패스트캠퍼스 1년치 결제 데이터를 활용한 데이터 분석 팀 프로젝트

팀프로젝트의 핵심은 함께하는 것입니다.
프로젝트 생각은 싹 잊고 노는 것에 집중했습니다.
커피챗을 하며 친해지는 시간을 가졌습니다.

얘기를 나누다보니,
패스트캠퍼스 매출에 도움을 줄 수 있는 솔루션을 제공하고 싶다는
마음이 팀원 모두에게 있는 걸 알 수 있었습니다.

공통 목표 내에서
어떤 솔루션을 제공할 수 있을지 생각해보기 위해
패스트캠퍼스에서 제공한 데이터를 살펴보기로 했습니다.

데이터의 Column은 무엇이 있는지 살펴보았습니다.

주요 데이터 컬럼은 아래와 같습니다.

카테고리 (프로그래밍, 데이터사이언스, 일러스트, 마케팅 ...),
상품이름(강의이름),
실거래금액,
거래유형(구매,환불),
쿠폰이름,
쿠폰할인액,
거래일자,

기본적인 EDA를 진행했습니다.

다양한 인사이트가 나왔습니다.

두 번 이상 구매한 고객들은 쿠폰을 사용하지 않는 인원이 더 많았다.
가격은 재구매율과 관련이 없다.

새벽과 주말에는 환불이 안되는 것으로 보아,
환불 시스템이 자동으로 이뤄지지 않고 있음을 확인했다.

가격이 저렴하다고 판매량이 증가하지 않는다.

뉴스 기사, 여론, 커뮤니티, 패캠 홈페이지 등을 보고
느끼는 바가 많았습니다.

패캠에서 강의 퀄리티에 신경을 써야
고객 이탈률이 적어지고 매출이 증가하는 방향으로 갈 수 있지 않을까
직관적인 느낌이 들었습니다.

주장을 뒷받침하는 객관적인 자료를 어떻게 찾아낼지
많은 고민을 하기 시작했습니다.

계속 EDA를 하던 중 특이한 현상을 발견했습니다.

구매량과 환불량입니다.

8~10월 사이에는 구매량이 감소하는 추세입니다.
독특하게도 일러스트 분야에서만 평균적인 추세와 반대되는 흐름을
확인할 수 있었습니다.

일러스트 분야를 더 자세하게 봤습니다.

전체 일러스트 강의 중 네오아카데미의 강의의 비중은 31.2%로 낮았지만,
거래금액은 41.9%로 강의의 비중에 비해 많은 매출을 발생시키고 있었습니다.

네오아카데미가 뭐길래 갑자기 잘 팔렸나 궁금해졌습니다.

• 일러스트 학원이다.
• 실력있는 강사진을 보유했다.

• 패스트캠퍼스와 mou를 맺었다.

MOU를 통해 매출 성장을 이뤘음을 확인할 수 있었습니다.

강의의 품질이나, 좋은 여론, 매끄러운 운영 등 다양한 요인이
재구매에 영향을 끼칠 수 있다고 판단했습니다.

설득할 근거를 수집하기 위해 크롤링을 시작했습니다.

"패스트캠퍼스" 키워드로
okky, dc인사이드에서 데이터 수집을 하기 위해
크롤링을 진행하였습니다.

dc okky

패스트캠퍼스와 관련없는 것들을 전처리하고
긍정 부정을 나누는 작업을 팀원들과 함께 수작업하였습니다.

가공하여 최종적으로 약 400개의 패스트캠퍼스 관련된 후기를 수집하였습니다.

프로그래밍 카테고리의 긍정적인 댓글 비율에 비해
일러스트 쪽의 긍정적인 댓글 비율이 압도적으로 높은 것을 확인할 수 있었습니다.

불용어 처리를 한 뒤 워드클라우드를 해봤습니다.

완케, 킨티는 일러스트 강사의 이름입니다.
긍정댓글에서 강사가 좋다고 강의를 추천하는 경우가 많았습니다.

또한 쿠폰을 사용하여 저렴하게 구매할 때
긍정적인 반응이 있는 경우가 종종 있었습니다.

반면에 부정 댓글에서는 킨티 강의 뺴고 별로, 그럴거면 ooo 플랫폼 쓰삼 등

타 플랫폼과 비교하는 내용이 많았고, 강의 내용에 대해 비평하는 글이 많았습니다.

인프런 키워드로 크롤링하여 워드클라우드를 해봤을 때는,
김영한 스프링 강의 좋다는 평이 많았습니다.

인프런과 네오아카데미 여론을 보았을 때
좋은 강의가 좋은 여론을 만든다는 점을 확인할 수 있었습니다.

네오아카데미와
MOU를 맺어 매출의 상승을 이뤄낸 점

좋은 강의가 인터넷 여론에 긍정적인 영향을 준 점을 토대로

강의의 퀄리티는
매출, 마케팅 성과에 긍정적인 상관관계가 있음을 알 수 잇습니다.

재구매 시 쿠폰 사용률이 50%인 점, 가격과 판매량이 상관관계가 없다는 점은
강의 퀄리티에 힘을 실어야 한다는 주장을 뒷받침할 수 있다고 생각합니다.

패스트캠퍼스 플랫폼에서 제공하는
강의의 퀄리티를 올리기 위한 노력을 한다면
매출상승을 기대할 수 있지 않을까 조심스럽게 주장해봅니다.

• 박세훈(데이터분석, PM) : https://github.com/beardfriend
• 이지윤(데이터분석, 개발)
• 정찬호(데이터분석, 발표)
• 정태훈(데이터분석, �개발) : https://github.com/hctaehoon
• 황도현(데이터분석, 개발)

이어드림 3기 패스트캠퍼스 데이터 분석 프로젝트