저는 입찰 플랫폼을 기획 중인 기획자입니다. 입찰 플랫폼을 기획하다 보면 "왜 입찰(투찰)이 안 되지?"라는 고민에 빠집니다. 엑셀로 '투찰 시간' 따로, '낙찰 금액' 따로 볼 때는 안 보였던 문제들이, AI에게 데이터를 통째로 던져주니 비로소 보이기 시작했습니다. 이 레시피는 통계를 잘 모르는 기획자가 품목수, 투찰시간, 낙찰가액 등 복잡한 변수들을 AI(ChatGPT)와 함께 분석하여, 사용자 행동 패턴을 시각적으로 파악하고 서비스 개선 전략까지 도출한 실제 사례입니다.
문제 정의: "왜 입찰을 안 할까?" (엑셀의 한계)
[준비] 데이터 정리 (Data Cleaning)
관계 파악: 변수들이 서로 짠 듯이 움직인다? (전체 상관관계)
핵심 축 찾기: 데이터를 관통하는 '보이지 않는 흐름' 발견 (PCA)
고객 분류: 행동 패턴으로 '끼리끼리' 묶기 (Clustering)
액션 플랜: "어떤 그룹의 어떤 장벽을 없앨까?"
정리하며
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저는 입찰 플랫폼을 기획 중인 기획자입니다. 입찰 플랫폼을 기획하다 보면 "왜 입찰(투찰)이 안 되지?"라는 고민에 빠집니다. 엑셀로 '투찰 시간' 따로, '낙찰 금액' 따로 볼 때는 안 보였던 문제들이, AI에게 데이터를 통째로 던져주니 비로소 보이기 시작했습니다. 이 레시피는 통계를 잘 모르는 기획자가 품목수, 투찰시간, 낙찰가액 등 복잡한 변수들을 AI(ChatGPT)와 함께 분석하여, 사용자 행동 패턴을 시각적으로 파악하고 서비스 개선 전략까지 도출한 실제 사례입니다.
문제 정의: "왜 입찰을 안 할까?" (엑셀의 한계)
[준비] 데이터 정리 (Data Cleaning)
관계 파악: 변수들이 서로 짠 듯이 움직인다? (전체 상관관계)
핵심 축 찾기: 데이터를 관통하는 '보이지 않는 흐름' 발견 (PCA)
고객 분류: 행동 패턴으로 '끼리끼리' 묶기 (Clustering)
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