고객 세그먼트로 다음 캠페인 초안 만들기

다음 캠페인을 묻는 주간 회의

가상의 식음료 쇼핑몰 JaffleMart가 다음 재참여 캠페인을 준비합니다. 주문은 쌓였지만 모든 고객에게 같은 쿠폰을 보내면 충성 고객과 첫 구매 고객의 상황을 구분할 수 없습니다. 반대로 이탈 위험 고객이 있을 것이라고 가정해 캠페인을 만들면 존재하지 않는 집단에 예산을 쓸 수 있습니다.

오늘은 JaffleMart 분석가가 되어 다음 질문에 답합니다.

어떤 고객에게 다시 말을 걸고, 각 고객군에는 어떤 다음 행동을 제안해야 할까요?

이번 미션의 판단 기준

• 함께 보는 관점 — 데이터 분석 관점은 실제로 존재하는 고객군과 근거의 빈틈을 밝히고, 캠페인 기획 관점은 각 고객군에 제안할 다음 행동과 보류할 발송을 정합니다.
• 판단 제약 — 원천 주문 100행에는 제거할 결손 12행과 PRD-UNKNOWN으로 남길 상품 2건이 섞여 있습니다. 분석에 없는 고객군을 있다고 가정해 캠페인을 만들지 않습니다.
• 완료 신호 — 정제 주문 88행과 champion 7명·loyal 11명·new 4명·at_risk 0명을 확인하고, 세 집단의 행동 초안과 미상 상품을 개인화에서 제외할 조건을 함께 설명합니다.

워크숍 목표

• 주문 데이터의 null과 빈 문자열을 같은 결손값으로 찾고 처리 정책을 구분합니다.
• 주문과 고객을 연결하고 최근성·빈도·금액 질문으로 세그먼트를 만듭니다.
• 실제 7·11·4·0명 분포를 읽고 없는 집단을 캠페인에서 제외합니다.
• 세그먼트, 지역, 등급 지표를 행동 초안으로 바꿉니다.
• 구매 그래프를 확인하고 PRD-UNKNOWN의 해석 한계를 함께 전달합니다.

일곱 번의 판단

flowchart LR
    accTitle: 고객 세그먼트로 캠페인을 만드는 일곱 판단
    accDescr: 재참여 질문을 정하고 주문을 정제해 고객과 연결한 뒤 실제 세그먼트 분포와 캠페인 범위를 정하고 퀴즈로 근거를 점검해 결정을 설명합니다.
    question["1. 질문 정하기"] --> clean["2. 주문 정제·연결"]
    clean --> rfm["3. 세 질문으로 분류"]
    rfm --> results["4. 실제 분포 읽기"]
    results --> campaign["5. 캠페인 초안"]
    campaign --> check["6. 근거 퀴즈"]
    check --> explain["7. 결정 설명"]

각 챕터는 질문 → 이유 → 행동 → 관찰 → 해석 → 다음 판단 순서로 진행합니다. 이름을 외우기 전에 고객에게 어떤 말을 걸 것인지부터 정합니다.

사전 준비

• D.Hub 포털에 접근할 수 있는 분석가 계정 (편집자 이상)
• 약 32 KB의 시나리오 zip 파일을 받을 다운로드 여유
• 권장 소요 시간 90분

터미널·Python·dhub2-examples 클론은 필요하지 않습니다. 시나리오 가져오기가 처음이라면 완성된 실습 시나리오 가져와 살펴보기를 먼저 확인하세요.