상품 재구매 주기

특정 상품에 대한 유저 재구매 주기(평균)

상품 재구매 주기

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상품 재구매 주기 (가중 평균)

1. 유저 재구매 주기 (가중 평균)
특정 상품 B에 대해 유저 A가 첫 번째 주문에서는 2개를 구매했고 나머지 주문에서는 1개씩 구매했을 경우를 예시로 들어보겠습니다. 유저 A의 평균 재구매 주기를 구매보면 (68 + 26) / 2 = 47일입니다. 이때 두 번째 주문에서 다음 결제까지 걸린 시간이 68일인 이유는 상품 B를 2개 구매했기 때문이 아닐까요?

상품 B 구매회차	결제 일자	다음 결제까지 걸린 시간(일)	판매 수량
1	2022-01-01	ㅤ	2
2	2022-03-10	68	1
3	2022-04-05	26	1

위와 같은 상황에서 판매 수량을 고려하여 재구매 주기를 계산하는 가장 정확한 방식은 가중 평균을 이용하는 방법입니다.
가중 평균이란?
가중 평균(Weighted Average)은 다양한 값들을 가중치(Weight)를 고려하여 평균을 계산하는 방법입니다. 이것은 각 값에 대한 중요도를 나타내는 가중치를 적용하여 평균을 계산하는 방식으로 사용됩니다. 각 값은 그에 상응하는 가중치와 함께 곱해지고, 이들의 총합을 가중치의 총합으로 나누어서 가중 평균을 얻습니다.
가중 평균의 수학적 정의는 다음과 같습니다:
• 가중 평균 = (값1 * 가중치1 + 값2 * 가중치2 + ... + 값n * 가중치n) / (가중치1 + 가중치2 + ... + 가중치n)
여기서 값1, 값2, ..., 값n은 각각의 값이며, 가중치1, 가중치2, ..., 가중치n은 각 값에 대한 가중치입니다. 가중치는 해당 값의 중요성이나 기여도를 나타내며, 큰 가중치가 주어진 값은 전체 가중 평균에 더 큰 영향을 미칩니다.
 
위 예시를 기준으로 판매 수량에 대한 가중 평균을 계산할 경우 다음과 같습니다.
(68 * 2 + 26 * 1) / (2 + 1) = 54
따라서 유저 재구매 주기(가중 평균)은 54일로 판매 수량을 고려하지 않은 68일 대비 더 정확한 값임을 알 수 있습니다.

2. 상품 재구매 주기(가중 평균)
상품 재구매 주기(가중 평균)는 유저 재구매 주기(가중 평균)의 중앙값으로 계산할 수 있습니다.

유저 ID	유저 재구매 주기 (가중 평균)	유저 재구매 주기 (평균)
1	31.5	31.5
2	15	15
3	60	60
4	90	90
5	40	50
6	32	32
7	33	33
8	33.5	34
9	66	66
10	67	67

위 예시에서는 10개의 데이터가 존재하므로 중앙값은 중간에 위치한 두 값의 평균 = (33.5 + 40) / 2 = 36.75입니다.
 

상품 재구매 주기 차트 - 재구매 주기 (가중 평균) 확인

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• 실 재구매 주기(가중 평균)
환불/취소 주문은 제외하고 계산한 재구매 주기 통계입니다.
기초 상품 구매 수량을 고려하여 가중 평균으로 계산한 통계입니다.
• 재구매 주기(가중 평균)
환불/취소 주문을 포함하여 계산한 재구매 주기 통계입니다. 환불/취소 주문을 최소화하면 도달 가능한 재구매 주기를 알 수 있습니다. 기초 상품 구매 수량을 고려하여 가중 평균으로 계산한 통계입니다.

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문제점 진단

• 상품 구매주기
• 상품 B에 대한 재구매 주기 (가중 평균) 트렌드를 보았을 때 지속적으로 우상향

액션 플랜

• CRM 마케팅을 통한 재구매 유도 캠페인 런칭
• 상품 재구매 주기(가중 평균) 트렌드가 지속적으로 우상향하는 상품 목록을 추출합니다.
• 해당 상품을 구매한 유저들 중 유저 재구매 주기(가중 평균)가 지속적으로 우상향하는 유저 목록을 추출합니다.
• 각 상품에 대한 구매 리마인드 문자를 전송합니다. 혹은 정기 배송 모델을 도입하여 해당 상품에 대한 구매주기를 일정하게 유지시키는 전략을 사용해볼수도 있습니다.

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