[팀 프로젝트] 신한라이프 고객 유치를 위한 거래 패턴 분석

📚 신한라이프 고객 유치를 위한 거래 패턴 분석

📌 프로젝트 개요 

수행 기간	2022.09
사용 데이터	신한금융그룹 제공 데이터 (사용 후 필수 폐기)
내용	신한라이프 미가입 고객을 유치하기 위한 방안을 마련하기 위해 고객과 비고객의 거래 패턴을 분석하고, 군집화를 통해 군집별 맞춤 상품과 마케팅 방안을 제시했다.
수행 역할	2인 팀 내 역할 | 팀장, 데이터 정제, 군집화, 결과 해석, 발표자료 제작
사용 프로그램 및 언어	Visual Studio Code, Python
성과	제 1회 신한금융그룹 빅데이터 해커톤 대회 장려상 수상

 

디지털 신기술 혁신공유대학들과 신한금융그룹이 함께 하는 빅데이터 해커톤 대회 ‘제1회 신·빅·해’에 참가했다.
이 대회는 신한은행, 신한카드, 신한금융투자, 신한라이프를 대상으로 소비 데이터를 활용한 주제별 데이터 경진 대회로,
‘신한 라이프’ 분야에 참가하여 “가입 고객과 미가입 고객의 군집 분석을 통한 소비패턴 분석” 프로젝트를 진행했다.

 

대부분의 미가입 고객이 정보통신과 교육에 소비금액이 높다는 점을 고려하여
통신사와의 협업이나 전자기기 증정 등과 같은 프로모션이 많은 고객의 유치를 위해 가장 중심이 되어야함을 강조했다.
또한 각 연령층과 성별에 따라 다른 분야에 소비하는 경향이 나타났기에 이를 고려하여 상품 및 서비스를 제안했다.
이를 통해, '신한 라이프' 가입을 유도하고, 다양한 제휴 서비스를 제공함으로써 고객을 유치하는 전략을 세웠다.

 

다음은 프로젝트에 관한 내용이다

 

---

📑 프로젝트 보고서

---

1. Introduction

제공 받은 데이터는 크게 3가지 (고객 정보, 결제 정보, 패턴 코드)로 분류된다.
전체 데이터 크기는 473,224 행 * 196 열이다.

 

196개로 나누어져있는 결제 정보 컬럼을
통계청의 "COICOP-K' 정보를 활용해 전처리 및 재분류한다. 

 

---

 

2. Data Preprocessing

---

3. Clustering 1 _ 라이프 비활동 고객 군집화

---

4. Clustering 2 _ 라이프 활동 고객 군집화

---

5. Result / Utilization Plan

---

6. 데이터 파일 및 구현 코드

Contest_code/2_2022_신한금융그룹 해커톤대회 at main · osoomin1503/Contest_code