피드백 정리
조혜민 튜터님
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완성도: 목표를 명확히 설정하고 다각도로 분석을 시도하여 결과물의 논리적인 흐름이 명확합니다.
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데이터 전처리 및 EDA: 사용자 행동 데이터를 잘 구조화하여 유저 세그먼트 구분이 효과적으로 되었습니다.
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결과 해석 및 보고
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분석 결과에 기반한 전략 제안을 하려는 시도가 보이며, 결론을 단정하지 않고 실험 설계를 통해 검증하려는 태도도 긍정적입니다. 실무에서도 활용되는 추정–검증–보완의 구조를 통해 분석의 신뢰도를 효과적으로 높였습니다.
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유저 세그먼트를 구체화하면 분석 내용이 보다 명확해지고 전략 수립에 도움이 될 수 있지만, 전체 사용자군을 대표하지 못해 전략의 일반화나 확장에 한계가 생길 수 있습니다. 또한 실제 사용자 데이터보다 마케터의 가정에 의존할 가능성이 생겨 해석이 왜곡될 우려가 있으므로, 이러한 점에 유의할 필요가 있습니다.
차수빈 튜터님
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총평:
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6조의 발표는 "장바구니 이탈률 개선"이라는 명확한 목표 아래 데이터를 기반으로 한 체계적이고 심층적인 분석 과정을 보여준 매우 훌륭한 프로젝트였습니다. 특히, "유저 행동 패턴 분석을 통한 5가지 페르소나 도출"과 각 페르소나별 이탈 원인을 구체적으로 파악하고, 이를 바탕으로 "실현 가능한 실험 계획을 포함한 해결 방안"까지 제시한 점이 아주 뛰어납니다. 발표의 논리적 흐름과 전달력 또한 매우 뛰어나, 청중이 내용을 쉽게 이해하고 공감할 수 있도록 도왔습니다.
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잘한 점:
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명확한 문제 정의 및 목표 설정: "장바구니 이탈률 69.3%라는 문제"와 "이탈률 개선"이라는 목표를 명확한 수치와 함께 제시하여 프로젝트의 필요성을 잘 짚어주었습니다.
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페르소나 기반 심층 분석: "동일한 행동이 특정 구간에 몰려 있다"는 발견을 통해 "5가지 페르소나를 도출"하고, 각 페르소나별로 이탈률이 높은 카테고리(예: "악세서리 및 백 유저 이탈률", "중저가 아울렛 이탈률", "가구/가전 이탈률")와 그 원인(예: "품질에 대한 의구심", "할인의 유효성 문제")을 구체적으로 분석한 점이 매우 뛰어납니다.
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실현 가능한 해결 방안 및 실험 설계: 각 인사이트에 기반하여 "가격, 콘텐츠, 상세 페이지 개선"이라는 큰 틀의 해결 방안을 제시하고, 특히 "할인율 재조정 실험", "상세페이지 이미지 개선 및 A/B 테스트", "가상체험 서비스 도입 검토" 등 구체적인 실험 목표, 변수, 측정 지표를 포함한 실험 계획을 제시한 점은 실무 적용 가능성을 극대화하는 매우 훌륭한 접근입니다.
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일관된 논리적 흐름과 뛰어난 전달력: "문제 정의부터 해결 방안 제시, 그리고 느낀 점"까지 발표의 흐름이 매우 논리적이고 유기적으로 연결되어 있었습니다.
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깊이 있는 성찰: 발표 마지막에 "문제 정의의 중요성", "데이터를 쪼개서 분석하는 습관", "궁극적인 목적 유지" 등 데이터 분석 과정에서 얻은 깊이 있는 "느낀 점"을 공유하며 발표를 마무리한 점은 높은 학습 성과를 보여줍니다.
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더 시도해볼만한 점:
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세그먼테이션(Segmentation) 기반의 심화 분석: 현재 페르소나를 통해 고객을 세분화하여 분석했지만, 이후에는 클러스터링(Clustering) 기법을 활용하여 고객 행동 패턴에 따라 더욱 정교하게 고객 그룹을 나눌 수 있습니다. 예를 들어, K-평균 군집 분석(K-Means Clustering) 등을 사용하면 데이터 자체가 유사한 행동을 보이는 고객들을 묶어줄 수 있어, 분석가가 미리 설정한 기준을 넘어선 새로운 고객 그룹을 발견하고 이들에게 맞는 맞춤형 전략을 수립하는 데 도움이 될 것입니다. - K-means Clustering