*๋ง์ผํ ์ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๋ํด ๊ณต๋ถํ ๋ด์ฉ์ ์ ๋ฆฌํ์ต๋๋ค.
์ธ๋ถํ segmentation
- ๊ณตํต๋ ํน์ฑ์ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ ์ฌ๋๋ค์ ๊ทธ๋ฃน๋ณ๋ก ๋ถ๋ฅํ๋ ๊ฒ
- ํ๋ซํผ(ํ์ด์ค๋ถ, ๊ตฌ๊ธ,,,,)์์ ํ์ผํ ํ๋๋ฐ์ ์ฐ์ผ ์ ์๋ค
- ํ๊ฒํ ์ ์ ์ธ๋ถํ ๋จผ์ ์ํํด์ผ ํ๋ค.
์ธ๋ถํ๋ 2๊ฐ์ง ํํ๋ก ๋ํ๋๋ค.
1. developed from a persona
- ๊ทธ ์ฌ๋์ ๊ตฌ์ฑ์์์ ๋ฐ๋ผ ๋ถ๋ฅ (๋์ด,์ง์ ๋ฑ)
2. developed from data analytics
- k-means clustering, statistical analysis,,,
์ธ๋ถํ๋ฅผ ํ๋ ์ด์ ?
- ์ธ๋ถํ helps us reach the right users!
์ธ๋ถํ์ ๋ณ์ : demograpic(์ธ๊ตฌํต๊ณํ์ ), psychograpic, geographic, behavioral

1. demograpic
- age,gender,matital status, income, education level,,
2. psychograpic behaviors
- values, motivations, beliefs,,, ์๋ฒ ์ด๋ ๋ฆฌ์์น๋ฅผ ํตํด ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ป์ ์ ์๋ค.
3. geographic
- ex} tech-friendly US cities : NY, San Francisco, Austin, Miami
4. behavioral
- actual relationship user (has product research, spending habit)
- actual behaviors of the users themselves ( tech usage, media comsumption, spending habits,,)
- ex) IOS/Android, Twitter/LinkedIn
์ต์ ์ ์ธ๋ถํ ์ ๋ต์ ํ๊ฐ์ง๊ฐ ์๋ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์ธ๋ถํ ๋ณ์๋ฅผ ํฌํจํ๋ค.
'๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ > Today I learned :' ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ์ ๋ค๋ฅธ ๊ธ
[๋ง์ผํ ์ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์3-1] ๊ธฐ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ(ํผ๋, Descriptive/Predictive Analytics, ROI&ROAS) (0) | 2022.12.02 |
---|---|
[๋ง์ผํ ์ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์2] ํด๋ฌ์คํฐ๋ง์ ํ์ฉํ ์ธ๋ถํ (0) | 2022.12.02 |
Pandas ํ๋ค์ค ๊ธฐ์ด - ํ ๋จ์ ๋ฐ์ดํฐ ์ถ์ถ (0) | 2021.09.22 |
Numpy ๊ธฐ์ด (0) | 2021.09.18 |
[๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์] pandas ๊ธฐ์ด 2 (0) | 2021.04.08 |