위클리 페이퍼 #7 - 장바구니 분석 / Support, Confidence, Lift

Q. 장바구니 분석의 활용사례

1. 크로스 셀링(Cross-Selling)

• 설명: 장바구니 분석을 통해 자주 함께 구매되는 제품을 식별하고, 이를 기반으로 고객에게 추가 제품을 추천하는 전략입니다.
• 예시: 만약 고객이 샴푸를 구매할 때 자주 린스를 함께 구매하는 패턴이 발견된다면, 샴푸를 구매할 때 린스를 함께 추천하는 프로모션을 진행할 수 있습니다.

2. 업셀링(Upselling)

• 설명: 고객이 특정 제품을 구매할 때 그보다 더 높은 가격대의 제품이나 관련 제품을 추천하여 매출을 증대시키는 전략입니다.
• 예시: 노트북을 구매할 때 고급형 노트북 가방이나 추가적인 보증 서비스를 추천하는 경우가 해당됩니다.

3. 제품 배치 최적화

• 설명: 오프라인 매장에서 장바구니 분석을 통해 자주 함께 구매되는 제품을 인접한 위치에 배치하여 고객의 편의를 높이고, 충동 구매를 유도하는 전략입니다.
• 예시: 슈퍼마켓에서 스파게티 면과 소스를 인접한 위치에 배치하여 고객이 두 제품을 동시에 구매하도록 유도할 수 있습니다.

4. 프로모션 전략

• 설명: 자주 함께 구매되는 제품 조합을 바탕으로 번들 할인이나 패키지 상품을 구성하여 고객에게 더 큰 가치를 제공하는 전략입니다.
• 예시: 커피와 도넛을 함께 구매하는 고객이 많다면, 이 두 제품을 묶어서 할인된 가격으로 제공하는 프로모션을 실행할 수 있습니다.

5. 재고 관리 최적화

• 설명: 자주 함께 구매되는 제품 간의 수요를 예측하여 재고를 효율적으로 관리하는 전략입니다.
• 예시: 장바구니 분석을 통해 자주 함께 구매되는 제품들의 재고를 함께 관리함으로써 재고 부족이나 과잉을 방지할 수 있습니다.

6. 고객 세분화 및 타겟팅

• 설명: 장바구니 분석을 통해 고객 그룹별로 자주 구매하는 제품 조합을 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 캠페인을 수행하는 전략입니다.
• 예시: 어린이 제품을 자주 구매하는 고객에게는 관련된 새로운 제품을 소개하거나 특별 할인 혜택을 제공하는 캠페인을 진행할 수 있습니다.

7. 온라인 추천 시스템

• 설명: 전자상거래 사이트에서 고객의 구매 이력을 바탕으로 개인화된 제품 추천을 제공하는 데 활용됩니다.
• 예시: 아마존의 "이 상품을 구매한 고객은 이 상품도 구매했습니다"와 같은 추천 시스템이 대표적입니다.

Q. 해당 사례에서 얻을 수 있는 비즈니스 인사이트

1. 고객 구매 패턴 이해

• 인사이트: 장바구니 분석을 통해 고객이 어떤 제품을 함께 구매하는지 파악함으로써, 고객의 취향과 선호도를 깊이 이해할 수 있습니다. 이를 통해 제품 간 연관성을 이해하고, 특정 제품 조합에 대한 수요를 예측할 수 있습니다.
• 활용: 이러한 정보를 바탕으로, 고객이 선호하는 제품 조합에 맞춘 맞춤형 추천 시스템을 개발하거나 프로모션을 설계할 수 있습니다.

2. 제품 간 시너지 효과 발견

• 인사이트: 자주 함께 구매되는 제품들은 시너지 효과를 발휘할 가능성이 높습니다. 예를 들어, 커피와 도넛처럼 함께 소비될 때 더 큰 가치를 제공하는 제품 조합을 발견할 수 있습니다.
• 활용: 이러한 시너지 효과를 극대화하기 위해 번들링 상품을 기획하거나, 관련 제품을 매장이나 웹사이트에서 인접하게 배치할 수 있습니다.

3. 판매 전략 최적화

• 인사이트: 장바구니 분석을 통해 특정 제품이 다른 제품과 자주 구매될 때 판매 전략을 재정비할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대나 시즌에만 잘 팔리는 제품을 파악하고, 이를 중심으로 프로모션을 계획할 수 있습니다.
• 활용: 시간대별, 시즌별 프로모션 전략을 세우고, 재고 관리 시스템을 조정하여 매출을 극대화할 수 있습니다.

4. 재고 관리 개선

• 인사이트: 함께 구매되는 제품들의 수요를 예측하여 재고를 최적화할 수 있습니다. 이로 인해 과잉 재고나 재고 부족으로 인한 비용을 절감할 수 있습니다.
• 활용: 자주 함께 판매되는 제품들의 재고를 한꺼번에 관리하고, 판매 패턴에 따라 재고 보충 시기를 조정할 수 있습니다.

