목표
1.
발표 흐름 생각하기
2.
시각화
a.
발표 시각화 자료 [
예쁘게 (중요)]
예쁘게 (중요)] i.
산점도
ii.
원그래프 → 고객군 비율 설명
iii.
전략 설명용 일러스트
b.
최종 그룹화: 포지셔닝 맵 2*2
3.
추가 분석
a.
그룹별 앉은 시간
4.
타겟팅 전략 수립
a.
여성 직장인 대상 ← 그룹 별로 앉은 시간 차이는 거의 없더라
b.
여성 청소년 ← 미래의 잠재 고객층 (미리미리 습관을 들임)
c.
그룹 별 타켓팅 또 고민 해 보기 (데이터-그래프 기반)
고객 그룹 결과
착용 습관
운동 습관
포지셔닝 맵
운동 루틴의 단조로움 해소
앱,제품과의 정서적 연결강화
자발적 참여도 증가
장기사용자 비율 상승
3그룹 파이차트
++3그룹의 앉은 시간 분석
→maybe : 각 그룹별 앉은 시간은 별 차이 없으며 평균 시간이 높다⇒ 도출 인사이트 : 직장인(앉은 생활하는) 마케팅 전략 필요할듯.
코드 나눔
김영호
김나희
착용률-운동성공률 (포지셔닝맵)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='Malgun Gothic') # 한글 적용
# ----------------------------------------------------
# 퍼센트 단위 변환
# ----------------------------------------------------
id_level['wear_rate_pct'] = id_level['wear_rate'] * 100
id_level['success_rate_pct'] = id_level['success_rate'] * 100
# ----------------------------------------------------
# 사분면 기준선
# ----------------------------------------------------
wear_threshold = 80 # x축 기준 (착용률)
success_threshold = 50 # y축 기준 (성공률)
# ----------------------------------------------------
# 산점도
# ----------------------------------------------------
plt.figure(figsize=(9,7))
plt.scatter(
id_level['wear_rate_pct'],
id_level['success_rate_pct'],
color='steelblue',
alpha=0.8,
s=80
)
# 사분면 기준선
plt.axvline(wear_threshold, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)
plt.axhline(success_threshold, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)
# 레이블 & 제목
plt.xlabel("착용률 (%)")
plt.ylabel("운동성공률 (%)")
plt.title("착용률 vs 운동성공률 포지셔닝 맵 (사분면 기준)")
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()
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PyGWalker 사용법
정지연