[SAGE 연관분석 03] 1.2 장바구니 분석이란?

https://www.youtube.com/watch?v=dfPAVA-fHi8&list=PLOkzefpQ0iON132z3bLTUTzJvQvil4nz-&index=3 

1. 연관분석의 활용

 

대규모의 데이터 항목들 중에서 유용한 연관성과 상관관계를 찾는 기법으로 상품 또는 서비스 간의 관게를 살펴본다. "A를 구매하면 B도 구매된다"를 찾기 위한 기법

 

a. 활용분야

    - 소비자가 구매한 상품의 연관성을 분석하여, 상품 A와 함께 구매할 가능성이 높은 상품을 추천하면서 쿠폰이나 카탈로그를 제공하는 식으로 판촉 마케팅에 활용

    - 물건을 진열할 때, 연관성이 있어 함께 구매할 가능성이 많은 상품을 함께 또는 멀리 배치하여 구매를 활성화하고 고객의 동선을 줄임(늘임)으로써 만족도나 병행구매를 높임

 

b. 장단점

    - 장점 : 수많은 상품 및 서비스 품목 간에 유의한 연관성을 갖는 구매 패턴을 찾아주고, 이를 바탕으로 또 다른 연구가설을 탐지할 수 있는 가능성을 제공

    - 단점 : 연관규칙에서 얻어지는 결과가 상당히 많기 때문에 실무적인 활용도가 떨어질 수 있음.

 

c. 사례 : 패션기업 J사 장바구니 분석을 통한 홍보메일 발송

    - 다양한 브랜드를 보유하고 있는 패션기업 J사는 매월 100여 종의 신상품을 출시하고 있음

    - 신상품마다 모든 고객에게 홍보메일을 보내게 된다면 반응률도 떨어질 뿐만 아니라, 고객들의 불만도 높아지게 됨

    - 이에 J사는 기존의 거래이력에서 품목관 연관성을 분석하여, 신상품을 구매할 가능성이 높다고 판단되는 고객들에게만 이메일 마케팅을 수행하고자 함.

 

d. DATABASE

    - 최근 1년 2회 이상 구매고객, 37만 고객 구매이력

    - 상품 12종에 대한 구매이력

 

e. DATA MODELING

    - 연관성 분석 (장바구니 분석)

    - 65개 교차판매 규칙 도출 (지지도 20%, 신뢰도 70%, 리프트 1.2이상)

 

f. 연관분석은 연관규칙을 탐사하는 과정

    - 함께 구매되는 항목들의 빈발 항목(frequent itemset) 목록을 도출

    - 도출된 빈발항목과 다양한 지표를 활용하여 연관규칙(association rules)을 도출한다.

 

g. 탐사에서 도출된 연관규칙은 분명하고 유용한 것이어야 함

    - 유용한 규칙(useful) : 새롭고 실행 가능한 것

    - 사소한 규칙(trivial) : 잘 알려진 규칙(페인트와 붓), 판촉행사의 결과, 설명할 수 없는 것