고객 생애 가치(LTV) 분석은 기업이 장기적인 수익을 창출하는 핵심 고객을 식별하고, 마케팅 자원을 효율적으로 배분하는 데 필수적입니다. 특히 클러스터링을 활용하면 복잡한 고객 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고, 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다. 이 글에서는 클러스터링을 적용한 LTV 분석의 단계와 실제 사례를 소개합니다. 1. 데이터 수집 및 전처리: 분석의 기초클러스터링의 성공은 데이터 품질에 달려 있습니다.수집 데이터구매 이력: 날짜, 빈도, 금액웹사이트 방문 횟수 및 체류 시간관심 상품 카테고리고객 인구통계학적 정보 (연령, 성별, 지역)전처리 핵심단계 설명 도구 예시결측값 처리평균값 대체 또는 관련성 없는 데이터 제거Pandas, Excel이상치 제거비정상적으로 높은 구매 금액/빈도 필터링..
