[온라인 서점 고객세분화] ChatGPT가 지원하는 디지털 마케터의 시장/고객 데이터 분석

 

[온라인 서점 고객세분화] ChatGPT가 지원하는 디지털 마케터의 시장/고객 데이터 분석 

 

 

* 고객세분화와 마케팅, 그리고 데이터분석과 알고리즘 활용 (Python). ChatGPT의 초안을 이해하고 응용하는 방안

** 온라인서점의 가상 예제로 예제의 전반적 설명과 데이터셋(첨부)에 대한 설명은 아래 블로그 링크를 참고

 

 

https://revisioncrm.tistory.com/405

[CRMAJU2018] R데이터분석 - 탐색적 고객세분화 :: 서점 데이터 활용

 

https://revisioncrm.tistory.com/436

[Python 분석]온라인 서점 고객세분화 Visual Data Exploration 예제

 

 

분석용 데이터셋 >>

cust_seg_smpl_280122 (1).csv

0.00MB

 

 

 

고객세분화(customer segementation)와 시장세분화(market segmentation)는 대상에서 차이가 나기 때문에 엄밀하게는 구별해서 사용해야하는 개념입니다.

이미 우리 기업과의 관계를 가지고 있기 때문에 기록이 남아있고 식별할 수 있는 대상을 고객이라고 한다면 시장은 이름을 알수 없는 소비자들 전체의 집합이기 때문입니다. 고객이냐 시장이냐에 따라 사용할 수 있는 정보의 범위와 깊이가 다르기 때문에 이 두 가지 고객세분화와 시장세분화는 보완적으로 사용됩니다.

 

    구분                       고객 세분화                                                            시장 세분화

정의	기존 고객을 특정 기준에 따라 그룹으로 나누는 과정	전체 시장을 특정 기준에 따라 여러 그룹으로 나누는 과정
목적	기존 고객에게 더욱 맞춤화된 서비스나 제품을 제공하기 위함	시장의 다양한 요구를 파악하고, 효과적인 마케팅 전략을 개발하기 위함
기준	구매 이력, 소비 습관, 선호도, 고객 가치 등 기존 고객 데이터를 기반으로 함	연령, 성별, 소득, 지역, 라이프스타일 등 시장을 구성하는 다양한 요소를 기반으로 함
적용 범위	주로 기업의 기존 고객에 한정됨	전체 잠재적 시장 대상
마케팅 전략의 적용	개별 고객에 맞춤화된 접근이 가능	시장의 특정 세그먼트를 대상으로 한 일반적 접근
결과의 활용	개별 고객 관계 강화, 맞춤형 제품 개발, 개인화된 커뮤니케이션	시장 기회의 식별, 효과적인 제품 위치 결정, 타겟 마케팅 전략 개발

이 표는 고객 세분화가 기존 고객 데이터에 중점을 두고 개인화된 접근을 목표로 하는 반면 , 시장 세분화는 전체 시장을 대상으로 다양한 시장 요구를 파악하고 효율적인 마케팅 전략을 수립하는 데 초점을 맞춘다는 점을 보여줍니다.

 

 

1. 고객 세분화 분석을 위한 세 가지 차트와 각 클러스터의 특성을 기반으로 한 디지털 마케팅 전략을 제시합니다:
   1. 평균 구매일수에 따른 클러스터 (수평 막대 차트):
      • 각 클러스터별 평균 구매일수를 나타냅니다.
      • 클러스터별 구매 활동의 빈도를 이해할 수 있습니다.
   2. 연령 대비 구매 서적 수에 따른 클러스터 (산점도):
      • 연령과 구매한 서적 수에 따른 고객 세분화를 보여줍니다.
      • 연령대별 구매 경향을 파악할 수 있습니다.
   3. 고객 데이터의 상관관계 (히트맵):
      • 고객의 연령, 구매일수, 서적 구매 수 등의 변수 간 상관관계를 분석합니다.
      • 변수 간의 관계를 통해 마케팅 전략을 수립할 때 고려해야 할 요소를 파악할 수 있습니다.
   디지털 마케팅 전략 제안:
   1. 활발한 구매 클러스터:
      • 이 클러스터는 자주 구매하는 고객으로 구성됩니다.
      • 정기적인 프로모션, 신간 알림, 로열티 프로그램을 통해 지속적인 구매를 장려합니다.
   2. 젊은 독자 클러스터:
      • 젊은 연령대의 고객들로 구성된 클러스터입니다.
      • 소셜 미디어 마케팅, 인플루언서 마케팅, 젊은 층을 대상으로 한 이벤트를 개최하여 참여를 유도합니다.
   3. 다양한 장르를 선호하는 클러스터:
      • 다양한 장르의 서적을 구매하는 고객들로 구성됩니다.
      • 개인화된 추천 시스템을 통해 다양한 취향의 고객에게 맞춤형 추천을 제공합니다.
   이러한 전략들은 고객의 특성과 구매 패턴을 고려하여 맞춤형 마케팅을 제공하는 데 중점을 두어야 합니다.

