E-커머스

매출 분석

상품 구매 순위:
상품 구매 로그로부터 여러 각도로 랭킹을 작성하고 목적에 맞게 집계/정렬 할 수 있습니다 .

상품 카테고리 분석:
구매 경향을 파악하기 위해 상품 카테고리 별로 집계/정렬 할 수 있습니다. SQL을 사용하기 때문에 분석하고 싶은 내용을 자유롭게 질의할 수 있습니다.

Basket 분석

구매 경향 분석:구매 기록으로부터 고객의 구매 건과 연관해서 발생된 구매 상품을 분석할 수 있습니다.

추천 상품 로직:트레저데이터에서 제공하는 머신러닝 라이브러리를 통해 커스텀 추천 상품 알고리즘을 작성할 수 있습니다.

RFM 분석

Recency, Frequency, Monetary
Recency(최근언제)、Frequency(빈도)、Monetary(구매금액) 의 3가지 지표를 측정합니다 .

마케팅 활동:
위 3가지 지표에서 고객을 그룹화 한 후 각 그룹별로 효율적인 마케팅 활동을 할 수 있습니다.

샘플 대시보드
(E-커머스)

아래는 트레저데이터 데이터 프로세싱과 BI 툴 (Tableau)을 이용하여 분석결과를 시각화하는 예제 입니다..

적용분야

스마트 워치에서 자동차까지 다양한 분야에 사용되고 있습니다.

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