망망대해

고객 세분화를 위한 통계 분석 고객 세분화는 고객의 특성(특징)과 행동패턴을 분석하여 비슷한 그룹으로 나누는 과정이다. → 군집화(clustering)고객 세분화를 위한 대표적 통계 분석기법으로는 기술 통계 분석, K-평균 군집 분석, RFM 분석, 계층적 군집 분석이 있다. 기술 통계 분석- 데이터의 분포와 기본적인 특징을 파악하는데 사용 (EDA)평균 (Mean): 고객 1인당 평균 구매 금액, 평균 방문 횟수 등을 분석. 평균은 그 데이터들을 대표하는 값중앙값 (Median): 데이터의 중앙값을 계산하여 이상치의 영향을 최소화표준편차 (Standard Deviation): 고객 간 소비 패턴의 차이 파악, 중심값에서 얼마나 떨어져 있는지.최댓값 및 최솟값 (Max & Min): 가장 높은 구매 금액..

마케팅 데이터의 주요 지표마케팅 데이터 분석에서 주요 지표를 활용하면 캠페인의 효과를 수치적(정량적)으로 평가할 수 있다. 이를 바탕으로 향후 전략을 수립하는데 활용할 수 있다.각 지표를 종합적으로 분석하여 트래픽 증가 → 전환율 최적화 → 광고 효율성 개선 → 고객 유지 및 충성도 향상이라는 구조를 구축하는 것이 중요하다.마케팅 목표에 맞는 주요 지표를 설정하고, 지속적으로 모니터링하며 최적화해야한다.  트래픽 관련 지표방문자 수특정 기간 동안 웹사이트를 방문한 총 사용자 수신규 방문자 vs. 재방문자 비교 분석 가능페이지뷰방문자가 특정 웹사이트에서 본 페이지 수페이지뷰가 많을수록 사용자가 많은 콘텐츠를 소비했음을 의미세션사용자가 웹사이트를 방문해 특정 시간 동안 머무른 활동 단위평균 세션 길이를 분석..