[TIL 6] PBL 전략 수립을 위한 브랜드 현황 파악 방향성 기획

이것저것 보면서 PBL 을 할 때도 실무에 연결해 진행하면 좋다는 생각을 하면서

현재 하고 있는 업무에서 여러 방면으로 고민해보며 분석 진행해보기로 했다.

 

✅ 문제 상황 파악 / 분석의 배경 및 맥락 이해하기

☑️ 문제 상황
1. 제품 기획 파트의 요청, 현재 신규 고객을 위한 제품을 만들어야 하는 상황
2. 내부적으로 문제 정의는 1차적으로 완료한 상황
3. 이전 데이터 기반으로 고객의 니즈를 파악해서 신규 고객의 매출 확장이 가능한 신제품이 필요한 상황

☑️ 결론 : 3가지 문제 상황에서 전략의 방향성을 어떻게 잡아야 할 지에 대해 고민과 근거가 필요한 상황

 

우선 우리 브랜드가 최근 3년 간 어떤 추이를 보이고 있는 지 "고객 이해하기"가 먼저라는 생각이 들었다.

브랜드가 과연 성장을 하고 있는 지 / 문제점이 무엇인 지 수치적으로 파악이 필요했다.

 

따라서 아래 3단계로 분석을 진행한다면 제품 기획 파트에게 인사이트 일부를 줄 수 있을 것으로 판단했다.

3가지 분석은 필수 분석이며 분석을 하면서 추가 분석도 진행해보기로 했다.

 

상황에 따라 어떤 목적과 목표로 분석이 필요하지? 를 파악하는 게 우선되어야 한다.

그러면 아래와 같이 3단계 분석 방향성이 나온다.

 

1. 분석의 필요성과 목적, 목표 및 방향성 잡기

📌 데이터 분석의 목표, 목적과 방향성

☑️ 목적	제품 기획 및 전략 방향성 수립을 위한 인사이트 도출 을 위한 고객
☑️ 목표	최근 3~4년 간의 고객 현황 추이를 파악하고 신규 / 재구매 타겟의 제품 니즈 확인하기
☑️ 방향성 (단계별 데이터 분석 로드맵)	1️⃣ 신규/재구매 고객 현황 파악하기 2️⃣ 고객 LTV 분석을 통한 고객 구매 패턴 확인하기 3️⃣ 제품 및 시리즈별 분석을 통한 제품 니즈 확인하기

 

3가지를 확인한다면 최근의 고객과 제품 니즈에 대해 전반적인 확인은 가능할 것으로 판단했다.

 

우선 고객 이해가 선행되어야 2~3번 분석을 할 수 있기에 신규고객/재구매고객의 수치 파악을 첫번째 분석으로 잡았다.

 

그저 이전에는 재구매율은 30%로 높은 편인 데요!라고 얘기했다면

최근 몇 년 동안은 어떤 추이를 보이고 있고 성장률은 이러하기에 상승세에 있다!라고 수치적인 확인이 필요했다.

 

실제로 성장하고 있다는 걸 느끼는 데, 얼만큼 성장하는 가?에 대해서는

스스로 답을 내리지 못하고 있었는 데, 고객 현황 파악하기가 빠져 있었던 것 같다. 

 

2. 전체적인 데이터 분석 프로세스 확인하기

📌 데이터 분석 프로세스 
[STEP 1: EDA] → [STEP 2: 문제 정의] → [STEP 3: 정량 분석] → [STEP 4: 인사이트 도출 및 전략 아이디어 기획]

 

일반적인 분석 프로세스는 위와 같다.

그러나 지금의 케이스는 문제 정의가 이뤄진 관계이므로 문제정의가 맞는 지 EDA와 정량 분석을 통해 보는 과정이 필요하다.

 

EDA 과정을 통해서 인사이트가 보이기도 하고 모든 단계가 서로 유기적으로 연결되어 있는 듯 하다.

