Cohort, CLV/LTV 분석

팀플을 끝내고, 자전거 2시간을 타고 왔는데 이상하게 잠이 안왔다. 생각해보니 그날 아메리카노를 마셨구나. 왜 잠이 안오나 했다.

여하튼 카페인 섭취로 각성해서, 밤새 태블로로 cohort, customer lifetime value 분석을 했다.

cohort는 태블로로 쉽게 할 수 있었다. CLV는 교수님이 말씀하신 대로 R로는 분석하는 예제가 없어서 python 라이브러리를 활용했다.

튜토리얼 보면서 따라가기만 하면 좋겠지만, 늘 그렇듯 데이터 분석은 전처리가 문제다. Recency, Frequency, Monetary 변수를 만들어주느라 시간이 오래 걸렸다. 대신 데이터를 만든 후, 그 다음부터는 라이브러리 함수만으로 쉽게 분석을 할 수 있어서 너무 편했다.

아래는 공식 문서에서 가져온 사진이다. 왼쪽 그래프는 온도가 높을 수록 미래에 구매 가능성이 높은 것이고, 오른쪽 그래프는 온도가 높을 수록 계속해서 머물 가능성이 높다는 것을 알려준다.


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삘 받아서 밤새 공부하면 뭔가 뿌듯하다. 하고나서 쓰러지듯 잤는데 일어나보니 정오였던 것도 기분이 좋았다.

교수님이 왜 변태같이 데이터에 흥분하시는지 이해가 조금 간다. 꼭 데이터가 아니더라도 그냥 그렇다.

공부나 일에 몰입하고 끝냈을 때, ‘아~ 끝났다!’하고 마음도 정신도 탁 풀리는 느낌이 좋다.

하지만 피곤해서 잘 안하게 된다. 가끔 시간이 더 필요할 때나 공부 삘이 올 때, 낮에 커피 마시고 밤에 꼴딱 새야겠다.


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