관광회사 고객 행동 데이터 분석 (3)

이전 글들에 이어 내 파트의 분석 결과를 정리하여 글로 써보겠다. 

일단, 내가 잘못 이해하고 있던 것이 있었다! 

Taken_Product 컬럼은 사용자가 여행상품을 샀는지 여부가 아닌,

사용자가 다음달에 여행상품을 살 것인지를 예측한 값을 나타내는 컬럼이다. 

 

따라서 현재 존재하는 모든 컬럼은 이미 여행상품을 구매한 사용자이고,

yearly_avg_Outstaion_checkins 컬럼은 사용자가 연간 평균적으로 외부 지역에 체크인 한 횟수를 의미한다. 

생각해보면 당연한 것인데 간과하고 있었던 것인듯 하다. 

아무튼, 이를 바탕으로 다시 분석을 해보았다. 

 

이번 글은 체크인 횟수를 바탕으로 여러가지 컬럼과 함께 태블로 상에서 시각화를 해보도록 하겠다. 

 

 

먼저, 다음달에 여행 상품을 구매할 것으로 예측되는 사람들은 연 평균 9.7번의 체크인을 진행하였고, 

다음달에 여행상품을 구매하지 않을 것으로 에측되는 사람들은 연 평균 8번의 체크인을 진행하였다. 

 

연 평균 체크인 수는 1부터 29까지의 값을 보이기에 각각의 체크인 수에 따른 데이터 비율을 확인해보았다. 

 

--> 연 평균 1번 체크인 한 사용자가 굉장히 많기에 체크인 횟수에 따른 그룹을 만들기로 하였다. 

Group 1 : 체크인 수 1

Group 2 : 체크인 수 2~10

Group 3 : 체크인 수 11~20

Group 4 : 체크인 수 21~29

 

이제, 그룹화된 체크인 수에 따라 다음달에 구매할 것으로 예상되는 사람과 구매하지 않을 것으로 예상되는 사람의 개수를 세보자. 

 

--> 전반적으로 연 평균 체크인 수가 낮은 그룹이 높은 그룹에 비해 다음달에 구매를 하지 않을 예측(Taken_product)이 매우 크다는 것을 알 수 있다. 

==> 따라서 연 평균 체크인 수가 적은 사람들을 대상으로 마케팅을 진행하여 구매로 이끄는 것이 좋다고 생각하였다. 

 

 

1. 가구 수에 따른 체크인 수 현황

 

-> 전반적으로 3~4인 가구의 연 평균 체크인 횟수가 가장 많음을 볼 수 있다. 

==> 이러한 경향은 3~4인 가구가 한 번의 여행으로 여러 숙소를 예약하여 많이 나타났을 수도 있고, 

혹은 3~4인 가구가 연 평균 여행을 많이 갔다고 생각할 수도 있다. 

====> 자녀를 1~2명 보유한 가족을 대상으로 확실한 마케팅을 한다면 더 많은 구매로 이어질 수 있을듯하다. 

 

 

2. 체크인 수에 따른 회사 팔로우 여부

 

--> 파란색은 다음달 여행 상품을 구매하지 않을 것으로 예측되는 사람, 빨간색은 구매할 것으로 예측되는 사람이다. 

전반적으로 체크인 수가 적을수록 회사 페이지를 팔로우 한 사용자가 많은 것을 볼 수 있다. 

==> 회사 페이지를 팔로우한 사람들의 대부분은 연 평균 체크인 횟수가 상대적으로 적다. 

===> 체크인 수가 많은 사용자일수록 회사 페이지를 팔로우하지 않은 사용자가 많다. 이를 해결하기 위해 

회사 페이지를 팔로우한 후, 체크인을 할 때마다 적절한 보상을 주어 지속적으로 회사 페이지를 팔로우한 형태로 남아있도록 만들 수도 있고, 

혹은 회사 페이지 내에 팔로워를 대상으로 체크인 수에 따른 사용자 순위 차트를 만들어 상위 x% 사람들에게는 큰 혜택을 주는 등의 마케팅을 제공할 수 있을듯하다. 

 

 

3. 성인여부에 따른 체크인 수 변화

 

 

-> 찐한 색은 성인, 연한 색은 미성년자를 의미한다. 

--> 성인은 연 평균 체크인 수가 점점 적어지지만, 

미성년자는 체크인 수가 10일 때까지는 증가하는 경향을 볼 수 있다. 특이 3~4인 가구에서 그 특징을 확실히 볼 수 있는데,,

===> 추측) 여행 페이지가 온라인 기반이기에 자녀들이 본인의 명의로 여행 페이지에 가입하여 대신 가족의 여행 상품을 구매했다고 추측해보았다. 

====> 미성년자(MZ)를 위한 이벤트를 하면 3~4인 가구의 체크인 수가 더 많아질 수도 있고, 성인들을 위해 여행 페이지 UI를 쉽게 바꾸면 더 많은 체크인 수로 이루어질 수 있을 듯하다. 

 

4. 마지막으로 체크인 이후 경과한 주 수와 체크인 수의 관계

-> 행은 마지막 체크인 이후 몇 주가 지났는지를 의미하고, 

열은 그에 따른 count 값을 의미한다. 

빨간색 선의 경우 다음달에 여행 상품을 살 것으로 예상되는 사용자이며, 노란색 선의 경우 다음달에 여행 상품을 사지 않을 것으로 예상되는 사용자이다. 

---> 모든 그룹에서 사용자들은 마지막 여행 이후 3~4주 안에 다시 여행을 가는 것으로 보이고, 

3~4주가 지나면 여행을 잘 가지 않는 것으로 보인다. 

==> 큰 인사이트는 도출하지 못하였다.