 

 

 

# 필요한 라이브러리를 가져오기
import pandas as pd  # 데이터 처리를 위한 pandas 라이브러리
import matplotlib.pyplot as plt  # 차트 생성을 위한 matplotlib 라이브러리
from sklearn.cluster import KMeans  # KMeans 클러스터링을 위한 sklearn 라이브러리

# 데이터셋 로드하기
uploaded_dataset_path = '/mnt/data/cust_seg_smpl_280122 (1).csv'  # 데이터셋 파일 경로
customer_data = pd.read_csv(uploaded_dataset_path, encoding='cp949')  # cp949 인코딩으로 데이터셋 읽기

# 클러스터링을 위한 수치형 컬럼 선택
numeric_columns = ['연령', '구매일수', '최종구매후기간', '구매서적수', '구매쟝르수', '가입기간']
customer_data_numeric = customer_data[numeric_columns]  # 선택된 컬럼만 포함하는 새로운 DataFrame 생성

# 차트의 일관성을 위해 컬럼 이름을 영어로 변환
customer_data_numeric.columns = ['Age', 'Purchase Days', 'Days Since Last Purchase', 
                                 'Number of Books Purchased', 'Number of Genres Purchased', 'Membership Duration']

# KMeans 클러스터링 수행
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)  # 3개의 클러스터로 KMeans 객체 생성
customer_data_numeric['Cluster'] = kmeans.fit_predict(customer_data_numeric)  # 클러스터링 실행 후 결과를 새로운 컬럼 'Cluster'에 저장

# 수평 막대 차트를 위한 데이터 준비: 클러스터별 평균 구매일수
avg_purchase_days_by_cluster = customer_data_numeric.groupby('Cluster')['Purchase Days'].mean().sort_values()
# 클러스터별로 그룹화한 후 'Purchase Days'의 평균을 계산하고 정렬

# 수평 막대 차트 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 차트의 크기 설정
avg_purchase_days_by_cluster.plot(kind='barh', color='skyblue')  # 수평 막대 차트 생성
plt.title('Average Purchase Days by Cluster')  # 차트 제목 설정
plt.xlabel('Average Purchase Days')  # x축 라벨 설정
plt.ylabel('Cluster')  # y축 라벨 설정
plt.show()  # 차트 표시

 

 

 

# 산점도 차트를 위한 데이터 준비
scatter_data = customer_data_numeric[['Age', 'Number of Books Purchased', 'Cluster']]  # 필요한 컬럼만 선택

# 산점도 차트 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 차트의 크기 설정
sns.scatterplot(x='Age', y='Number of Books Purchased', hue='Cluster', data=scatter_data, palette='viridis')
# seaborn 라이브러리를 사용해 산점도 차트 생성, 클러스터별로 색상 구분

plt.title('Age vs Number of Books Purchased by Cluster')  # 차트 제목 설정
plt.xlabel('Age')  # x축 라벨 설정
plt.ylabel('Number of Books Purchased')  # y축 라벨 설정
plt.show()  # 차트 표시

 

 

 

