유통회사 구매감소고객 개인맞춤형 추천 솔루션

 

 

● 진행기간

 - 2022.03.07 ~ 22.04.01

 

● 요약

 - 유통회사의 고객 구매데이터 2700만 건을 분석

 - 고객 유형별 솔루션과 개인별 솔루션을 합쳐 유의미한 추천 시스템 구축

 

● 역할

 - 메인 이슈 탐색, 군집분석, 변수개발, 머신러닝 알고리즘, 추천시스템 개발 및 솔루션 도출 (5명 중 기여도 60%)

 

● 성과

 - 방대한 데이터에서 필요한 부분을 빠르게 추출하고 분류하는 방법 학습

 - 많은 고객의 개별 행동들을 분석하기 위해 데이터들을 가공하는 방법 학습

 - 테이블 생성 및 연결 관리의 중요성을 학습

 - 도메인지식의 중요성 인식

 - ETL의 기본과 고객데이터 분석에 대한 중요한 경험이 되었음

 

 

https://github.com/MiddleJo/Marketing_solutions_for_target_customer

GitHub - MiddleJo/Marketing_solutions_for_target_customer: Marketing solutions for target customers decreasing in purchases.

 

 

제 깃허브 (위 링크) 에 상세한 설명이 있습니다.