Y.Siyeon

1 분 소요

개요

  • 표지(커버)와 메인 대시보드를 분리하여 구성
  • 웹 페이지처럼 탭(Tab) 기반으로 4개의 대시보드를 자유롭게 이동 가능
  • 구축한 대시보드: 1) RFM 기반 고객 분류 & 행동 인사이트
    2) 월별 세그먼트·카테고리 기반 행동 분석
    3) RFM 세그먼트 코호트 유지율 분석
    4) 고객 이탈 분석

대시보드 임베딩

대시보드 공통 특징

  • 표지에서 Go to Dashboard 클릭 시 해당 분석 화면으로 이동
  • 상단 탭(Overview, Monthly, Cohort, Churn) 클릭 시 주제별 메인 화면으로 이동
  • 각 화면에 GitHub 코드로 이동할 수 있는 버튼 제공
  • 반드시 알아야 하는 사항은 별도 박스로 표시하여 사용자 이해도 강화

1. RFM 기반 고객 분류 & 행동 인사이트 대시보드

  • 전체 고객을 RFM 기준으로 세그먼트화하여 세그먼트 규모 비교
  • 세그먼트별 평균 구매 기간·구매 횟수·LTV·LTV 비율·ARPU 확인 가능
  • Funnel(view → cart → purchase)의 전환 수·전환율 비교
  • KPI는 왼쪽 세그먼트 선택 영역과 연동되어, 특정 세그먼트 선택 시 해당 KPI 자동 반영

2. 월별 세그먼트·카테고리 기반 행동 분석 대시보드

  • 매월 고객 세그먼트를 재분류하여 월별 LTV, ARPU, 평균 구매 기간·횟수 추이를 분석
  • KPI는 최신 데이터인 2020년 4월 기준으로 표시
  • 생키(Sankey) 차트로 세그먼트 이동 및 매출 증감 효과 시각화
  • 선택한 기준월·세그먼트에 따라 이동 규모·매출 변화량까지 분석 가능
  • 카테고리 분석은 기준월·세그먼트 필터와 연동되며, 해당 조건에서 매출 TOP 6 카테고리를 제공
  • 카테고리별 총 매출·비중·평균 구매 기간·총 구매 횟수·상세 카테고리 확인 가능

3. RFM 세그먼트 코호트 유지율 분석 대시보드

  • 상단 표: 전체 고객의 코호트별 구매 유지율
  • 하단 시각화: 세그먼트 선택 시 해당 세그먼트의 월별 코호트 유지율 패턴 확인
  • 전체 코호트 유지율과 세그먼트 코호트 유지율은 산출 방식이 달라 값이 다를 수 있음
  • 세그먼트 간 장기 유지력 비교 가능

4. 고객 이탈 분석 대시보드

주요 KPI (2020년 4월 기준)

  • 이탈율: 전달에 이탈이 아니었던 고객 중 이탈로 전환된 비율
  • 이탈 위험율: 전달에 위험군이 아니었으나 위험군으로 전환된 비율
  • 이탈 고객 과거 LTV: 4월 이탈 고객의 과거 누적 매출
  • 5월 예상 손실액: 최근 3개월 이탈율 + 활성 고객 수 + ARPU 기반 예측

상세 분석 지표

  • Number(인원수): 세그먼트별 월간 인원 변화
  • Funnel: view/cart/purchase 비교
    • KPI는 전체 기준(all day),
    • 라인 차트는 최근 3·7·14일 추이를 제공
  • Move(이동 분석):
    • 생키 차트는 “최종적으로 4월에 이탈 고객이 된 흐름”만 표시
    • 기준월 변경 가능 → 어떤 세그먼트가 이탈로 이동했는지 확인
  • 카테고리 분석:
    • 이탈 고객이 마지막으로 구매한 카테고리 정보 제공
    • 카테고리 ID / 상세 코드 / 구매 횟수
    • 구매 횟수 많은 순으로 정렬

대시보드는 Tableau Public 에서 확인할 수 있습니다.

참고