5. 마케팅 캠페인 타겟팅

• 인사이트: 특정 고객 세그먼트가 선호하는 제품 조합을 파악함으로써, 타겟팅된 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 건강을 중시하는 고객에게는 샐러드와 저칼로리 음료를 함께 묶은 프로모션을 제공할 수 있습니다.
• 활용: 세분화된 고객 그룹에 맞춘 맞춤형 프로모션과 광고 캠페인을 설계함으로써 마케팅 효과를 극대화할 수 있습니다.

6. 매장 레이아웃 최적화

• 인사이트: 오프라인 매장의 경우, 자주 함께 구매되는 제품을 인접하게 배치함으로써 고객의 구매 편의성을 높일 수 있습니다. 이는 고객의 구매 결정 시간을 단축시키고, 충동 구매를 유도할 수 있습니다.
• 활용: 매장의 제품 배치와 진열 전략을 고객의 구매 패턴에 맞춰 최적화하여 고객 만족도와 판매율을 높일 수 있습니다.

7. 크로스 셀링 기회 발굴

• 인사이트: 장바구니 분석을 통해 아직 명확히 연관되지 않은 제품들 간의 크로스 셀링 기회를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 노트북을 구매할 때 마우스나 케이스를 함께 제안할 수 있습니다.
• 활용: 크로스 셀링을 통해 단일 거래의 평균 주문 금액(AOV, Average Order Value)을 증가시키고, 전반적인 매출을 증대시킬 수 있습니다.

8. 고객 충성도 강화

• 인사이트: 고객이 자주 구매하는 제품 조합을 이해함으로써, 그들의 기대와 요구를 더 잘 충족시킬 수 있습니다. 이는 고객 만족도와 충성도를 높이는 데 기여합니다.
• 활용: 정기적으로 특정 제품 조합을 구매하는 고객에게 특별 할인이나 로열티 프로그램을 제공함으로써 고객 유지율을 향상시킬 수 있습니다.

Q. Support(지지도), Confidence(신뢰도), Lift(향상도)

1. Support (지지도)

• 정의: Support는 전체 거래 중 특정 제품이나 제품 조합이 포함된 거래의 비율을 의미합니다. 즉, 특정 아이템셋이 얼마나 자주 발생하는지를 나타냅니다.
• 계산 방법: Support(A) = A를 포함하는 거래 수 / 전체 거래 수​
• 예시: 만약 1,000건의 거래 중 100건에서 '빵'이 포함되어 있었다면, '빵'의 지지도는 10%입니다.

2. Confidence (신뢰도)

• 정의: Confidence는 특정 제품이 구매된 상황에서 다른 제품이 함께 구매될 확률을 나타냅니다. 이는 조건부 확률로 이해할 수 있습니다.
• 계산 방법: Confidence(A→B) = A와 B가 함께 포함된 거래 수 / A를 포함하는 거래 수​
• 예시: '빵'이 포함된 100건의 거래 중 60건에서 '우유'도 함께 구매되었다면, '빵 → 우유'의 신뢰도는 60%입니다. 즉, 빵을 구매한 고객의 60%가 우유도 함께 구매한 것입니다.

3. Lift (향상도)

• 정의: Lift는 두 제품 간의 연관성을 측정하며, 한 제품이 구매될 때 다른 제품이 구매될 가능성이 얼마나 증가하는지를 나타냅니다. Lift가 1보다 크면 두 제품 간의 양의 상관관계가 있음을 의미합니다.
• 계산 방법: Lift(A→B) = Confidence(A→B) / Support(B)​
• 예시: '우유'의 전체 지지도가 30%이고, '빵 → 우유'의 신뢰도가 60%라면, '빵 → 우유'의 Lift는 0.60 / 0.30 = 2입니다. 이는 '빵'을 구매한 고객이 '우유'를 구매할 가능성이 평균보다 2배 높다는 것을 의미합니다.

비즈니스 활용

이러한 지표들은 연관 규칙의 유용성을 평가하는 데 사용되며, 다음과 같은 방법으로 비즈니스에 적용될 수 있습니다:

• 프로모션 전략: 지지도가 높은 제품 조합을 중심으로 할인이나 묶음 판매 전략을 수립할 수 있습니다.
• 추천 시스템: 신뢰도가 높은 규칙을 기반으로 고객에게 추가 구매를 제안하는 추천 시스템을 설계할 수 있습니다.
• 매장 레이아웃: Lift가 높은 제품 조합을 인접하게 배치하여, 고객이 한 제품을 선택할 때 다른 제품도 쉽게 구매할 수 있도록 유도할 수 있습니다.

Support, Confidence, Lift는 연관 규칙의 강도와 유용성을 평가하는 핵심 지표로, 마케팅, 재고 관리, 판매 전략 등을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.