# 필요한 라이브러리를 가져오기
import seaborn as sns  # 시각화를 위한 seaborn 라이브러리

# 상관관계 행렬(히트맵)을 위한 데이터 준비
correlation_matrix = customer_data_numeric.corr()  # 수치형 컬럼들 간의 상관관계 계산

# 상관관계 행렬(히트맵) 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 차트의 크기 설정
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")  # seaborn 라이브러리를 사용해 히트맵 생성
# 상관관계 값은 소수점 둘째 자리까지 표시

plt.title('Correlation Matrix of Customer Data')  # 차트 제목 설정
plt.show()  # 차트 표시

 

 

분석 과정에서 파악된 데이터 패턴은 다음과 같습니다:

1. 고객 클러스터별 평균 구매일수:
   • 각 클러스터는 구매 행동 빈도에 따라 차별화됩니다.
   • 일부 클러스터는 자주 구매하는 반면, 다른 클러스터는 드물게 구매하는 경향이 있습니다.
   • 이 정보는 고객의 활동성과 구매 의사결정 주기를 이해하는 데 중요합니다.
2. 연령 대비 구매 서적 수에 따른 클러스터:
   • 연령과 구매한 서적 수 사이에는 특정 패턴이 존재합니다.
   • 젊은 연령대에서는 구매 서적 수가 높은 경향을 보이는 클러스터가 있습니다.
   • 이는 젊은 고객이 독서에 더 적극적일 수 있음을 시사합니다.
3. 고객 데이터의 상관관계:
   • 고객의 연령, 구매일수, 서적 구매 수, 구매 장르 수, 회원 기간 등의 변수 간 상관관계를 분석했습니다.
   • 특정 변수들 간에는 강한 상관관계가 있을 수 있으며, 이는 마케팅 전략 수립 시 고려해야 할 중요한 요소입니다.
   • 예를 들어, 구매일수와 서적 구매 수 간의 상관관계는 고객의 구매 빈도와 구매량을 연결시키는 중요한 지표가 될 수 있습니다.

이러한 데이터 패턴과 통찰은 온라인 서점의 마케팅 전략을 설계하고 고객 관계 관리를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객의 행동과 선호를 이해함으로써 보다 효과적인 타겟 마케팅과 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

 

 

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문제 이해를 위한 참고 영상 (온라인서점의 고객세분화 실전 응용 예제 Python)

 

https://www.youtube.com/watch?v=cgV_BFavkxU&t=18s

 

 

ChatGPT가 제안하는 디지털 마케팅 전략:

 

온라인 서점을 대상으로 한 디지털 마케팅 전략은 다음과 같이 세분화된 고객 집단의 특성을 고려하여 구체화할 수 있습니다:

1. 고소득 클러스터에 대한 전략:
   • 프리미엄 도서 컬렉션: 고소득 클러스터를 위해 한정판, 수집가판, 또는 고급 인쇄본 등 프리미엄 도서 컬렉션을 마련합니다.
   • 개인화된 추천 시스템: 인공지능 기반의 추천 시스템을 활용하여 개인의 독서 취향과 구매력에 맞는 도서를 추천합니다.
   • 독점 콘텐츠와 이벤트: 저자와의 만남, 온라인 북토크, VIP 고객 대상 특별 할인 이벤트 등을 개최하여 특별함을 제공합니다.
2. 젊은 고객 클러스터에 대한 전략:
   • 소셜 미디어 마케팅: 인스타그램, 트위터, 틱톡 등 젊은 세대가 활발히 사용하는 소셜 미디어를 통해 인기 있는 신간, 리뷰, 추천 목록 등을 홍보합니다.
   • 전자책과 오디오북 프로모션: 디지털 콘텐츠에 친숙한 젊은 고객을 위해 전자책, 오디오북 관련 프로모션을 진행합니다.
   • 인플루언서와의 협업: 젊은 독자층에게 영향력 있는 인플루언서와 협력하여 책과 관련된 콘텐츠를 제작하고 홍보합니다.
3. 활동적인 소비 클러스터에 대한 전략:
   • 로열티 프로그램: 지속적인 구매를 장려하기 위해 포인트 적립, 회원 전용 할인, 선주문 특전 등의 로열티 프로그램을 운영합니다.
   • 시즌별 테마 프로모션: 연말, 여름 방학 등 특정 시즌에 맞는 도서 프로모션을 실시합니다.
   • 커뮤니티 기반 마케팅: 온라인 북클럽, 독자 리뷰 공유, 독서 토론 포럼 등을 통해 활발한 소비자들 간의 교류를 장려합니다.

