엑셀에서 전자 상거래 통계: 고객 만족도 분석

통계는 데이터를 분석하고 신중한 결정을 내리는 데 유용한 도구입니다. E-커머스 분야에서 활동하거나 해당 분야에 관심이 있는 경우, 고객 데이터에서 유용한 통찰을 얻을 수 있습니다. 이 안내서에서는 E-커머스 웹샵의 실제 사례를 통해 엑셀에서 통계를 적용하는 방법을 알아볼 것입니다. 여기에는 고객 만족도를 평가하고 비즈니스를 최적화하는 데 도움이 되는 기초적인 및 고급 통계적 방법이 포함됩니다.

주요 인사이트

• 고객 만족도 분석은 비즈니스 최적화에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
• 기술적 및 귀납적 통계 방법을 모두 사용할 것입니다.
• 다차원 분석을 통해 성별이나 고객 유형별로 데이터를 탐색하는 것이 가능합니다.
• 포인트 시스템은 학습 과정에서 자가평가에 대한 참조를 제공합니다.

단계별 안내

단계 1: 사례 연구 소개

사례 연구는 E-커머스 웹샵의 500 명 고객 데이터를 분석으로 시작됩니다. 목표는 6 가지 성과 기준을 통해 고객 만족도를 측정하는 것입니다. 이 기준에는 배송, 가격 대비 가치, 고객 서비스, 품질, 이미지 및 기업 혁신에 대한 만족도가 포함됩니다. Excel에서 고객 의견을 양적으로 평가하고 해당 조치를 도출하기 위해 원시 데이터를 사용할 것입니다.

단계 2: 원시 데이터 확인

처음에는 제공된 원시 데이터를 살펴보는 것이 중요합니다. Excel에는 고객에 관한 모든 관련 정보가 포함된 500개의 데이터 레코드가 표시됩니다. 데이터에는 고객 번호, 고객의 국가, 고객 유형(프리미엄 또는 일반), 성별과 같은 인구 통계 정보가 포함되어 있습니다. 또한 만족도 척도와 주문 빈도도 포함되어 있습니다. 이 개요를 통해 분석에 반영해야 하는 변수를 파악할 수 있습니다.

단계 3: 만족도 기준 분석

지금은 정의된 6 가지 만족도 기준을 통계적으로 분석하는 단계입니다. 각 영역의 평균 만족도를 Excel을 활용하여 계산할 수 있습니다. 이는 데이터 요약을 도와주는 평균 함수와 같은 함수의 사용을 통해 수행됩니다. 결과를 통해 비즈니스의 강점과 약점을 이해할 수 있습니다.

단계 4: 다차원 분석 수행

데이터를 더 깊게 이해하기 위해 다차원 분석을 수행해야 합니다. 이는 여성 또는 남성 고객과 같은 다양한 기준으로 데이터를 필터링하여 특정한 추세나 패턴을 찾는 의미입니다. 엑셀은이 유형의 분석을 쉽게 수행할 수 있도록 피벗 테이블을 생성해줍니다. 따라서 남성과 여성 고객 간의 만족도에 상당한 차이가 있는지 또는 프리미엄 고객이 일반 고객과 비교했을 때 어떻게 다른지 빠르게 파악할 수 있습니다.

단계 5: 가설검정 및 신뢰분석

다음으로 중요한 단계는 통계적 가설검정을 수행하는 것입니다. 여기서는 그룹 간의 관찰된 차이가 유의한지 여부를 조사합니다. Excel에서는 t-검정과 같은 함수를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 결과를 해석하는 데 도움이되는 신뢰구간을 계산하는 것도 중요합니다. 이러한 통계적 방법은 데이터 분석 결과를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

단계 6: 결과 해석

이제 결과를 해석하는 부분으로 넘어갑니다. 데이터가 고객 만족도에 대해 무엇을 말해주는지 알아봅니다. 개선이 필요한 구체적인 대응 정책을 파악하고, 고객 만족도를 향상시키고 궁극적으로 매출을 증가시키는 전략을 고려해야 합니다.

단계 7: 대응 정책 수립

분석과 발견한 인사이트를 기반으로 기업을 위한 구체적인 대응 정책을 수립해야 합니다. 이러한 권고사항은 실용적이고 실행 가능해야 합니다. 식별된 약점을 해결하고 강점을 강화하기 위해 필요한 구체적인 조치들을 고려해야 합니다.

요약

이 엑셀에서 수행하는 통계적 분석을 통해 고객 만족도에 대한 중요한 통찰을 얻을 수 있고 E-커머스 비즈니스를 최적화하는 방법에 대해 알 수 있습니다. 간단한 기술적인 설명부터 복잡한 가설검정까지 사용되는 방법들은 데이터 기반의 결정을 내리는 데 도움이 되는 필수 도구입니다.