마케팅 자동화 솔루션, BizSpring Growth Platform™️
BizSpring Growth Platform™️ 자세히 알아보자 - TAM (1)
지난 포스팅에서는 TAM 내의 세그먼트와 오디언스에 대해 살펴보았는데요, 이번 포스팅에서는 클러스터링과 RFM 분석기법을 활용한 Discovery 세그먼트 생성에 대해 소개드리고자 합니다.
세그먼트 종류
Growth Platform에서 생성할 수 있는 두 가지 세그먼트 종류는 다음과 같습니다.
세그먼트를 직접 생성하는 것에 어려움을 겪는 사용자들을 위해 Discovery 세그먼트를 제공하고 있는데요, Discovery 세그먼트는 머신러닝을 통해 세그먼트를 자동으로 정의 및 생성하기 때문에 보다 편리하게 사용할 수 있습니다.
TAM > Segment Build > Discovery
Growth Platform에서 생성한 Discovery 세그먼트들의 특성 및 통계를 제공하는 화면입니다. 삭제 및 오디언스 관리가 가능하고 새로운 Discovery 세그먼트 생성이 가능합니다.
TAM > Segment Build > Discovery > New Discovery Segment
Discovery 세그먼트를 생성하는 화면입니다. 새로운 Discovery 세그먼트를 생성하면, Clustering과 RFM 중 원하는 종류를 선택할 수 있습니다.
클러스터링(Clustering)
Growth Platform은 머신러닝 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통해 서로 동일하거나 유사한 특징을 가진 데이터끼리 그룹화합니다. 이렇게 고객들을 군집분석하여 제공하고 있기 때문에 사용자는 고객 군집의 특성을 직접 확인하고 각 군집에 맞는 명칭을 부여하여 사용하기만 하면 됩니다.
클러스터링 세그먼트 생성 시, 머신 러닝으로 분류된 군집을 선택할 수 있습니다. 해당 군집을 선택하면 군집의 속성 및 특성 통계를 제공함으로써 원하는 세그먼트를 간편하게 선택할 수 있습니다.
RFM
Growth Platform은 구매 가능성이 높은 고객을 선정할 때 용이한 데이터 분석방법이라고 알려져 있는 RFM 분석기법을 통해 최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary) 데이터를 활용하여 잠재고객을 자동 그룹핑합니다. 즉, 고객별로 얼마나 최근에, 얼마나 자주, 얼마나 많은 금액을 지출했는지에 따라 사용자 그룹을 나누어 분류하여 제공하고 있습니다.
RFM 세그먼트 생성 시 고객들의 Recency, Frequency, Monetary별 순위에 따른 분류로 4개의 그룹을 선택할 수 있습니다. 그룹 리스트에 그룹명과 해당 그룹의 속성 및 특성 통계를 제공함으로써 원하는 세그먼트를 간편하게 선택할 수 있습니다.
WITH
e_profile AS (
...
)
,e_crm_member AS (
...
)
,e_rfm_model AS (
SELECT *
FROM `bizspring.rfm_model`
)
,e_user_rfm AS (
SELECT client_seq,pfno,dpuid,stat_date
,recency,frequency,monetary
FROM `bizspring.user_rfm_*`
LEFT JOIN e_profile USING(client_seq,pfno)
)
,t_user_rfm_p AS (
SELECT client_seq,STRING_AGG(DISTINCT pfno ORDER BY pfno ASC) AS pfno,dpuid
,recency
,SUM(frequency) AS frequency
,SUM(monetary ) AS monetary
FROM (
SELECT client_seq,pfno,dpuid
,LAST_VALUE(recency) OVER(user_window) AS recency
,frequency,monetary
FROM e_user_rfm
WINDOW user_window AS (
PARTITION BY client_seq,dpuid ORDER BY stat_date ASC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
)
)
GROUP BY 1,3,4
)
,t_user_rfm AS (
SELECT client_seq,pfno,dpuid
,IF(rfm_r IS NULL OR rfm_r<0.2,"Lv.1",IF(rfm_r<0.4,"Lv.2",IF(rfm_r<0.6,"Lv.3",IF(rfm_r<0.8,"Lv.4","Lv.5")))) AS rfm_r
,IF(rfm_f IS NULL OR rfm_f<0.2,"Lv.1",IF(rfm_f<0.4,"Lv.2",IF(rfm_f<0.6,"Lv.3",IF(rfm_f<0.8,"Lv.4","Lv.5")))) AS rfm_f
,IF(rfm_m IS NULL OR rfm_m<0.2,"Lv.1",IF(rfm_m<0.4,"Lv.2",IF(rfm_m<0.6,"Lv.3",IF(rfm_m<0.8,"Lv.4","Lv.5")))) AS rfm_m
FROM (
SELECT client_seq,pfno,dpuid
,PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY client_seq ORDER BY recency DESC) AS rfm_r
,PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY client_seq ORDER BY frequency ASC) AS rfm_f
,PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY client_seq ORDER BY monetary ASC) AS rfm_m
FROM t_user_rfm_p
)
)
,t_rfm_cluster AS (
SELECT client_seq,pfno,dpuid,rfm
FROM t_user_rfm
LEFT JOIN e_rfm_model USING(rfm_r,rfm_f,rfm_m)
)
SELECT dpuid
FROM t_rfm_cluster
WHERE rfm = 'RFM Segment(Superusers/Warm leads/Do not lose and need attention/Lost)';
Growth Platform에서 어떻게 클러스터링과 RFM 분석기법을 사용하여 Discovery 세그먼트를 생성하고 있는지를 알아보았습니다.
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