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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. 소비자 세그멘테이션 및 특성 분석
고객의 연령, 성별, 소비 빈도, 결제 업종 등의 데이터를 분석하여, 고객군을 세분화할 수 있습니다. 이를 통해 고객 특성에 맞춘 차별화된 마케팅 전략을 수립하고, 타겟 마케팅의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
2. 고객 라이프스타일 추정 및 맞춤형 서비스 기획
소비 패턴을 기반으로 고객의 라이프스타일을 추정하고, 이에 맞는 맞춤형 서비스 및 프로모션을 기획할 수 있습니다. 예를 들어, 외식이 잦은 고객, 고급 브랜드 선호 고객, 온라인 쇼핑 중심 고객 등을 구분하여 최적의 상품과 혜택을 제공할 수 있습니다.
3. 구매 행동 분석을 통한 고객 이해도 향상
고객이 언제, 어디서, 어떤 상품을 구매하는지를 분석하여, 주요 소비 트렌드와 선호도를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 니즈를 반영한 상품 구성 및 프로모션 전략을 최적화할 수 있습니다.
4. 고객 가치 평가 및 충성도 관리
고객별 결제 규모, 구매 주기, 브랜드 충성도를 분석하여, 고가치 고객을 식별하고 맞춤형 리워드 프로그램을 운영할 수 있습니다. 이를 통해 장기적인 고객 관계를 구축하고, 고객 이탈을 방지할 수 있습니다.
5. 시장 트렌드 분석 및 데이터 기반 의사결정 지원
고객 프로파일링 데이터를 활용하여 특정 시점별 소비 패턴을 분석하고, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반의 정교한 의사결정을 지원하고, 마케팅 ROI를 극대화할 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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