고객 세그먼테이션2 RFM과 머신러닝을 활용한 모바일 게임 유저 행동 분석 및 마케팅 전략 1. 분석 개요1.1 기획 배경 및 분석의 필요성1.2 분석 방법 2. 데이터 수집 및 분석2.1 데이터 분석 프로세스 수립2.2 데이터 분석 및 시각화2.3 정리 3. 유저 세그먼테이션3.1 군집화 및 시각화 4. 분석 활용 방안4.1 RFM 분석 유저 마케팅4.2 무자본 유저 마케팅 5. 프로젝트 요약 및 향후 방향5.1 프로젝트 요약5.2 향후 방향1. 분석 개요1. 기획 배경 및 분석의 필요성게임 산업은 코로나19 이후에 급격하게 발전한 산업 중 하나이다. 그래프1을 보면 코로나19 발생 이전인 2018, 2019년에 비해 2020년 국내에도 코로나19 환자가 발생하면서 부터 게임 산업의 매출액이 약 21%가 급등한 것을 확인할 수 있다. 특히, 게임 이용 플랫폼의 경우 그래프2를 통해 알 수 있.. 2024. 11. 29. 군집화 - 데이터 기반 고객 세그먼테이션 및 맞춤형 마케팅 전략 수립: UCI Online Retail 분석 데이터 기반 고객 세그먼테이션 및 맞춤형 마케팅 전략 수립: UCI Online Retail 분석 장태훈https://github.com/jangtaehun 1. 머리말1.1 프로젝트 목표1.2 기획 배경1.3 기대 효과 2. 고객 세그먼테이션2.1 정의2.2 유형2.3 중요성 3. 분석 절차3.1 데이터 수집3.2 데이터 전처리3.3 세그먼트 기준 설정3.4 군집 분석 및 모델링 4. UCI, Online Retail Data Set을 이용한 고객 세그먼테이션 분석4.1 데이터 수집 및 전처리4.2 세그먼트 기준 설정4.3 군집 분석 및 모델링4.4 결과 해석 5. 마케팅 분석 및 전략5.1 클러스터별 특성 분석5.2 마케팅 전략 제안- Cluster 0 (VIP 고객)- Cluster 1 (이탈 가능.. 2024. 9. 21. 이전 1 다음 728x90
