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빅데이터 분석 결과 PDF

'시계열 클러스터링'을 통한 온라인광고 SA 성과 분석

by 레비스탈(Levistyle) 2023. 1. 21.

이런 얘기 들어 본 적 있는가?

 

“기저귀 옆에 맥주를 두면 잘 팔린다”
“나이키의 상대는 닌텐도다”

 

 

“기저귀 옆에 맥주”는 기저귀 구매자들이 육아 스트레스로
맥주를 함께 구매하는 경우가 많다는 얘기고

 

“나이키의 상대가 된 닌텐도”는 사람들이 상품을 살 때
나이키와 리복이 아닌,

나이키와 닌텐도 게임기를 고민한다는 얘기인데

 

 

이 둘의 공통점은,
<서로 다른 카테고리 간의 관계성>이라는 데에 있다.

그것이 동반 구매로 상호 작용하는 것이든, 경쟁 관계든 말이다.

 

 

영업에서 마케팅으로, 마케팅에서 브랜딩으로 판매전략이 진화함에 따라
소비자들에게 던지는 기업의 질문도 “무엇을”→”왜”→”어떻게”로 바뀌었으며
(뭘 샀니? 왜 샀니? 어떻게 할거니? 어떻게 생각하니? 어떻게?)

 

 

질문을 해소하는 데이터의 역할도 ‘무엇’과 ‘왜’를 묻는 여론조사에서
소비자 자신도 모르는 ‘어떻게’를 밝혀내는 빅데이터로 진화했다.

 

 

온라인 환경에서 생성된 쇼핑 데이터(빅데이터)는,
부지불식간에 실시간으로 벌어지는 자발적 행동을 담고 있으므로
‘무엇’과 ‘왜’보다 ‘어떻게’를 설명하는데 더 적합하고 가깝다.

 

 

 

 

그래서, <온라인 쇼핑 클릭 지수>라는 빅데이터를 활용해
어떤 상품들이 서로 함께 관심을 받는지를 세밀하게 살펴 볼 것이다.

 

 

물론 누가봐도 연관성 높아 보이는 상품 간 관계는 관심이 없을 것이다.
우리의 관심사는 기저귀 옆에 맥주, 나이키의 상대가 된 닌텐도일 테니까.

 

 

 

온라인광고 SA 성과 분석
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http://bigdata.emforce.co.kr/index.php/2023012001/