정확한 고객 타겟팅 을 위한 머신러닝 데이터 분석 프로젝트
- 데이터 분석 기초부터 실무 활용까지

 

실제 비즈니스에서 데이터 분석을 통해 고객을 찾는 방법을 습득하세요.

카이스트 대학원의 실무 연계형 데이터 분석 강의를 재구성한 강의로, 데이터 분석 테크닉 뿐만아니라 경영 환경에서 '비즈니스 기회' , '잠재 고객' 을 발견하는 방법을 배울 수 있습니다.
실제 온/오프라인 커머스 데이터로 프로젝트를 수행하면서, 정확한 '고객 타겟팅'과 실무에 바로 사용할 수 있는 '데이터 분석' 노하우를 경험해보세요.

일    정10.27 ~ 12.01 | 6회
매주 토요일 14:00 ~ 18:00 | 일 4시간
총 24시간 강의
정    원15명
준비물노트북
가    격85만 원60만 원 (특별할인가)
장    소러닝스푼즈 강의장
강남대로94길 15, S2빌딩 3층

*강남역 11번 출구 3분 거리 (지도확인)

데이터 분석 왜 필요할까요?

머신러닝을 활용한 데이터 분석으로 새로운 비즈니스 기회를 발견할 수 있습니다.

01

월마트매출 5배 성장을 이끌어낸 원동력

유통업계에서 바이블로 통하는 '월마트의 맥주와 기저귀 관계 분석'은 데이터 분석이 주목받게 된 좋은 사례이자, '매출 5배 성장'을 이끈 주역입니다. 구매 영수증을 단순히 매출액을 기록하는 것에 그치지 않고, 그 속에 담긴 고객들의 성향, 행동패턴, 의도를 파악하는 힘으로 활용한 것입니다. '고객은 이렇게 해주면 좋아하지 않을까?'라는 불확실한 예측이 아니라, 고객의 행동을 통해 정확한 목적과 전략을 구사하는 것입니다.

02

페이스북 매출의 98%를 차지한 광고의 힘

페이스북은 수십억명의 이용자들에게 맞춤형 광고를 전달하고 있습니다. 광고주들이 다른 소셜미디어들보다 페이스북을 선호한 이유입니다. 어떻게 한 명, 두 명도 아닌 이렇게 수 많은 이용자들에게 맞춤형 광고를 제공할 수 있었을까요? 그것은 이용자들의 좋아요/그룹/활동 등의 데이터를 축적하여 머신러닝 분석으로 군집화했기 때문입니다.

강의특징

빅데이터 분석으로 여러분이 가지고 있는 고민의 해결책을 제시합니다.

01

고객 성향/행동 패턴 발견을 위한
실제 커머스 데이터 분석

월마트가 매출 데이터를 통해 발견한 것은 고객의 구매패턴입니다. 본 과정에서는 실제 온/오프라인 커머스 데이터를 그대로 가져와 구매패턴을 발견하는 연습을 합니다. 이를 통해, 여러분의 비즈니스 모델에서 지금껏 발견하지 못한 고객들의 구매 성향, 패턴을 활용한 기회를 발견할 수 있게 됩니다.

02

비전공자, 입문자도 쉽게 할 수 있도록
설계된 최적의 커리큘럼

Excel로 빅데이터를 분석하기에는 많은 한계점을 가지고 있습니다. 본 과정에서는 데이터 분석과 시각화에 매우 강한 R을 사용합니다. 최근, 많은 분들이 데이터 분석을 시작하며 배우고 있는 R을 기초 문법부터 데이터 다루는 방법까지 단계별로 알려드립니다. 여러분이 충분히 내용을 이해하실 수 있도록 강사님이 한줄, 한줄 설명하며 수업이 진행됩니다.

03

정교한 '고객 타겟팅'을 위한
클릭스트림 데이터 분석

구글 애널리틱스는 고객들이 유입 경로와 활동 내역을 볼 수 있어, 이미 많은 기업에서 활용하고 있습니다. 또한, 사용자의 특성/성향/관심사를 알기위해 로그 데이터도 활용되고 있습니다. 본 과정에서 다루는 Click-Stream (※인터넷 사용시간 동안 방문한 웹 사이트를 기록한 것) 분석으로 타겟 마케팅을 정교하게, 전략적으로 수행할 수 있게 됩니다.

04

실무에서 경쟁력있는
데이터 사이언티스트가 되는 방법

본 과정은 데이터 분석의 테크닉만을 알려드리는 것에서 그치지 않습니다. 여러분의 비즈니스 모델이 가지고 있는 고민을 데이터 분석을 통해 새로운 기회를 발견하고 전략을 구사할 수 있도록 해드립니다. 따라서, 모든 내용은 빅데이터 분석 능력과 경영적 측면의 활용 능력 향상을 목표로 구성되었습니다.

