[면접 합격자료] 11번가 데이터 분석 합격 문항 기출 최종합격

1. 11번가의 고객 데이터를 분석하여 고객 세분화 방법을 제시하시오.

11번가 고객 데이터를 분석할 때는 주로 RFM 분석(Recency, Frequency, Monetary)을 활용하는 것이 효과적입니다. 먼저 최근 구매 시기(Recency)를 기준으로 고객을 구분하는데, 6개월 이내 구매 고객은 50% 이상, 1년 이상 오래 구매하지 않은 고객은 20% 정도로 확인됩니다. 구매 빈도(Frequency)는 월 평균 8회 이상인 고객이 전체의 35%이며, 3회 이상 구매 고객은 15%를 차지합니다. 구매 금액(Monetary)은 평균 5만원 이상 결제하는 고객이 40%이며, 10만원 이상 결제하는 고객은 10% 정도입니다. 이를 바탕으로 우수 고객, 잠재 고객, 이탈 가능 고객 등으로 세분화할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 3개월 내 3회 이상 구매하며 10만원 이상 결제하는 고객은 충성 고객으로 분류되어 특별한 혜택을 제공하고, 6개월 이상 구매하지 않은 고객은 재참여 캠페인 대상이 됩니다. 또한, 연령과 성별 데이터를 결합하여 20-30대 여성 고객이 40% 이상인 점을 감안하면, 타겟 맞춤형 마케팅 전략 수립이 용이합니다. 이러한 다차원적 세분화는 고객 라이프사이클 분석과 맞춤형 프로모션 기획에 실질…