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구매 별도 협의
가격 협의분류체계 | 제공유형 | ZIP | |
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제공기관 | 용량 | 380.0 KB | |
등록일 | 2025.03.04 | 최종 등록일 |
2025.03.06 |
업데이트 주기 |
다운로드 가능기간 |
무제한 | |
데이터 사용기간 |
구매 또는 다운로드 직후부터 1년 | 이용허락 범위 |
이용허락범위 제한 없음 |
데이터 특징
1. 온라인 상품별 소비 패턴 분석
고객이 온라인에서 어떤 유형의 상품을 주로 구매하는지, 카테고리별 판매량과 결제 금액의 변화를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 인기 상품을 파악하고, 프로모션 및 신제품 출시 전략을 최적화할 수 있습니다.
2. 브랜드별 구매 성향 비교
브랜드별 온라인 결제 데이터를 비교하여, 어떤 브랜드가 고객에게 선호되는지, 브랜드별 매출 변동과 고객 충성도를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드별 마케팅 전략 수립 및 경쟁력 강화를 지원합니다.
3. 구매 채널별 트렌드 분석
공식 브랜드몰, 오픈마켓, 소셜커머스, 배달 플랫폼 등 다양한 온라인 구매 채널별 소비 패턴을 분석할 수 있습니다. 어떤 채널에서 구매가 활발한지, 고객들이 선호하는 쇼핑 경로는 무엇인지 파악하여 채널별 운영 전략을 최적화할 수 있습니다.
4. 고객 세그먼트별 맞춤형 분석
연령대, 성별, 구매 빈도 등의 고객 속성을 바탕으로, 어떤 고객층이 어떤 상품을 구매하는지 분석할 수 있습니다. 이를 활용하면 특정 고객군을 타겟으로 한 맞춤형 프로모션과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
5. 온라인 소비 트렌드 및 시기별 패턴 변화 감지
시기별(예: 연말 세일, 명절, 프로모션 기간 등)로 온라인 소비 패턴을 분석하여, 특정 시점에서 매출이 급증하거나 감소하는 요인을 파악할 수 있습니다. 이를 기반으로 적절한 할인 행사, 광고 캠페인 등을 기획할 수 있습니다.
* 샘플 데이터는 BC카드 데이터 규격에 맞게 AI가 생성한 것으로 실제와 다를 수 있습니다.
** 구체적인 칼럼 및 카테고리 정보는 아래 연락처로 문의 바랍니다.
CALL 02-520-4471
EMAIL kimis@bccard.com
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제공유형 : csv결제기준시점 | 브랜드명 | 업체주소 | 카드사업종 | 표준산업분류 | 상권명 | 주소X좌표 | 주소Y좌표 | 사업자등록일자 | 상품명 | 개인법인구분 | 고객성별 | 고객연령대 | 고객추정소득분위 | 고객추정가구유형 | 고객주소 | 결제서비스 | 온오프라인 구분 | 결제금액 |
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No | 제목 | 작성자 | 등록일 | 처리현황 |
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