이러한 전략들은 온라인 서점의 특성과 각 고객 세그먼트의 요구를 고려하여 맞춤형 마케팅을 제공하는 데 중점을 두어야 합니다. 디지털 채널의 활용, 개인화된 서비스 제공, 그리고 고객 참여를 증진시키는 방식으로 서점의 매력을 강화하고 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

 

 

 

온라인 서점에 맞는 데이터 기반의 세부 마케팅 방안은 다음과 같습니다:

1. 활발한 구매 클러스터:
   • 정기 구독 서비스: 매달 새로운 책을 발견할 수 있는 구독 서비스를 제공하여 지속적인 관심과 구매 유도.
   • 포인트 및 리워드 시스템: 자주 구매하는 고객에게 포인트 적립 및 리워드를 제공하여 충성도를 높임.
   • 개인화된 이메일 마케팅: 고객의 구매 이력을 바탕으로 개인화된 책 추천 및 프로모션 정보 제공.
2. 젊은 독자 클러스터:
   • 소셜 미디어 캠페인: 인스타그램, 트위터 등에서 젊은 독자를 대상으로 한 마케팅 캠페인 실시.
   • 온라인 이벤트 및 웨비나: 젊은 작가나 인기 있는 책 주제에 관한 온라인 이벤트 및 웨비나 개최.
   • 디지털 포맷 강화: 전자책, 오디오북 등 디지털 콘텐츠에 초점을 맞춘 마케팅 전략 개발.
3. 다양한 장르를 선호하는 클러스터:
   • 장르별 추천 시스템: 다양한 장르에 대한 맞춤형 추천을 통해 새로운 책 발견 촉진.
   • 책 리뷰 및 커뮤니티: 서점 웹사이트 내에서 책 리뷰 공유 및 커뮤니티 기능 강화.
   • 특별 프로모션: 특정 장르나 테마에 맞춘 한정된 시간 동안의 할인 행사나 번들 패키지 제공.

이러한 전략들은 온라인 서점의 특성을 고려하고 고객의 다양한 요구와 선호를 충족시키는 데 중점을 둡니다. 개인화된 접근과 디지털 마케팅을 통해 고객 참여를 증진시키고, 서점의 매력을 강화하는 방향으로 구성되어야 합니다.

 

 

 

 

ChatGPT Dall-E3 prompt: A wide scene in a modern bookstore filled with South Korean customers, illustrated in a bright, contemporary style with high detail, reminiscent of Ilya Milstein's work. The scene features elements of Franco-Belgian comics and Japanese woodblock prints, evoking nostalgia and containing various arcane references. The artistic expression draws influence from early 20th century newspaper cartoons, Netherlandish Renaissance painting, and 1980's European comics, showing customers of different ages and genders browsing and interacting among a wide range of books.

 

 

 

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Ending Note:

이 사례는 책 "디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략"에 소개된 디지털 마케팅 프로세스 내용을 보충하는 용도로 작성된 것이다. 디지털 마케팅 프로세스에 고객데이터분석의 일부로 고객데이터베이스를 사용한 분석을 실시한다면 매우 중요한 인사이트들을 반영할 수 있을 것이다. 이 과정에서도 독자적으로 직접 파이썬 프로그래밍을 마케터나 분석가가 실시할 수도 있겠지만, ChatGPT의 자동적인 데이터 분석 기능을 참고한다면 좀 더 빠르고 안정적으로 중요 패턴 파악의 실마리를 찾을 수 있을 것이다. 

 

 

https://revisioncrm.tistory.com/577

"디지털 마케터의 챗 GPT 활용 전략"을 읽을 이유(2023년 10월)

 

 

 

강의요청관련 문의 : 02.415.7650