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데이터 전체
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. 코호트 분석을 통한 장기적인 고객 행동 추적
특정 시점에 유입된 고객 그룹(코호트)의 구매 패턴을 분석하여, 고객의 지속적인 구매 여부와 장기적인 가치(LTV)를 평가할 수 있습니다. 이를 활용하면 고객 유지 전략을 개선하고, 타겟별 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다.
2. 재구매·이탈·브랜드 전환 분석
고객의 첫 구매 이후 재구매 여부, 이탈 가능성, 다른 브랜드로의 전환 패턴을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 고객 충성도를 높이기 위한 맞춤형 리텐션 전략을 수립하고, 브랜드 전환을 방지하는 효과적인 대응 방안을 마련할 수 있습니다.
3. RFM 세그멘테이션을 통한 고객 가치 평가
RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석을 활용하여 고객을 세분화하고, 가장 가치 있는 고객층을 식별할 수 있습니다. 최근 구매 여부(Recency), 구매 빈도(Frequency), 총 구매 금액(Monetary) 등을 기준으로 고객군을 나누고, 각 그룹에 맞는 차별화된 마케팅 전략을 적용할 수 있습니다.
4. 고객 세분화 및 맞춤형 타겟팅 가능
연령, 성별, 소비 패턴, 구매 주기 등 다양한 속성을 반영한 고객 세분화가 가능합니다. 이를 기반으로 고객군별 맞춤형 프로모션을 기획하고, 보다 정교한 타겟 마케팅을 실행할 수 있습니다.
5. 데이터 기반의 정밀한 고객 인사이트 제공
고객의 구매 행동을 종합적으로 분석하여, 특정 캠페인이 고객의 재구매율에 미치는 영향, 프로모션 효과, 신상품 수용도 등을 평가할 수 있습니다. 이를 활용하면 마케팅 ROI를 극대화하고, 보다 효과적인 고객 관리 전략을 수립할 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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