 

3. 3단계 분석 프로세스 상세 기획 

[1단계] ① 신규/재구매 고객 분석
      └ EDA → 정량 분석 → 인사이트 도출 → 리뷰/전략 연결
[2단계] ② LTV 분석
      └ (1번 결과 참고) → EDA → 정량 분석 → 인사이트 도출
[3단계] ③ 제품군/시리즈 흐름 분석
      └ (1, 2번 결과 반영 가능) → EDA → 정량 분석 → 인사이트 도출

 

특히, EDA를 모두 먼저 하면 한꺼번에 모든 내용을 유기적으로 파악해 집중력이 분산된다는 점과

1~3번의 흐름이 모두 단계적으로 연결이 되어 있는 분석 업무라 순차 진행하기로 했다.

 

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✏️ 분석 프로세스에 따라 진행하며 느낀 궁금증

📝 실제 분석을 하며 EDA는 현황 파악과 동의어라고 볼 수 있지 않을까?란 의문이 들었다. 

실무적으로는 현황 파악과 동의어라고 볼 수 있고 특히 문제 정의를 한 후(타 파트에서 정의한 문제가 맞는가? 확인)에

실행하는 EDA 였기에 더욱이 단순 탐색이 아닌 "지금 데이터가 말하는 현실 상황을 있는 그대로 확인하는 과정"으로 다가왔다.

 

기본적으로 EDA는 '정제된 현황 파악'이면서도 수치나 시각화를 통해 현재 상태를 이해하는 것이 목적이다.

문제의 규모, 추이, 구간, 분포를 수치와 시각화를 파악해 우선순위와 가설 수립에 도움을 준다. 

 

📝 EDA가 '현황 파악'으로 유용하게 작용할 때

• 타파트에서 "이거 문제 아닐까?"라고 느끼는 현상 → 데이터로 확인할 때
• 신규 전략을 짤 때 "기존 흐름이 어떤가?"를 파악해야 할 때
• 갑작스러운 변화가 생긴 원인을 파악할 때 (이상치나 특정 이벤트 영향 등)

정량 분석으로 나아가기 전 데이터를 탐색하는 과정인 EDA 는 선택이 아닌 필수!

현재 내가 확인하고자 하는 부분도 EDA에서 인사이트가 나오는 경우가 많았다.

 

📝 그렇다면 모든 분석에서 EDA가 필수라면 1~3번 분석 EDA를 하고 정량 분석 하는 게 나을까?란 의문이 들었다. 

이건 리소스, 의사결정에 따라서 우선순위가 달라질 수 있지만 

우선 1~3번 분석을 모두 실행해야 하고 2~3일 내로 분석을 끝내야 하는 상황이다.

 

1번 분석의 EDA > 정량 분석 > 인사이트 도출까지 끝낸 후 2번 분석을 순차적으로 하는 게 더 효율적일 것으로 판단했다.

 

☑️ 이유 1: 분석 리소스가 제한적

 

• EDA를 모두 먼저 하면 → 한꺼번에 많은 내용을 봐야 하므로 집중력/방향이 분산될 수 있음
• 분석 주제 하나를 완성형으로 끝내는 방식은 → "업무 단위"로 성과를 보여주기도 좋고, 분석 흐름이 끊기지 않음

 

☑️ 이유 2: 다음 분석 주제는 이전 분석의 결과를 참고해야 함

 

• 예: ① 고객 성장 구조 파악 → ② LTV 분석 시 고객 그룹 선정 기준으로 연결됨
• → 1번의 인사이트가 2번의 변수/기준/세그먼트로 작용하므로 완성 후 넘어가는 게 연계성이 좋다.

💪🏻 Next to do 

☑️ 신규/재구매 고객 현황 파악을 위한 데이터셋 및 지표 확인 

 

다음 번에는 1번 신규/재구매 고객 현황 파악하기 위한 분석 프로세스를 정리해보고자 한다. 

 

✏️ 분석 방향성과 프로세스를 기획하며 느낀 점
✅ 분석의 목적과 배경 이해가 무조건 선행되어야 한다.
✅ EDA 과정은 무조건 필수적이다. 문제정의 > EDA 과정은 특히 "현황파악" 위주로 인사이트 도출까지 이어지면 좋다.