마케팅 전략을 위한 데이터 분석에 데모그래픽 피쳐가 적합할 때와 아닐 때
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Example Content 소개
협업을 하는 마케터 동료분이 나에게 물었다.
“유의미하게 나온 결과만 모아서 결론을 내리면 안 되나요?”
적합하지 않을 때
늦은 시간이지만,, 오늘 위클리때 나온 얘기가 생각나 잠깐 남기자면, 저는 데모 변수를 피쳐로 가져가는 것에 회의적입니다..! 일단
- 결측치가 너무 많고 (있는 것도 값이 이상한 것들이 많음), 카테고리 변수인데 비율이 무너져 있음. -> 결측치가 40%수준으로 많으면 피쳐로 부적합 하며, 남/녀의 비율이 8:2 라고 했을 때 올바른 모형 학습을 위해서는 이렇게 비율이 치우쳐진 변수는 사용하지 않는 것이 맞는 방향입니다.
- 만약 분석했더니 남자한테는 프로모를 안 한다는 결론이 나온다면 그렇게 하는 것은 맞는건가? -> 남자고객의 “평균”이 안 사는 거지 잘 사는 남자 고객까지 같은 룰을 적용하는 것은 맞지 않다고 보아서요..! 일전의 무신사 남녀 차별 사건도 같은 맥락. 오히려, 2번의 경우, 여러 가지 행동/구매 등의 피쳐들을 활용한다면, 자연스럽게 잘 사는 고객, 아닌 고객이 나눠지게 되면서 해결될 이슈라고 생각합니다 ㅎㅎ (고객의 구매성향/로열티를 측정하는 것이 목적이지, 잘 사는 사람들의 요소를 알아낸 다음 그걸 룰 베이스로 차별하는 건 순서가 바뀐게 아닐까,, 생각이 들어요) 그래서, 광고 카피 같이 매스 대상의 전략을 짤 때는 서비스의 데모 구성을 고려하는 것이 중요하다고 생각하지만, 예측이나 고객의 구매성향에는 위험하다고 생각합니다
