62일차) 내일배움캠프 데이터 분석 TIL - 실전 프로젝트(6)

오늘은 전처리 과정 중에서도 이벤트 순서를 정리하는 코드와 transactions 테이블을 따로 만드는 작업을 진행했다.
이 두 작업은 이후 오퍼 반응 분석과 실제 구매 분석을 분리해서 보기 위해 꼭 필요한 단계였다.

 

이벤트를 정리하면서 오퍼 반응과 실제 구매를 같은 흐름으로 보면 안 된다는 점도 다시 확인했다. received, viewed, completed는 오퍼 반응 퍼널을 보기 위한 이벤트이고, transaction은 실제 결제를 의미한다. 따라서 이후 분석에서는 오퍼 반응 데이터와 구매 데이터를 분리해서 다뤄야 한다는 기준을 더 분명히 잡을 수 있었다.

 

그다음에는 transaction 이벤트만 따로 분리해서 transactions 테이블을 만들었다. 원본 로그 데이터에는 오퍼 관련 이벤트와 실제 구매 이벤트가 모두 섞여 있기 때문에, 전체 테이블만 그대로 두면 구매 분석을 할 때 불필요한 이벤트까지 함께 들어오게 된다. 그래서 event == 'transaction' 조건으로 실제 구매 데이터만 따로 추출해 거래 분석용 테이블을 만들었다.

 

이 transactions 테이블에서는 고객별 구매 금액, 거래 횟수, 총매출, 객단가 같은 지표를 계산할 수 있는 기반을 마련했다. 즉, 이후 고객 구매 행동 분석이나 매출 KPI 계산은 이 테이블을 중심으로 진행할 수 있게 된 것이다. 오퍼 퍼널 분석은 전체 이벤트 테이블에서, 매출 분석은 transactions 테이블에서 진행하는 구조가 더 명확하다고 느꼈다.

 

오늘 작업은 양이 많지는 않았지만, 분석 흐름을 정리하는 데 중요한 단계였다. 이벤트 순서를 통일하고 transaction 데이터를 별도 테이블로 분리하면서, 앞으로는 오퍼 반응 분석과 실제 구매 분석을 각각 더 깔끔하게 진행할 수 있을 것 같다.