[공모전] 제7회 롯데멤버스 빅데이터 경진대회

공모전

1. 주제 : 고객구매 데이터에 기반한 예측 모델 개발 및 개인화 마케팅 전략 제안 (공모전 관련 소개 링크)

2. 심사기준

• 분석 기획
  • EDA 및 문제 정의
  • 주제 선정 배경 및 독창성
• 모델 개발
  • 파생 변수 생성
  • 모델 개발 및 성능 검증 과정
  • 알고리즘 활용 수준
• 개인화 마케팅 전략
  • 분석 결과 기반 모델 활용 방안
  • 논리적 연계성, 실행 가능성, 독창성
• 결과 보고서
  • 스토리 라인 구성
  • 보고서 완성도

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Summary

1. 참여 인원 : 3명

2. 준비 기간 : 2022.06.20~2022.08.12

3. 주제 설정

• 고객 유형별 CX(Customer Experience) 유니버스 구축
• L.POINT 고객의 구매 특징 별 고객 유형을 구분한 LOTI (LOtte Type Indicator) 제안

4. 사용 데이터

• 고객 정보
• 유통사 상품 구매 내역
• 제휴사 서비스 이용 내역
• 유통사 상품 카테고리 정보
• 유통사/제휴사 점포 정보
• 엘페이 결제 내역

5. 분석 및 도출 방향

• 제공 데이터를 활용한 고객 특징 분석
• 분석한 고객 특징을 바탕으로 군집화 요인이 되는 특징 선정
  • 나이 : XM (X세대, M세대) / BZ (베이비붐세대, Z세대)
  • 구매요일의 다양성 (= 얼마나 자주 사용하는지) : M (Much) / L (Little)
  • 온오프라인 사용 비중 : I (Inside, 온라인) / O (Outside, 오프라인)
  • 구매금액 : B (Big) / S (Small)
• 군집화 요인을 통한 고객 유형 구분
• LOTI 별 마케팅 전략 제안

6. 최종 제출 ppt

롯데멤버스 빅데이터 경진대회.pdf

2.96MB