이커머스 행동 로그 EDA · 연습

장바구니 이탈은 어디서 생기는가

한 화장품 몰 · 2019-10 ~ 2020-02 (UTC) · 사용자 2% 표본 397,689행 / 전체 2,069만 행 · 국가·통화 미상 · 출처 Kaggle REES46
가격 축 단위 미상 · 절대 금액은 상대 비교용

담은 상품 다섯 개 중 하나는 그 자리에서 다시 뺀다. 그런데 비싸다고 더 많이 빼는 건 아니었다. 가격대가 달라도 제거율은 16~22% 사이에서 거의 안 움직인다. 가격이 정말 걸림돌이 되는 지점은 따로 있다. 보고 나서 담기까지다. 담기 전환율은 1 미만 상품에서 20.4%, 50 이상에서 4.7%까지 떨어지는데, 일단 담긴 뒤 사는 비율은 어느 가격대든 16~19%다.

가격대별 담기 전환율 · 구매 전환율 · 제거율

(세션, 상품) 쌍 기준 · 가격 0 이하 제외
조회→담기 = 담긴 쌍 ÷ 조회한 쌍 담기→구매 = 구매된 쌍 ÷ 조회 후 담긴 쌍 제거율 = 제거된 쌍 ÷ 담긴 쌍

주황선만 오른쪽으로 갈수록 내려간다. 파란선과 초록 점선은 어느 구간이든 5%p 안에서 왔다 갔다 할 뿐이다. 가격은 담기 전에만 작동한다고 봐도 된다.

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세션 깔때기

세션 안에 이벤트가 있으면 통과

이 깔때기는 실제보다 박하게 나온다. 구매 세션 3,277개 중 716개(21.9%)는 그 세션에 담기 기록이 없다. 전에 담아 둔 걸 이번에 산 경우다. 장바구니가 세션을 넘어 살아 있으니 세션 단위로 자르면 전환이 낮게 보인다. 실제로 담고 안 산 세션의 26.5%는 일주일 안에 같은 사람이 결제했다.

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월별 매출과 주문

주문 = 같은 세션·같은 초의 구매 행 묶음

매출 (단위 미상)

주문 수

11월이 매출, 주문, 전환율 전부 가장 높다. 12월엔 한 번에 담는 개수가 8.9개에서 7.0개로 줄었는데, 왜 그런지는 이 데이터로는 알 수 없다.

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리텐션 코호트

첫 등장 월 기준, +k월에 이벤트가 있는 사용자 ÷ 코호트

2019-10 줄은 그대로 믿으면 안 된다. 데이터가 10월부터 시작해서, 그 전부터 오던 사람들이 전부 신규로 잡혔다. 11월 이후 세 코호트만 보면 다음 달 재방문이 9~10%로 거의 같다.

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요일 × 시간대 조회 수

UTC 기준 · 현지 시각은 UTC보다 앞선 것으로 보이나 국가 미상

평일 낮이 가장 붐비고 주말은 한산하다. UTC 12시와 18~19시에 두 번 정점이 오는데, 시간대별 전환율 차이는 1%p도 안 된다. 언제 오느냐가 살지 말지를 바꾸진 않는다.

매출 분해 트리

매출 133,686
├─ 구매자 2,257명
│  ├─ 활성 사용자 32,785명
│  └─ 사용자 구매 전환율 6.88%
│     ├─ 사용자당 세션 2.90
│     └─ 세션 구매 전환율 3.44%
│        ├─ 세션→장바구니 22.5%   ← 가격 효과 집중
│        └─ 장바구니→구매 15.3%   ← 가격·브랜드 무관
└─ 구매자당 매출 59.2
   ├─ 구매자당 주문 1.47         ← 재구매자 23.5%, 30일 재구매 16.5%
   └─ 주문당 금액 40.3
      ├─ 주문당 상품 8.1
      └─ 상품당 가격 4.96        ← 5 미만이 구매의 70%

곱해 보면 133,686으로 맞아떨어진다. 주문의 절반 가까이(48%)가 두 번 이상 산 사람에게서 나온다.

한계

  • 한 몰, 5개월, 사용자 2% 표본. 절대 수치는 표본값이고 비율만 전체 추정에 쓴다.
  • category_code 98% 결측. 카테고리 이름 분석 불가. brand 42% 결측.
  • 통화·국가 미상. 수량·환불·할인·배송비 없음. 절대 매출은 의미 없음.
  • user_session은 시간 경계 없음. 30분 초과 공백에서 분할해 95,171세션. user_id가 계정인지 쿠키인지 불명.
  • 유입 채널·Referral 없음. AARRR 중 Acquisition·Referral은 그릴 수 없다.
  • 세션 깔때기는 과소 추정. 장바구니 이월 때문에 상품 단위·사용자 단위 지표를 주 지표로 쓴다.