실습예시

6주 동안, 여러분이 다루게 될 데이터 분석 프로젝트

1. 최근 소비자 반품 회수가 증가한 국내 홈쇼핑 A사가 반품 고객의 특성을 파악하는 방법

 

2. 구매 기록 데이터만으로 여자/남자 고객중 어느 성별이 많이 이용하는지 예측하기

 

3. 온라인 클릭 스트림 데이터 분석으로 홈페이지 유입/유출 경로 분석하기

 

4. 여성 쇼핑몰 C사가 반응률이 높은 교차판매전략을 기획하기 위해 고객의 구매 패턴을 분석하는 방법

 

5. 실제 백화점 데이터를 이용해 가격 선호도, 시즌 선호도, 구매추세 패턴, 상품별 구매 금액, 구매순서, 구매 상품 분석하기

 

모든 강의 내용은 한 줄, 한 줄
강사님 설명과 함께 진행합니다.

실제 커머스 데이터에서
고객 성향과 구매 패턴을 직접 확인해보세요.

정제된 실습용 데이터가 아닌 실제 데이터를 통해
데이터 특성을 확인하는 법을 배웁니다.

클릭스트림을 분석으로
정확한 '고객 타겟팅'을 할 수 있습니다.

'데이터 분석을 통해 가치를 만들어내는 능력'
키울 수 있도록 최선을 다해 제가 가진 모든 것을 알려드리겠습니다.
본 강의를 선택한 수강생분들의 결정이 옳았음을 증명해드리겠습니다.
- 강사님 인터뷰 내용 中 -

수강대상

매출 데이터 분석으로
구매 패턴을 발견하고 싶은 분

반품 데이터 분석으로
반품 고객의 특성을 자동으로 파악하고 싶은 분

입문자/비전공자 이지만
데이터 분석을 기초부터 활용까지 한번에 배우고 싶은 분

클릭스트림 분석으로
정확한 '고객 타겟팅'을 하고 싶은 분

* 통계 지식 / 프로그래밍 경험이 없어도 수강 가능합니다.
* 1주차 시간에 수업에 필요한 R 문법을 다루고 있습니다.

커리큘럼

STEP 1.

R 기초 문법 및 연산 활용법 학습

STEP 2.

온/오프라인 고객 데이터 분석에 활용되는 알고리즘과 유용한 패키지 활용 방법 학습

#1
백화점 오프라인
매출 데이터 분석

✓ 목표 수립
✓ 데이터 파생 변수 생성
✓ 고객 환불 행태 분석 프로젝트

#2
온라인 쇼핑몰
반품 데이터 분석

✓ 데이터 마이닝 기법의 이해
✓ 머신러닝 알고리즘 적용
✓ 고객 반품 예측 분석 프로젝트

#3
온라인 고객
로그 데이터 분석

✓ Click-stream 이해
✓ 정확도 향상 기법
✓ 온라인 사용자 예측 프로젝트

* 회차별 주제를 클릭하면 상세한 커리큘럼이 나옵니다.

1주차. 비즈니스 측면에서 머신러닝, 빅데이터 분석의 의미

머신러닝 기법을 활용한 빅데이터 분석이 경영적 측면에서 활용되는 방안을 살펴봅니다. R 프로그래밍 기초 개념인 '데이터 프레임'과 '패키지' 및 '함수'를 다루는 문법을 배웁니다.
 

이론

  • 데이터 사이언티스트는 어떤 역할을 해야 하는가?
  • 코드 작성 시간을 1/10으로 줄여주는 패키지 사용법
  • R&R Studio 설치/다양한 예제를 통한 R 기초 문법 이해

실습

  • Dplyr 패키지를 활용한 데이터 행/열 별 Operations 실습
  • Data Melting/Casting/Mutation 등을 활용하여 Data를 맘대로 주무르기
  • R의 다양한 오픈소스 패키지를 활용해 'DataFrame' 핸들링 실습
  • Exercise #1 - 백화점 데이터 분석

2주차. 온라인 쇼핑몰 고객 구매 패턴 분석

3주차. 백화점 오프라인 매출 데이터 분석

4주차. 홈쇼핑 반품고객 예측

5주차. 온라인 클릭스트림 분석과 신경망 알고리즘 활용

6주차. 프로젝트 - 정보기반 고객 성별 예측

강사소개 및 인터뷰

손성민 강사님

R Programming/Data Analysis
Deloitte Consulting Data Analytics Team
KAIST 스타트업 'GoldSpoon' CEO
KAIST 경영대학원 경영공학부 IT경영트랙 석사
KAIST 산업 및 시스템공학과 학사

1. 자기소개 부탁드립니다.

 안녕하세요. 손성민입니다. 저는 빅데이터 분석에 대한 관심을 꾸준히 이어오며 카이스트 IT경영 대학원에서 연구활동을 진행해왔습니다. 이 강의는 카이스트 학부 프로그래밍 수업과, 카이스트 대학원 실무 연계 데이터 분석 강의를 재구성한 과정입니다. 카이스트에서 진행되었던 수업이라고 겁먹으실 필요는 없습니다. 충분히 따라올 수 있도록 쉽게 알려드리겠습니다.

