유통 환경 변화에 따른 구매 감소 고객 예측 솔루션

• 발표 영상: https://youtu.be/BFyucLKlsj8

요약

1. 배경

• 2010년 이후 저성장 국면 진입으로 민간소비가 둔화 추세가 지속되고, 2015년 메르스 확산으로 인해 정부는 민간소비 진작을 위한 개별소비세 인하, 코리아 블랙프라이 데이 등과 같은 경기활성화 정책을 실시함.
• 정부의 경기 활성화 정책을 통해 일시적으로 민간소비가 증가하였으나, L사 매출의 80%를 차지하는 준내구재, 비내구재 매출은 감소하여, L사의 주력 상품 판매에 문제가 있다는 것으로 판단. 지속적인 매출성장을 위한 구체적인 비즈니스 이슈 탐색 필요

2. 비즈니스 과제

• 구매액을 기준으로 고객 등급을 세분화 한 뒤, 등급별 고객 비중의 증감을 확인한 결과 일반 등급의 고객이 증가함. 일반 등급으로 정의된 고객을 이탈 가능성이 높은 고객들이며, 이탈 방지를 위한 집중 관리 필요
• 구매 감소 고객의 구매 패턴을 파악하고, 구매 패턴을 통해 구매 감소 고객을 예측 및 매출 증대를 비즈니스 과제로 정의

3. 감소 고객 예측 모델 구축

• 반기 구매 금액을 기준으로 기준 시점 대비 구매액이 감소한 고객을 타겟 레이블로 설정(label = 1)
• 구매 감소 고객의 패턴에 따라 독립 변수(구매 행동 패턴 변수, 구매 상품 변수)를 개발하고, 예측 모델을 구축함.

4. 예측 모델 평가

• Logistic Regression, Random Foresst, XGBoost, LightGBM을 활용, GridSearchCV를 통해 하이퍼 파라미터 튜닝 적용

5. 감소 고객 유형 분류

• K-means 군집화를 통해 감소 고객 유형을 3가지 유형으로 구분하고, 구매 행동 패턴 분석

6. 총정리

• 감소 고객 유형에 따라 경쟁사 이탈 방지, 온라인 구매 증가 유도, 주요 품목 구매 증가를 위한 마케팅 솔루션을 제안