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과제 소개
본 과제는 Meta 광고 성과 데이터와 신규 고객 행동 데이터를 기반으로 마케팅 의사결정을 수행하는 실무형 과제이다.
광고 소재별 성과를 분석해 운영 판단과 A/B 테스트 결과를 분석하고, CRM 세그먼트 분류를 통해 채널별 메시지 전략을 설계하는 것을 목표로 한다.
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과제 목표
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사용 툴 또는 라이브러리 버전
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주의 사항
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이번 강의를 통해 학습한 내용을 복습하고 과제를 시작해보세요.
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TSfy는 음악 구독 서비스이다. TSfy 구독 모델은 기본 플랜 (5,000원), 프리미엄 플랜 (8,000원), 프로 플랜 (12,000원)이 있다.
아래 로우 데이터는 메타 광고를 통해 유입되어 회원가입을 한 고객 데이터이다. 로우 데이터를 분석한 후 하단 질문에 답하시오.
아래 로우 데이터를 분석한 후 하단 질문에 답하시오.
⚠️로우 데이터 링크 (복사 후 사용)
LTV:CAC 비율을 구하시오.
1번에서 계산한 LTV:CAC 비율을 가지고 전략을 선택하시오. 예산 증액과 감액을 선택한 경우 그 옆에 이유를 서술하고, 기타를 선택한 경우, 기타 전략을 서술하시오.
2번 전략을 선택하는 경우, 예상할 수 있는 문제를 1종 이상 예측해보시오.
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일로 요가에서는 선캡 제품 광고 소재로 2024년 9월 1일부터 2024년 9월 30일까지 총 30일동안 AB 테스트를 진행했다. A안은 실생활에서 어떻게 사용하는지 보여주는 lifestyle 소재였고, B안은 제품 이미지만 보여주는 image 소재였다. 아래 로우데이터는 AB 테스트를 진행한 결과이다.
⚠️ 로우 데이터 링크 (필수1과 동일 파일)
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AB 테스트 진행
배경: 기존 선캡 이미지 소재로 광고를 운영했으나, 해당 소재의 낮은 CTR로 인해 CTR 상승 필요.
가설: 소재에 라이프 스타일 이미지를 보여주면, 기존 소재보다 CTR이 5% 상승할 것이다.
집행 기간: 2024년 9월 1일 - 2024년 9월 30일
메인 KPI: CTR
서브 KPI: CVR
가드레일 지표: CTR 2.00% / CVR 5.00%
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승자 소재는? (메인 KPI 기준)
해당 A/B 테스트는 통계적으로 유의미한가? (링크)
이후 액션 플랜을 정하고, 액션 플랜대로 분석을 진행해보시오.
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서비스 개요
TSAI는 AI 기반 패션 추천 기능을 핵심으로 하는 앱 기반 패션 커머스 플랫폼이다. 사용자의 취향, 체형, 구매 이력 등을 분석해 개인화된 상품을 추천한다.
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📊 제공 데이터
⚠️로우데이터 링크 (필수1과 동일 파일)
위 데이터는 아래 데이터 항목으로 구성되어있으며, 회원가입 이후 고객의 행동을 모은 데이터이다.
※ 앱 방문 횟수, 상품 상세 조회 수 등 수치형 지표는 고정된 기준값이 정해져 있지 않다.
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위 제공 데이터를 분석하여 아래 질문에 답하시오.
최근 30일 기준 회원가입 고객의 첫 구매 이탈율
가입 후 7일 이내 첫 구매율
퍼널 관점에서의 문제 정의
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