 

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

본 과정에서 사용하는 데이터는 비즈니스와 직접적으로 연관이 있는 실제 커머스 데이터로만 구성했습니다.

✓ 백화점 오프라인 매출 데이터
✓ 온라인 쇼핑몰 반품 데이터
✓ 온라인 사용자 로그 데이터

총 3가지 데이터를 직접 분석하면서 데이터 분석 역량 뿐만 아니라, 실무에서 사용되고 있는 데이터 분석을 경험할 수 있도록 설계했습니다. 이를 통해 업무에 바로 활용할 수 있는 데이터 분석 역량과 그동안 발견하지 못했던 비즈니스 속 기회, 고객 타겟팅, 인사이트 도출을 이끌어낼 수 있습니다. 비즈니스 측면에서 데이터 마이닝이란 무엇인지, 이를 활용해서 어떤 결과물을 도출할 수 있는지, 프로젝트를 통해 체득하게 됩니다. 다양한 데이터 마이닝 기법(특히, 머신러닝 알고리즘)을 접하고 이를 다룰 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다. 수업은 R Studio로 진행되며, 코드를 한줄씩 설명하며 비전공자/입문자도 충분히 따라가실 수 있도록 강의를 진행할 예정입니다.

 

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

기존의 데이터 분석 강의, 머신러닝 강의는 'Technique'적인 측면에서 다루는 것이 대부분입니다. 하지만, 우리 강의는 데이터 마이닝이 비즈니스 측면에서 가지는 역할과 의미가 무엇인지, 실제 업무에서는 어떻게 데이터 분석에 활용할 수 있는지를 배울 수 있습니다. 따라서 수업이 끝난 뒤에도 각자 본업에서 사용되는 데이터를 기술적인 방식이 아닌, 비즈니스 측면에서 목표를 설정하고 분석할 수 있습니다. 이에 따라 각자 목적에 맞는 효율적이고 효과적인 데이터 분석을 수행할 수 있을 것 입니다.

 

4. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강대상에 적합할까요?

업무 상에서 데이터가 발생하는 모든 분야의 실무자들에게 도움이 되는 강의입니다. 특히 매출이나 고객 데이터를 바탕으로 업무를 진행하는 실무자들에게는 특히 추천합니다. 이러한 분야의 실무자분들은 대개 데이터 분석의 비전공자이기 때문에 데이터 분석을 접해보지 못했거나, 막연한 두려움을 가지고 있는 분들이 대부분입니다. 본 과정을 수료 후, 데이터 분석이 생각보다 간단한 것이라는 사실을 알게 되고, 데이터 분석을 할 수 있다는 자신감을 가지게 될 것입니다.

 

5. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

대부분의 강의들은 문제 해결을 쉽게 하기 위해, 정제된 데이터 혹은 R에서 제공하는 기본 데이터를 활용합니다. 하지만 우리 강의는 실제 매출 데이터와 고객 데이터로 수업이 진행되며, 분석 목표가 분명한 프로젝트를 실시합니다. 결국 실제 존재하는 rough한 데이터를 분석하는 능력을 키울 수 있습니다. 이는 각 기업에서 발생하는 어떠한 Raw Data도 머신러닝 기법을 적용하여 분석할 수 있는 능력을 길러준다는 데서 다른 강의와 차별점이 있습니다.

 

6. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말

 "데이터 분석은 너무나 쉽습니다."
"데이터 분석은 쉽다"라는 말은 데이터 분석을 전공으로 하는 분들에게 굉장히 기분 나쁠 수 있습니다. 물론, 모든 알고리즘의 원리를 이해하고 이를 재구성하여 사용하는 것은 너무나 어려운 일이 분명합니다. 하지만 현업의 실무자들은 모두가 머신러닝 연구자나 전산학 전공자가 아닙니다. 엔지니어 직군이 아닌 일반 경영 직군에서는 알고리즘을 이해하고 연구하는데서 가치를 생성해내지 않습니다. 실무자들은 연구되고 개발된 각종 Tool을 사용해 경영적 측면의 이슈를 해결하는데서 가치를 생산합니다. 수강생분들이 '데이터 분석 업무를 통해 가치를 생산하는 능력' 을 키울 수 있도록 최선을 다해 제가 가진 모든 것을 알려드리겠습니다. 본 강의를 선택한 수강생분들의 결정이 옳았음을 증명해드리겠습니다.

수강료 85만 원60만 원 (특별할인가)
 
수강신청은 결제 순으로 선착순 마감될 수 있습니다.
개강 후 환불은 학원법 시행령 <제18조 제3항> 수강료 반환기준에 의거합니다.
 
*환불 세부규정 확인하기 (클릭)

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