변화량 → 선 그래프
집단 간 비교 → 바 그래프
문제정의 워딩 다듬을 필요 있음
발표 흐름 → 현황 + 인사이트 도출과 제언
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통화 단위(SEK, 스웨덴 크로나)임을 언급하세요. 달러나 원화로 혼동하면 안 됩니다.
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인플레이션이나 연도별 환율 차이는 반영되지 않았으므로 절대적 추세 해석은 제한적입니다. 상대적 비교에 초점을 맞추세요.
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시즌성(예: 블랙프라이데이, 연말연시) 이벤트가 반영되어 있을 수 있으므로, 특정 월의 이상 급증을 “성장”으로 단정하지 마세요.
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고객 데이터는 H&M 전체 이용자가 아니라 Kaggle에서 공개된 특정 표본입니다. “대표성 있는 인구 집단”으로 일반화하기에는 한계가 있습니다.
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온라인 채널(sales_channel_id=2)의 기록이 상대적으로 많을 수 있습니다. 표본 편향으로 인한 채널 비중 왜곡 가능성을 반드시 언급하세요.
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고객 연령대·성별별 구매 패턴 차이는 단순한 “원인”이 아니라 “관찰된 결과”입니다. 예를 들어 20대 여성 매출이 높다고 해서 ‘20대 여성을 집중 타깃으로 하라’는 전략 제언을 할 때는 인과 해석에 주의하세요.
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색상·상품군 인기도 단순 매출 상위 ≠ “트렌드 선도”. 상품 공급량, 재고 정책, 프로모션 영향이 있을 수 있으니 해석할 때 보수적으로 접근하세요.
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Q. 온라인/오프라인 매출 비중을 비교할 때 sample size 차이는 어떻게 처리하나요?
A. 비율(%) 혹은 고객당 평균 구매액(ARPU)으로 보정하세요.
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Q. 가격 분포가 왜 이렇게 한쪽으로 치우쳤나요?
A. 패션 리테일 특성상 저가 티셔츠·양말 등 소품 비중이 높아 분포가 비대칭입니다. 로그 변환(log-scale) 시각화로 해석을 보조하세요.
1. 고객 세그먼트별 매출 특징
연령대 별 매출 구하기
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간단한 서비스 현황 설명 하고 넘어가기
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기정규화 가격 데이터이기 때문에 sek 단위를 바로 붙여주면 이상할 것 같고, 설명하기에 앞서 단위 설명만 간단히 하고 넘어가기
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연령대별 매출
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정규화된 가격 데이터이므로 정확한 수치에 대한 연산보다는 비중 비교만 가능함.
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20대의 총매출이 두드러지게 높으며, 70, 80, 90대의 경우 매우 적은 모습
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연령대별 평균 매출
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80대에서 평균 매출이 가장 높은 모습
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연령대별 구매건수
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매출이 높은 20대에서 구매건수가 매우 많은, 총매출과 동일한 경향을 보임 → 연령대별 총매출과 연령대별 평균 매출이 경향 차이가 보이는 이유가 20대의 표본(구매건수)은 많고 80대의 표본은 적기 때문임을 알 수 있음
20대는 구매 빈도(거래건수) 기반 주력 매출 층, 3~50대는 그보다 낮은 빈도지만 비교적 높은 단가 상품을 선택하는 고단가 기여층으로 보임
회원 상태별 매출 구하기
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인사이트 → 전략 제언
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기존 회원 유지 (호빈) + 신규회원 중 구매로 이어지지 않은 고객 (지호)
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회원 상태별 회원수
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Active(활성) 회원 수는 796,063명, Pre-active(신규) 회원은 16,608명 수준으로, 전체의 95% 이상이 Active(활성) 회원으로 구성되어 있음.
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Pre-active는 분포상 ‘극소수 세그먼트’라서, 멤버십 구조가 이미 활성 고객 중심으로 안정화된 상태임.
기존 회원(ACTIVE)은 이미 매출의 대부분을 차지함 → 기존 Active 회원의 이탈방지 위한 프로모션, 객단가, 재구매율 높이는 전략 집중이 필요함
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신규회원 중 구매로 이어지지 않은 고객
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신규회원수 (70741, 12)
신규회원구매x (54133, 12) → 신규회원의 76.5%가 회원가입 이후 구매로 이어지지 않음
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우리 회사가 첫구매를 유도하기 위해 취하고 있는 전략: 첫구매 인센티브
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가입 즉시 혜택 제공 → 신규 가입 시 10% 할인 쿠폰 지급 (유효기간 2주)
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경쟁사가 첫구매를 유도하기 위해 취하고 있는 전략
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가입 초기 혜택
쿠폰 유효기간을 일주일로 줄이기 → 다른 브랜드로 대체가 쉬운 패스트패션 브랜드이기 때문에 첫구매 유도를 최대한 단시간 안에 해내야 함
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긴급성/한정성 제공
첫구매 긴급성 강화 → 회원가입 당일부터 3일 간 카운트다운 배너 + 첫구매 전용 가격을 노출
고객별 평균적인 재구매 주기 구하기
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인사이트 → 전략 제언
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고객의 평균적인 재구매 주기 → 재구매 주기 섹션 나누기
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고객별로 거래 날짜가 여러 개 있으면 그 날짜 간 차이가 얼마고, 그 차이의 평균이 얼만지 본 것
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재구매 주기가 0일 ~ 362일 정도로 넓게 분포되어 있고, 의류 커머스 산업처럼 구매 간격이 긴 카테고리에서는 3개월(90일) 단위 구간이 적합하다고 판단하여 3개월 단위로 4개 구간을 나누었음
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구매 이력이 있는 고객 → 353,560명
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1) 거래를 두 번 이상 한 고객(재구매 경험이 있는 고객) → 178,281 명
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거래를 두 번 이상 한 고객도 구매 이력이 있는 고객 353560명 중에 178281명뿐이 안됨 → 한번 구매하고 만 고객이 많음 → 50.4%만 재구매 경험이 있음
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2) 재구매를 오래 안 한 고객 즉 재구매 텀이 긴 고객이 몇 명이나 되는지 보고, 이 재구매 텀을 짧게 할 수 있게끔 하는 전략 세우기
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동일한 날에 구매가 여러 건인 고객은 집계되지 않음. (재구매가 아니니까 이게 더 정확한 듯)
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재구매 텀이 3개월 미만 → 108165명
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재구매 텀이 3개월 이상인 고객이 43108명이나 됨 → 재구매 경험이 있는 고객의 24.2%
재구매 유도 + 재구매 텀을 줄이는 전략
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고객 세그멘테이션: 반복 구매 고객은 일반 고객 대비 충성도 높은 고객으로 판단하고 분류해서 관리 해줘야 할 필요가 있음.
