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총평:
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비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 기반의 접근 방식과 논리적인 전개 능력이 매우 뛰어남
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기존 멤버십의 문제와 기존 CLV의 한계를 인식하고 새로운 CLV 지표를 자체적으로 정의하며, 이를 기반으로 고객을 세분화하고 각 등급에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 구체적으로 제안한 점은 매우 인상 깊음
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이탈 위험 고객을 예측하기 위해 머신러닝을 활용한 부분 또한 데이터 분석 기술을 비즈니스 문제 해결에 효과적으로 접목한 좋은 사례로 볼 수 있음
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프로젝트의 핵심인 CLV를 중심으로 문제 정의부터 해결방안 제시까지 내용을 일관되게 전개시킨 점이 돋보임
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잘한 점:
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삼성전자의 기존 멤버십 정책이 중요 고객을 선별하지 못하고 CLV가 명확히 정의되지 않아 마케팅 타겟팅이 어렵다는 문제점을 매우 명확하고 구체적으로 제시함
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기존 CLV의 '총 구매 금액' 중심의 한계를 지적하고, 행동 데이터를 포함한 New CLV의 필요성을 도출한 것은 매우 중요한 인사이트임
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New CLV를 기반으로 고객을 5단계(Blue Diamond ~ Blue Sky)로 분류한 것은 실제 마케팅에 적용 가능한 구체적인 세그먼테이션으로 보임
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CLV 등급별 맞춤형 마케팅 전략을 매우 구체적으로 제시한 점이 뛰어남. 각 등급의 특성을 고려한 혜택(할인, 전용 CS, 무료 배송, 특정 상품 프로모션 등)과 전략이 상세하게 설명했음
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슬라이드 디자인이 깔끔하고, 핵심 내용이 잘 정리되어 있으며, 적절한 시각 자료를 활용하여 정보를 효과적으로 전달함
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아쉬운 점/더 시도해볼 수 있는 점:
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제안된 마케팅 전략들이 실제 비즈니스에 어떤 구체적인 성과(예: 매출 증대율, CLV 평균 상승률, 특정 고객군 전환율 등)를 가져올 것인지 수치로 제시한다면 제안의 설득력이 더욱 높아질 것임
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새로운 CLV 지표를 정의할 때 각 요소에 부여한 가중치(0.4, 0.3, 0.2, 0.1)에 대한 명확한 근거(예: 통계적 분석 결과, 비즈니스 우선순위 등)를 설명하면 전문성이 더욱 부각될 것임
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제안된 마케팅 전략들을 실제 삼성전자에서 적용한다면, 어떤 방식으로 효과를 측정하고 검증할지(A/B 테스트 설계, 핵심 성과 지표(KPI) 설정, 측정 기간 등)에 대한 구체적인 계획을 제시한다면, 제안의 실행 가능성이 더욱 돋보일 것임
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현재 주어진 데이터로는 파악이 어렵지만 추가적인 데이터를 확보하여 각 CLV 등급으로 분류된 고객들이 왜 그런 등급에 속하게 되었는지에 대한 보다 깊이 있는 행동 패턴 분석을 추가한다면, 맞춤형 마케팅 전략의 근거를 더욱 공고히 할 수 있음
추가적으로 궁금하신 사항이 있다면 튜터님께 방문 부탁드립니다 