패스트캠퍼스 환급챌린지 50일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

https://abit.ly/lisbva

Abit.ly 다운받기

---

학습 시작 날짜, 시간 포함 사진

학습 종료 날짜, 시간 포함 사진

강의장 캡처

 

작업물 캡처

 

 

---

강의 후기 및 인사이트

 

오늘은 RFM 분석을 통해 고객을 정량적으로 분류하고 시각화하는 실습을 진행했다. RFM은 Recency, Frequency, Monetary의 약자로, 각각 고객의 최근 구매 시점, 구매 빈도, 구매 금액을 의미한다. 처음 듣는 지표라서 생소했지만, 한 번 개념을 익히고 나니 실무에서 고객을 세분화하는 데 얼마나 유용하게 쓰일 수 있을지 감이 잡혔다. 특히 각 지표에 점수를 부여하기 위해 백분위 기반으로 점수(1~4점)를 나누는 방식이 흥미로웠고, 이를 구현하기 위해 PERCENTILE() 함수와 FIXED LOD를 결합하는 방식도 매우 인상적이었다. 처음엔 단순히 막대 그래프를 만드는 정도로 여겼지만, 데이터를 점수화하고 시각적으로 설득력 있게 표현하는 과정은 생각보다 복잡했고 논리적 사고를 요했다. Recency 점수는 날짜가 작을수록 높은 점수를 받아야 하기에 로직이 반대라는 점도 신기했다. 막상 시각화를 구현해보니 평소 당연하게 보던 대시보드의 구성 하나하나가 다 계산의 결과물이라는 걸 실감하게 됐다. 오늘은 단순한 수치 이상의 고객 이해가 어떻게 가능한지를 구체적으로 배운 날이었다.