프로젝트 개요
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프로젝트 이름:(예: 고객 이탈 예측 분석)
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분석 목적:(예: 고객 이탈을 사전에 예측하여 효율적인 마케팅 전략을 수립하기 위함)
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데이터 출처:(예: Kaggle 데이터셋, API 및 크롤링 데이터)
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분석 대상 및 범위:(예: 2020~2024년 사이의 고객 데이터를 대상으로 분석)
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예상 결과물
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(시각화 자료: 주요 변수와 고객 이탈의 상관관계를 보여주는 Heatmap 및 Bar chart)
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(인사이트 요약: 월 평균 요금과 이탈 가능성 간의 상관 관계, 이탈 가능성이 높은 타겟의 특징 도출)
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(타겟 유저 별 메세지/소재 아이디어 도출 → 메세지/소재 설계안 초안 작성)
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(보고서 및 발표 자료: 분석 결과를 요약한 프레젠테이션 자료와 PDF 보고서)
작성
데이터 개요
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데이터셋 설명
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데이터 수집 방법: (예: API를 통해 수집, 다운로드, 내부 시스템에서 추출)
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데이터셋의 크기: (예: 10,000행, 20열)
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주요 변수 및 설명: (예: 표 참고)
변수명 | 설명 | 데이터 타입 |
customer_id | 고객 ID | 정수 |
churn | 이탈 여부 | 범주형(Yes/No) |
monthly_charge | 월평균 요금 | 실수 |
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데이터 전처리 과정
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결측치 처리 방법:(예: 평균값 대체, 특정 행 제거)
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이상치 탐지 및 조치:(예: IQR 방식으로 이상치 제거)
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데이터 변환(필요 시):(예: 로그 변환, 범주형 변수 인코딩)
작성
탐색적 데이터 분석(EDA)
1.
기술 통계 분석
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주요 변수의 분포(예: 월평균 요금의 평균: 50, 표준편차: 10)
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평균, 중앙값, 표준편차 등 기초 통계량
2.
데이터 시각화
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(예: 상관관계 분석: Heatmap을 통해 주요 변수 간 상관관계 파악)
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(예: 변수 간 관계: Scatter plot, Box plot 활용)
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(예: 범주형 변수의 빈도 분석: Bar chart로 이탈 여부 시각화)
3.
패턴 및 트렌드
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(예: 시간/날짜와 관련된 변수의 추세 분석)
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(예: 특정 변수 간 상관관계 발견)
4.
주요 인사이트 도출
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(예: 월평균 요금이 높은 고객일수록 이탈 확률이 낮음)
작성
현재까지의 진행 상황
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진행한 작업
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(예: 데이터 전처리: 결측치 제거, 이상치 처리 완료)
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(예: 주요 변수의 기술 통계 및 시각화 완료)
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(예: 타켓 별 주요 메세지 발굴)
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해결된 문제
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(예: 결측치가 많은 변수를 다루기 위한 전략 수립 및 적용)
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진행 중 문제
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(예: 데이터 부족으로 인한 추가 수집 필요)
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(예: 특정 변수의 패턴 해석 어려움)
작성
다음 단계 계획
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추가로 분석할 내용
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(예: 기획안 마무리 및 소재 제작)
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(예: 소재 기반 광고 집행)
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(예: 외부 데이터 결합 가능성 검토)
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예상 일정
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(예: 1월 21일까지 심층 분석 완료)
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(예: 최종 보고서 작성: 2월 5일 완료 예정)
작성
부록
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사용된 툴 및 라이브러리
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Python(pandas, matplotlib, seaborn 등)
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SQL
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참고 자료 및 출처
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(예: 전체 데이터 형태, 데이터 출처 URL, 참고한 연구 논문 등)
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기타 시각화 자료
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(예: EDA 과정에서 생성된 기타 시각화 자료 첨부)
작성
튜터 피드백 정리
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피드백 내용
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(예: 특정 변수 간의 상관관계를 더 심도 있게 분석할 필요가 있음)
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(예: 소재 메세지에 대한 현실 가능성 구체화)
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반영할 내용 및 변경 사항
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(예: 상관계수가 높은 변수 추가 분석 및 관련 시각화 생성)
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(예: 데이터 전처리 과정에서 추가적인 데이터 변환 작업 수행)
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남은 과제 및 추가 계획
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(예: 외부 데이터 결합 여부 검토 후 분석 계획 조정)
작성
지피티가 나눠준 페이지별 들어갈 내용
1. 프로젝트 개요
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프로젝트 이름
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분석 목적
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데이터 출처
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분석 대상 및 범위
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예상 결과물
비주얼 가이드
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텍스트 중심, 간단한 인포그래픽 아이콘 (돋보기=분석 목적, DB=데이터 출처 등)
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표 형태로 프로젝트 정보 요약
2. 데이터 개요
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데이터셋 설명 (수집 방법 / 크기 / 주요 변수)
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데이터 전처리 과정 (통합, 결측치 처리, 이상치 처리, 변환 등)
비주얼 가이드
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(검색량 → 유튜브 → 리뷰 → 전처리 → 분석)
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변수 설명은 표 그대로
3. 진행 상황 – 시장 분석
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내수 경기 & 소비 위축 → 의류 소비 감소
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애슬레저 성장 요인
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중간보고서 PPT 링크 삽입
비주얼 가이드
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라인 그래프: 애슬레저 소비 추이 (2023~2025)
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도형 아이콘: 소비 위축 → 애슬레저 성장 흐름
4. 진행 상황 – 브랜드 분석
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13개 브랜드 포지셔닝 분석 요약
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안다르 브랜드 선정 배경
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문제 정의:
“브랜드 일관성을 유지하면서 차별화된 마케팅 전략을 어떻게 만들 것인가?”
