로그 데이터를 이용한 고객 세분화

   김인철| 4월 25일, 2018 | 7분 읽기

세일 상품 구매 고객은 20대, 프리미엄 상품은 50대

로그 데이터는 실제 현실에서 발생하는 사건을 데이터로 기록한 것으로, 로그 데이터를 분석하면 실제 현황에 대해서 자세히 확인할 수 있습니다. 프로세스 마이닝을 이용해 로그 데이터를 분석할 수 있으며, 이번 편에서 프로세스 마이닝을 이용한 웹 로그 데이터 분석을 소개하겠습니다.

애견 쇼핑몰 가공 데이터를 프로세스 마이닝에 적용하여 프로세스 맵을 그렸으며 이는 [그림 1]에 나타나 있습니다. 프로세스 맵은 실제 고객이 웹페이지에서 움직인 동선을 그려주며, 프로세스 맵을 통하여 어디로부터 고객이 많이 방문했는지, 어떤 곳을 많이 방문했는지 등을 확인할 수 있습니다. [그림 1]을 확인해보니 해당 애견 쇼핑몰을 방문한 고객 5명 중 3명은 앱 접속을 통해 방문한 것을 확인할 수 있습니다. 또한 고객은 세일 상품에 관심이 많으며 그 다음으로 프리미엄 상품, 일반 상품 순으로 관심이 많은 것을 확인할 수 있습니다.

그럼 어떤 고객이 어떤 상품을 많이 구매했는지 확인해 보겠습니다. [그림 2]는 나이대별 구매 고객 수를 나타낸 그래프로 어떤 나이대가 가장 구매 가 높은지, 나이대별로 어떤 상품을 선호하는지를 확인할 수 있습니다. 해당 애견 쇼핑몰에서 20대 고객이 상품을 가장 많이 구매하였으며, 그다음으로는 40대, 30대가 상품을 많이 구매하였습니다. 20대 고객은 세일 상품 구매 비율이 높고 프리미엄 상품 구매 비율이 낮으며, 50대 고객은 프리미엄 상품 비율이 매우 높은 것을 확인할 수 있습니다.

이번엔 어떤 상품이 어떤 고객에게 많이 팔렸는지 확인해 보겠습니다. [그림 3]은 상품별 구매 고객 수를 나타낸 그래프로 해당 상품이 얼마나 팔리는지, 어떤 고객에게 많이 팔리는지 확인할 수 있습니다. 해당 애견 쇼핑몰은 상품을 세일 상품, 일반 상품, 프리미엄 상품으로 구분했습니다. 3가지 상품 중 세일 상품이 가장 많이 판매되었으며 일반 상품의 2배가 넘는 수가 판매되었습니다. 한편 세일 상품과 일반 상품은 20대에게 인기가 있으며, 프리미엄 상품은 40대, 50대 고객에게 잘 팔린다는 것을 확인할 수 있습니다.

위에서 분석한 간단한 통계만으로도 여러 가지 고객 세분화 전략을 세울 수 있습니다. 또한, 목적에 맞게 여러 속성들을 결합해 추가 분석을 진행할 수 있습니다. 성별을 이용해 좀 더 고객을 세분화하거나 시간을 이용하여 언제 어떤 고객이 많이 구매를 하는지 등을 확인할 수 있습니다.

이처럼 프로세스 마이닝을 이용해 고객 로그 데이터를 분석하면 고객이 고객의 유입 경로와 홈페이지 내 고객 이동 경로를 정확하게 파악할 수 있습니다. 또한 로그 데이터에 여러 가지 속성을 결합하면 많은 전략적 시사점을 도출할 수 있으며, 이는 회사 전략을 세우는데 타당한 근거로 사용될 수 있습니다.