[멋쟁이사자처럼부트캠프_그로스마케팅] Day 18 마케팅 주요 지표 분석 보고서 실습

 

 

마케팅 데이터의 주요 지표 분석

1. 트래픽(Website Traffic) 관련 지표

• 방문자 수 (Visitors)
• 페이지뷰(Page Views)
• 세션(Session)
• 이탈률 (Bounce Rate)

2. 전환(Conversion) 관련 지표

• 전환율(Conversion Rate)
• 이탈률(Exit Rate)
• 장바구니 이탈율 (Cart Abandonment Rate)

3. 광고 성과(Advertising Performance) 관련 지표

• 클릭률 (Click-Through Rate, CTR)
• 광고 비용 대비 매출 (Return on Ad Spend, ROAS)
• 고객 획득 비용 (Customer Acquisition Cost, CAC)

4. 고객 유지(Customer Retention) 관련 지표

• 고객 유지율 (Customer Retention Rate, CRR)
• 반복 구매율 (Repeat Purchase Rate, RPR)
• 순추천고객지수 (Net Promoter Score, NPS)

5. 소셜 미디어 성과(Social Media Performance) 관련 지표

• 팔로워 증가율 (Follower Growth Rate)
• 참여율 (Engagement Rate)
• 도달률 (Reach Rate)

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시나리오 분석 연습

시나리오 1: 방문자 수와 페이지뷰 분석

어느 전자상거래 사이트는 마케팅 캠페인(A/B 테스트)을 진행하면서 방문자 수와 페이지뷰 증가를 모니터링하고 있다. 캠페인 A와 B 중 어떤 것이 더 많은 방문자와 페이지뷰를 유도했는지 분석한다.

→ B 캠페인

 

 

 

시나리오 2: 전환율(Conversion Rate)과 광고비 분석

회사는 광고를 집행하면서 광고비에 따라 전환율(Conversion Rate)이 얼마나 영향을 받는지 분석

광고비가 많을수록 전환율이 증가하는가?

→ Yes. 

 

 

 

시나리오 3: ROAS(광고 수익률) 분석

회사는 광고 투자 대비 매출 성과(ROAS, Return on Ad Spend)를 측정하고 있다.

광고 비용을 늘릴수록 ROAS가 증가하는가?

→ No.

 

 

 

시나리오 4: 신규 고객 수와 CAC 분석

회사는 특정 기간 동안 신규 고객 획득 비용(CAC, Customer Acquisition Cost) 을 측정하고 있다.

광고비 대비 신규 고객 증가가 얼마나 효율적인가?

→ 신규 고객 당 CAC $20

 

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시나리오 5: SNS 팔로워 증가 분석

기업은 SNS 마케팅 캠페인을 진행하면서 팔로워 증가율을 모니터링하고 있다.

SNS 활동이 팔로워 증가에 효과적인가?

→ Yes.

 

 

 

 

 

 

주요 지표 분석 보고서 실습

• 분석 목적:
• 주요 마케팅 지표 분석하여 현 마케팅 성과 파악 및 마케팅 전략 최적화.

 

• 분석 과정:
• 전환율, 이탈율 비교시는 boxplot으로 4분위수 및 이상치 보기 쉽게
• 변수끼리 비교할때는 scatter 산점도 활용
• 월별로 그룹화 한다음 3개년치 필터링해서 각각 시각화 한 후 패턴이 보이는지 확인했다.
• 마케팅 캠페인별 비교는 barplot.

• 분석 결과: 
• 마케팅 전략 최적화 방안 제안

 

1. Coupang (가상)

 

 

 

 

 

2. Lotteon (가상)

 

 

3. SSG (가상)

 

- 회고

• 날짜별 추세 시각화를 했는데 데이터 일자가 거의 3년치라서 일별 추세는 의미가 없었다.
• barplot 오늘은 평균으로만 계산했는데 다음에는 다른 통계 시도해볼것.
• barplot 사용 시 색상이랑 정렬도 신경쓰기
• 구간 설정, 데이터 타입 변환, 파이차트연습
• 세션이 이어지니까 자꾸 df이 꼬이는데 신경 잘써서 할 것.
• 먼저 어케 할지 계획을 짜고 코드 짜기
• 날짜가 문자열 데이터라서 날짜데이터로 바꾸고 필터링 or 문자열로 필터링 해야 했음.
• 위에 월별 차트들 lable에 astype 안써서 라벨이 다 이상하게 됐다...밑에 올바른 코드 첨부.  

 

# 날짜 데이터 변환 및 월별 평균 계산
df = pd.read_csv('shinsegae_data.csv')
df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])
df["월"] = df["날짜"].dt.to_period("M")

monthly_avg = df.groupby("월")[["방문자 수"]].mean()

# 원본 DataFrame 유지
monthly_avg_copy = monthly_avg.copy()

#df = pd.read_csv('shinsegae_data.csv')
df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])
df["월"] = df["날짜"].dt.to_period("M")


# Figure 설정
plt.figure(figsize=(18, 5))

# 연도별 데이터 및 색상 설정
years = [2024, 2025, 2026]

# 반복문으로 연도별 그래프 그리기
for i, year in enumerate(years):
    monthly_avg_year = monthly_avg_copy[monthly_avg_copy.index.year == year]
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.plot(monthly_avg_year.index.astype(str), monthly_avg_year["방문자 수"], 
             label="평균 방문자 수", marker="o", color="red")
    plt.xlabel("월")
    plt.ylabel("수치")
    plt.title(f"{year}년 월별 평균 방문자 수 변화")
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.legend()
    plt.grid()

plt.tight_layout()
plt.show()