[Cohort Analysis] 대한한공 멤버십 분석

대시보드 링크 : https://public.tableau.com/app/profile/fred.hong/viz/_16431974121810/sheet7

 

대시보드 컨셉

- 코호트차트를 통해 항공권을 구매한 고객이 얼마만에 구입한 고객인지 파악가능하게 만들고 싶었음.

- 유저 데이터를 회원 등급, 연령별, 성별 등으로 쪼개서 특정 Segment별 분석이 가능함.

- 코호트 차트의 데이터를 선택하면 코호트별 유저 상세 리스트가 나오게끔 연계함.(Public에는 올리지 않음)

- 이탈 유저를 알아보고 싶다고 해서 N개월동안 미구매한 유저 비중 누계 차트를 만듦.

(이게 구매주기가 짧은 Product라면 몰라도 항공업계에서 이탈유저를 어떻게 정의할지 궁금함.)

 

 

 

회원 테이블
회원번호 KEY, 성별, 나이, 연령대, 거주지, 탑승주기, 홈페이지 회원여부, 
회원 등급 코드, 제휴카드 수, 등록가족 수 

탑승정보 테이블
회원번호 KEY, 항공권 예약 클래스, VIP클래스, dep, arr, 할인코드, 도착시간, 탑승일, 판매처, 구매일자 등
직간판 구분, 판매처 그룹(2) - 항공권을 구매하는 채널(대분류 중분류)

 

분석전 질문들

1. 사람들은 보통 얼마만에 탑승하는가?
 - 회원번호별 탑승주기 (그룹화를 해야함)
 - 사람들을 어떻게 쪼갤 것인지? 
(성별, 거주지, 연령대, 탑승주기, 홈페이지 회원 유무)

2. 1년에 1번 미만 탑승하는 사람들 어떻게 나타낼까?
 - 회원번호별 탑승횟수, COUNT(탑승일)
 - 코호트 분석
구매한 고객이 언제 이탈하는지 파악하기 위해 Cohort Chart쓰자.

구매횟수 빈도 %
멤버쉽 고객 / 전체 고객

customerid -> skypass id
orderid -> 구매일(카운트)

days from last event
최초 구매일과 최근구매일의 차이
DATEDIFF('day',[last event per user],[Max event date])

last event per user
{FIXED [User ID]:MAX([Event Time])}

Max event date
{ FIXED :MAX([Event Time])}

Q. 항공권 구매 고객 이탈율을 알아보자.

N개월 연속으로 미구매한 회원은 이탈 회원이라 가정?
n=12 : 12개월동안 항공권을 구매하지 않은 경우 이탈 유저로 본다

애초에 항공권의 특성을 생각할 때

1년이상 비행기 안탔다고 해서 그들을 이탈유저로 본다는건 아닌듯.

현업에서 어떤 유저를 이탈유저로 보는지 인터뷰가 필요한 부분.

active / inactive 구분이 무색하다.

Q. VIP 고객을 어떻게 정의할 것인가?

멤버쉽 유무(회원등급코드: TB, MC, MP, MM),
항공권 구매 횟수 많은 얘들,
탑승할 때 일등석, or 프레스티지석 

Q. VIP 고객들이 많이 구매할 것이다?

멤버쉽 회원 구매 cnt/ 전체 회원 구매 cnt
멤버쉽 유무 (필터)

Q. 비즈니스 Plan 과 밀접하게 관련있는 부분? Action Plan 고려

어떤 의사결정을 내리기 위해 분석하는가?
 - 탑승 주기가 길고 구매 횟수가 적은 사람들이 누군지 파악하고 활성유저로 끌어들이기 위함.
 - VIP 고객이 누군지 파악하고 이들을 Lock In할 수 있는 전략을 취하기 위함.
 - 시계열적인 특성을 파악할 수 있는 부분이 있을까? 항공권 구매 추이로. 전체 여행 기간으로, 전체 여정으로
ex) 봄, 여름, 가을 , 겨울 계절별 특성이 있지 않을까. 비수기 성수기 몰리는 시점이 있지 않을까. 그때는 어떤 고객들이 항공권을 구매하고 탑승하는가
 - 직간판 구분(유입채널)에 따른 고객 특성 살펴보기