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💡 요약
- 매출 분석하기
- 일별 매출액 구하기
- PU 구하기
- ARPPU 구하기
- 매출 증가 원인 파악하기
- 고객 세분화 분석
- 매출 원인 세부적으로 찾기
- 고객 세분화 기준
- 실습
🌳 매출 분석하기
일별 매출액 구하기
- 시각화
- 구글 스프레드 시트 → 파일 열기 → Ctrl+A (시각화 할 영역 설정) → ‘삽입’ → ‘차트’
일별 구매 고객 수(PU, Paying User) 구하기
- 시각화
- 구글 스프레드 시트 → 파일 열기 → Ctrl+A (시각화 할 영역 설정) → ‘삽입’ → ‘차트’
- 차트 더블클릭 → 차트 편집기 → ‘설정’ → ‘계열’에서 원하는 Column 설정
일별 1인당 평균 구매액(ARPPU, Average Revenue Per Paying User) 구하기
매출 증가 원인 파악하기
- 일별 매출액
- 한 번씩 튀는 구간이 있음
- 드라마틱하지는 않지만, 2019년 9월부터는 바닥을 찍는 구간이 없음 → 매출 증가
- PU, ARPPU
- ARPPU : 두 군데 튀는 구간이 있음 → 일별 매출액과 동일
- 매출 증가 원인 : 구매 고객 수 증가가 아닌, 누군가 갑자기 대량구매를 한 것으로 보임
- 매출 증가 원인 : 구매 고객 수 증가가 아닌, 누군가 갑자기 대량구매를 한 것으로 보임
- PU : 우상향 → 일별 매출액과 동일
- 매출 증가 원인 : 구매 고객 수의 꾸준한 증가
- 매출 증가 원인 : 구매 고객 수의 꾸준한 증가
- ARPPU : 두 군데 튀는 구간이 있음 → 일별 매출액과 동일
- 결론
- 활성 사용자 수 증가 or 구매 고객 비율 증가(미구매 고객 → 구매하기 시작)
- 더 구체적으로 알아보기 위해서는 추가적인 데이터 필요
조금 더 생각해보기
- 전체 활성 사용자 수 데이터가 있다면,
- 매출 증가 원인 : 활성 사용자 수 증가인지, 구매 고객 비율인지 정확하게 파악 가능
- 매출 증가 원인 : 활성 사용자 수 증가인지, 구매 고객 비율인지 정확하게 파악 가능
- (이번 케이스와는 별개로) 원인이 구매 고객 수가 아니라 ARPPU 증가였다면,
- 매출 증가 원인 : 1인 당 구매 횟수 증가인지, 한 번 주문할 때 평균 구매액 증가인지 확인 가능
🌳 고객 세분화 분석
매출 원인 세부적으로 찾기
- 매출 원인 찾기(활성 사용자 수, 구매 고객 비율, 1인당 평균 구매액)에서 끝나면 안됨
- 구매 고객 수가 늘고 있는 이유가 뭔지?
- 어떤 고객들이 요즘 더 구매를 많이 하는지?
고객 세분화 기준
- 사용자의 인구 통계학 정보
- 성, 연령, 사는 지역, 국가 등
- 성, 연령, 사는 지역, 국가 등
- 사용자 참여도
- 구매 고객 / 구매하지 않은 고객
- 신규 구매 / 재구매
- 특정 기능 N회 이상 경험 / N회 미만 경험 등
- 가입 시기별 구분 → 코호트 분석
🔗 [데이터리안] 코호트 분석 Corhort Anaysis - 유입 경로에 따른 구분
실습
- 국내 / 국외 고객 수 구하기
- 영국 데이터 → 국내는 ‘United Kingdom’
- 피봇테이블
- 시각화
- Other Countries : 큰 변동 없음
- United Kingdom : 우상향
- 영국 고객 중에서도 어떤 특성을 가진 고객들의 수가 늘었는지 한 번 더 세분화 분석 가능
- 마케팅 유입 경로, 사용자 연령, 성별, 신규/재구매 등
본 내용은 데이터리안 'SQL 데이터 분석 캠프 입문반' 을 수강하며 작성한 내용입니다.
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