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재구매 텀이 긴 고객의 돌아오는 시점에 따라 구매 욕구 자극 시즌 신상 알림 발송 또는 시즌 이월 상품에 대한 할인 알림
2. 상품군별 트렌드는 무엇인가?
매출 TOP 10 상품군의 인기 색상
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인사이트 → 전략 제언
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분석은 상위 10개 상품군으로 하고 그래프는 상품군 5개만 가져가는 걸로(발표)
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고객 연령대·성별별 구매 패턴 차이는 단순한 “원인”이 아니라 “관찰된 결과”입니다. 예를 들어 20대 여성 매출이 높다고 해서 ‘20대 여성을 집중 타깃으로 하라’는 전략 제언을 할 때는 인과 해석에 주의하세요. → 합리화하기 위해 말을 만들어오기
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매출 TOP 10 상품군
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매출 TOP 10 상품군의 인기 색상 5가지
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모든 상품군에서 블랙이 1위 컬러로 관찰됨
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상의·하의·원피스·수영복·언더웨어·신발·양말까지 전 카테고리에서 블랙이 최대 매출을 기록함.
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카테고리 전반에서 블랙에 대한 강한 수요 편중이 확인되었고, 상대적 선호도 격차도 크게 나타나므로 블랙 중심의 재고 확충 전략은 타당하며 재고 투자 대비 회전 효율이 높은 선택으로 판단됨
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패션 리테일에서 블랙이 “가장 선호되는 베이식 컬러”라는 연구 결과와도 일치함 → 재고·매대·프로모션 기획 시, 블랙 재고를 최우선 확보하고, 가격/할인 전략도 블랙 중심으로 설계할 필요가 있음.
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비슷비슷한 spa 브랜드들과 경쟁 상황에 놓여있음 → 타spa 브랜드들과 어떻게 차별점을 두어야 할까?
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가격 경쟁: spa 브랜드의 아이덴티티가 대부분 합리적인 가격이기 때문에 차별점을 가져가기 어려움
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개성을 중시하여 다양한 색상을 취급하는 프리미엄 브랜드(백화점 브랜드)를 생각해봤을 때 → 가격 외에 프리미엄 브랜드의 이점이 뭐가 있을까? → 개성
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가격 이외의 부분에서 타브랜드와 경쟁을 하기 위해서는 프리미엄 브랜드처럼 고객의 개성에 대한 니즈를 충족시켜줘야 함
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또한 주요고객층인 20대는 개성을 추구하는 경향이 있음 → 고객 니즈 충족을 위한 방법을 생각해봐야 함.
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패스트패션 브랜드 → 트렌드 컬러 전체를 반영하여 상품을 출시하는 경향
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그러나 매출을 살펴보면 매출이 높은 색상은 한정되어있음
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결과적으로 고객들이 h&m에서 구매하는 상품의 색상은 고착화되어 있음을 알 수 있음
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색상을 다양화하여 개성적인 상품을 개발하는 것은 한계가 존재.
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결국 색상 다양화 외적으로 개성 추구의 니즈를 만족시키기 위한 방법은 뭐가 있을까. 생각해봤을 때 콜라보 등의 아이템이 필요함
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고객들이 개성보다는 무난한 아이템을 소비하려고 하는 모습을 보임 → 튀는 색상보다는 셔츠나 바지핏 등의 실루엣 또는 좋은 소재를 중심으로 제품을 만들어서 소비를 증가시키는 전략
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개성을 추구하고자 하는 소비층 → 매출이 높은 색상은 한정되어 있기 때문에, 단순히 트렌드 컬러를 반영하여 개성을 좇는 것보다는, 콜라보 등의 아이템을 통해 개성을 추구하며 경쟁력을 높이는 방향
상품군별 재구매율 파악하기
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상품군별 재구매율
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우리 회사 강점 찾기
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재구매율 = (상품군 a를 2번이상 구매한 고객수 / 상품군 a를 1번이상 구매한 고객수) * 100
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Garment and Shoe care는 재구매율이 33.33%로 매우 높게 나오지만, 고객 수(customers_cnt)가 3명 수준이라 표본이 극도로 작음 → 통계적으로는 신뢰하기 어려운 값임.
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마케팅 및 신제품 출시를 이에 따라 해당 카테고리를 우선순위로 하는 집중 마케팅 전략과 신상품 기획·홍보 전략이 타당함