진행상테

n = 20570	d+1  상태	비율	d+4  상태	비율	d+6  상태	비율
판매중	15785	76.74%	13924	67.69%	13108	63.72%
예약중	367	1.76%	450	2.19%	605	2.94%
삭제	2492	12.11%	3507	17.05%	3830	18.62%
판매완료	1926	9.36%	2689	13.07%	3027	14.72%
총합	20570		20570		20570

 

• 삭제 품목에 대한 추적

	d+1 상태	비율	d+4 상태	비율	d+6 상태	비율	총합
미판매 삭제	2334	93.6%	831	82%	278	85.4%	3443 (89.8%)
판매후 삭제	158	6.4%	184	18%	45	13.9%	387 (10.1%)
총합	2492		1015		323		3830

 

• 후기 없는 상점들의 판매 진행상테

n = 14700	d+1  상태	비율	d+4  상태	비율	d+6  상태	비율
판매중	11198	76.18%	9942	67.63%	9501	64.63%
예약중	159	1.08%	200	1.36%	229	1.56%
삭제	2283	15.53%	3070	20.88%	3315	22.55%
판매완료	1060	7.21%	1488	10.12%	1655	11.26%
총합	14700		14700		14700

 

• 삭제 품목에 대한 추적

	d+1 상태	비율	d+4 상태	비율	d+6 상태	비율	총합
미판매 삭제	2156	94.4%	696	88.4%	203	82.9%	3055 (96.8%)
판매후 삭제	127	5.5%	91	11.6%	42	17.1%	260 (8.2%)
총합	2283		787		245		3155

 

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결과 해석

• 후기의 존재는 상품 판매에 긍정적인 영향을 준다
• 후기가 있는 상점의 경우, 분석 기간인 "D+1", "D+4", "D+6" 모두 "등록상품당 판매완료" 와 "판매자당 판매물품수"가 우위에 있음
• (후기 4점이상과 후기 없음 비교) 삭제 비율의 경우, 모든 타임라인에서 "후기 없는 상점"이 더 높은 비율 보여줌
• (후기 4점이상과 후기 없음 비교) 판매 완료 비율의 경우, 모든 타임라인에서 "후기 4점 이상인 상점"이 더 높은 비율 보여줌  
• 후기는 "점수"보다 "존재 유무"가 관건이다
• 신규 물품을 등록한 상점들중 88%가 4점 이상의 평점 기록중
• 또한, 절반 가량이 5개 미만의 후기 보유중
• 따라서, 누적된 후기 점수의 신뢰도가 떨어진다고 판단
• 상품 판매 완료후 등록기록을 삭제해버리는 건수 일부 발생하는 것으로 추정 
• 위 정보를 판매자에게 제공하여, 판매자가 구매자에게 후기 작성을 유도하도록 하는 전략 필요?
• 다만, 전체 상점대비 후기 존재하는 상점의 비율이 높아질 경우, 어떤 영향을 줄지는 미지수 

 

 

• 작성일: 2019, 01. 29
• 분석 기간 : 2019. 01. 24 - 2019. 01. 29

분석 목표

• 가입후 첫 상품을 "판매 완료"하고 나서 두번째 상품을 등록하는데 걸리는 시간
• 두 기간 간격을 바탕으로 물품 등록 부스팅 전략과 연계하여 액션 플랜 이끌어 내기 위함

데이터 개요

1. 기간: "2018. 07. 01 - 2018. 07. 14"에 가입한 유저중 
1. "2018. 07. 01 - 2018. 07. 14" 사이에 "첫 판매 완료"를 경험한 집단
2. "2018. 10. 01 - 2018. 10. 14" 사이에 "첫 판매 완료"를 경험한 집단
3. "2018. 12. 01 - 2018. 12. 14" 사이에 "첫 판매 완료"를 경험한 집단
• 가입 후 "첫 판매 완료"까지의 기간에 따라 "추가 물품 등록" 부분에 있어서 다른 행동 패턴을 찾기 위함

분석 결과

• 가입후 이 주 내로 첫 판매완료 경험한 집단(집단 a - "2018. 07. 01 - 2018. 07. 14")

• 가입후 2.5-3개월 이내로 첫 판매완료 경험한 집단(집단 b - "2018. 10. 01 - 2018. 10. 14")

• 가입후 4.5-5개월 이내로 첫 판매완료 경험한 집단(집단 c - "2018. 12. 01 - 2018. 12. 14")

결과 해석

1. "가입일"과 "첫 판매 완료" 사이 기간이 길어질수록 "추가 상품 등록" 비율이 낮아짐
• 미등록 비율: 32% → 38% → 43%
• 즉, "가입일"과 "첫 판매 완료" 경험 사이 기간을 줄일경우 추가 상품 등록을 이끌 수 있음 
2. 추가 상품 등록 부분시 일주일 이내 재등록이 많다
• 일주일 내 재등록 비율: 54% → 38% → 50%
• 즉, 팔 물건이 “생겨야” 파는것일 수도 있지만, 서비스를 경험(=돈을 버는 경험)해보고 “만족”해서 “팔 물건을 찾아” 올리는 것일수도 있다
• 만약 팔고 싶은 물건이 "생길때"만 다시 물품 등록을 하는 것이라면, 위와 같은 쏠림 현상이 나타나지 않을 것이라고 생각

• *집단 a의 "판매 완료" 부터 "추가 물품 등록"일 까지의 간격 히스토그램
• 처음 5일, 그리고 그 다음 5일(~10일)에 집중되어 있는것을 확인할 수 있음

Action Plan

• 가입 후 1-2주일 내 첫 "판매 완료"(=서비스 이용) 경험을 할 수 있도록 추진
• 물품 등록 / 등록시 업 사용 유도(제리 진행중) / 등록후 일정 기간 지날시 가격 할인 유도 / 세 부분에서 푸시알람 발행 전략 필요?
• "첫 판매 완료" 후 일 주일 이내에 상품 등록 촉진관련 액션(푸시)를 진행할 경우 물품 등록률이 높을 것이다?
• "서비스 이용 경험(판매 경험)에 대한 잔상이 남아있을 때 추가적인 등록 부스팅 전략 실행할 필요 있음

해당 자료는 CRM과 고객관계관리 수업의 팀 프로젝트로 진행했던 

"은행이 보유한 고객 행동 데이터를 바탕으로 향후 진행할 켐페인에 대한 반응여부를 예측할 수 있는 모델을 만든 것이다.

표에서 볼 수 있는 것처럼 로지스틱 회귀중 앞으로 방식이 제일 우수한 정확도를 보이고 있다.

2017 빅콘테스트 출전 당시(팀별 - 5인팀으로 출전) 결과 보고서이다. 

해당 대회는 과거 영화 데이터를 바탕으로 새롭게 개봉하는 영화들의 특점 시점까지의 누적 관객수를 예측하는 것이다.

추가적으로 부족했던 부분을 꼽자면 해당 영화가 개봉할 당시 경쟁작들의 유무를 변수로 추가했어야 했는데,

이러한 과정을 거치지 않아 정확도가 떨어지는 모델이 나왔고, 실제 해당 영화들은 '범죄도시'라는 경쟁 영화로 인하여

많은 관객을 뺴앗기게 되었다.

사진을 클릭하면 크게 볼 수 있다.