5. 진행 상황 – 문제 정의
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안다르 현황:
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광고 의존도 높음, 매출 제한적, 수익성 최고
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일상복 광고 비율 ↑, 매출 확대는 제한적
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핵심 문제:
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일상복 마케팅 효과 부족
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USP·공감 내러티브 부족
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해결 방향:
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장기적 관점의 캠페인
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USP+소비자 내러티브 기반 메시지 강화
비주얼 가이드
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Root: “일상복 마케팅 효과 부족”
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Branch: USP 부족 / 소비자 연결 약함
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Solution Box: USP+내러티브 강화
6. 진행 상황 – 경쟁사 분석
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메타 광고 라이브러리 / 구글 투명성 센터 활용
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젝시믹스·경쟁사 사례 비교
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인사이트 요약
비주얼 가이드
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광고 예시 캡처 썸네일 (메타 광고, 젝시믹스 사례)
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경쟁사 vs 안다르 비교 표
7. 진행 상황 – 트렌드/리뷰 데이터 분석
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유튜브 크롤링 워드클라우드
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리뷰 크롤링 워드클라우드
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소비자 언급 키워드 & 반응 분석
비주얼 가이드
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워드클라우드 이미지 2개 (유튜브/리뷰)
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자주 등장하는 키워드 하이라이트
8. 진행 상황 – 콘텐츠 및 채널 전략 분석
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광고 소재 분석 (비주얼, 메시지, 배경)
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콘텐츠 채널 분석 (룩북, 하울, 댓글 반응)
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인사이트: 일상복 키워드 & 긍정 반응
9. 진행 상황 – 설문조사 분석
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스포츠/애슬레저 구매 행동
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브랜드 인식 & 경험
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안다르 인지도 및 이미지
10. 진행 상황 – 가상 브랜드 「모른다르」
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브랜드 차용 포인트 (가격, 이미지, 타겟군)
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소재 기획
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랜딩페이지 제작 계획
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브랜드 로고 컨셉 시안
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가격·이미지·타겟군 비교 표 (안다르 vs 모른다르)
11. 진행 상황 – 퍼널 전략
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ToFu / MoFu / BoFu 퍼널 개념도
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퍼널별 메시지 방향성
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브랜드 이미지 일관성 유지 원칙
12. 해결된 문제
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브랜드 분석 → 광고 집중으로 전환
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문제 정의 확립 (브랜드 문제 → 시장 기회 탐색)
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퍼널 집중 전략
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광고/소재 테스트 방향 정립
Before & After 다이어그램
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Before: 문제 정의 혼란 / 브랜드 분석 중심
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After: 광고 집중 / 타겟+소재 테스트 확립
13. 진행 중 문제
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포지셔닝 맵 축 설정의 어려움
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세미 프리미엄 시장 니즈 불명확성
14. 다음 단계 계획
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추가 분석: 타깃 기반 소재 제작 → 1차 캠페인 → 효율 분석 → 2차 캠페인
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예상 일정:
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9/9 소재 제작 컨펌
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9/10~14 1차 캠페인 집행
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이후 2차 캠페인
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9/23 최종 발표 준비