고객 로그 데이터 를 이용 한 고객 세분화 – 클러스터 링 | PuzzleData 
 고객 로그 데이터 를 이용 한 고객 세분화 – 클러스터 링 
 프로세스 마이닝 과 클러스터 링 을 이용 하 면 
 고객 동선 뿐 만 아니 라 그룹 별 고객 동선 또한 확인 할 수 있 습니다 . 
 또한 , 데이터 에 여러 가지 속성 을 결합 하 면 그룹 별 특징 을 확인 할 수 있 으며 , 
 이 에 따라 많 은 전략 적 시사점 을 도출 할 수 있 습니다 . 
 이 는 회사 전략 을 세우 는데 타당 한 근거 로 사용 될 수 있 습니다 . 
 로그 데이터 는 실제 현실 에서 발생 하 는 사건 을 데이터 로 기록 한 것 으로 , 로그 데이터 를 분석 하 면 실제 현황 에 대해서 자세히 확인 할 수 있 습니다 . 프로세스 마이닝 을 이용 해 로그 데이터 를 분석 할 수 있 으며 , 이번 편 에서 는 클러스터 링 과 프로세스 마이닝 을 이용 한 웹 로그 데이터 분석 을 소개 하 겠 습니다 . 
 애견 쇼핑몰 가공 데이터 를 프로세스 마이닝 에 적용 하 여 프로세스 맵 을 그렸으며 이 는 [ 그림 1 ] 에 나타나 있 습니다 . 프로세스 맵 은 실제 고객 이 웹 페이지 에서 움직인 동선 을 그려 주 며 , 프로세스 맵 을 통하 여 어디 로부터 고객 이 많이 방문 했 는지 , 어떤 곳 을 많이 방문 했 는지 등 을 확인 할 수 있 습니다 . 빨간색 이 진할수록 많이 방문 한 웹 페이지 로 , 해당 애견 사이트 는 메인 홈페이지 , 검색 , 기본 상품 , 장바구니 , 이벤트 웹 페이지 를 많이 방문 한 것 을 알 수 있 습니다 . 
 위 의 프로세스 맵 으로 웹 사이트 를 방문 한 전체 적 인 고객 동선 을 확인 할 수 있 지만 , 모든 고객 들 이 위 의 동선 처럼 웹 사이트 를 이용 하 지 않 습니다 . 고객 을 특징 별 로 분류 한 후 분류 된 고객 의 동선 이 어떻게 달라지 는 확인 해 보 겠 습니다 . 분류 에 는 클러스터 링 방법론 중 가장 대표 적 인 K - means 를 이용 하 였으며 , K - means 는 데이터 를 K 개 의 군집 으로 묶 어 주 는 알고리즘 입니다 . 방법 론 에 대한 자세 한 내용 은 K - Means ( 위키 ) 를 참조 해 주 시 면 됩니다 . 
 방문 한 웹 페이지 를 이용 하 여 애견 웹 사이트 고객 을 5 개 의 그룹 으로 나누 었 으며 , 그룹 별 특징 은 [ 그림 2 ] 에서 확인 할 수 있 습니다 . 왼쪽 위 부터 1 번 , 2 번 , 3 번 그룹 , 아래 는 4 번 , 5 번 그룹 의 특징 을 Radar 그림 으로 나타냈 습니다 . 중앙 에서 많이 떨어질수록 해당 웹 페이지 를 많이 이용 한 것 을 나타내 며 , radar 그림 으로 각 그룹 의 특징 을 확인 해 보 겠 습니다 . 2 번 그룹 에 속한 고객 은 다른 그룹 보다 세일 상품 을 많이 본 고객 비율 이 높 은 것 으로 확인 됩니다 . 3 번 그룹 은 다른 그룹 보다 프리미엄 상품 을 많이 본 고객 비율 이 높 으며 , 5 번 그룹 은 전체 적 으로 다른 그룹 보다 웹 페이지 이용 비율 이 높 으며 , 특히 검색 , 기본 상품 , 장바구니 를 많이 본 고객 비율 이 높 습니다 . 
 [ 그림 2 ] K - means 결과 ( Radar ) 
 위 의 그룹 이 프로세스 맵 에 어떤 영향 을 주 는지 확인 해 보 겠 습니다 . 2 번 그룹 에 속한 고객 동선 을 프로세스 맵 으로 그려 보 았 으며 , 해당 그림 은 [ 그림 3 ] 을 통해 확인 이 가능 합니다 . 위 의 결과 와 동일 하 게 2 번 그룹 고객 들 은 세일 상품 을 많이 이용 하 였으며 , [ 메인 홈페이지 > 세일 상품 > 기본 상품 ] 순 으로 웹 페이지 를 많이 이용 하 였 습니다 . 또한 , 기본 상품 과 세일 상품 을 서로 번갈 아 보 며 이용 한 것 으로 확인 됩니다 . 
 [ 그림 3 ] 프로세스 맵 – 2 번 그룹 
 4 번 그룹 에 속한 고객 동선 의 프로세스 맵 은 [ 그림 4 ] 에 나타나 있 으며 , 위 의 결과 와 동일 하 게 프리미엄 상품 을 많이 이용 하 였 습니다 . 페이지 를 순차 적 으로 이용 하 는 3 번 그룹 과 는 다르 게 메인 홈페이지 를 중심 으로 여러 페이지 를 이용 한 것 으로 확인 되 며 , 특히 프리미엄 상품 다음 으로 이벤트 를 많이 이용 하 였 습니다 . 
 [ 그림 4 ] 프로세스 맵 – 4 번 그룹 
 마지막 으로 5 번 그룹 에 속한 고객 동선 을 프로세스 맵 으로 그려 보 았 으며 , 해당 그림 은 [ 그림 5 ] 를 통해 확인 이 가능 합니다 . 위 의 결과 와 동일 하 게 5 번 그룹 고객 들 은 검색 , 이벤트 , 장바구니 를 많이 이용 하 였으며 , 검색 과 기본 상품 을 서로 연계 하 여 이용 한 것 으로 확인 됩니다 . 
 [ 그림 5 ] 프로세스 맵 – 5 번 그룹 
 이 처럼 프로세스 마이닝 과 클러스터 링 을 이용 하 면 전체 적 인 고객 동선 뿐 만 아니 라 그룹 별 고객 동선 또한 확인 할 수 있 습니다 . 또한 지금 은 단순히 웹 페이지 데이터 만 이용 하 였 지만 , 데이터 에 여러 가지 속성 을 결합 하 면 여러 그룹 별 특징 을 확인 할 수 있 으며 , 이 에 따라 많 은 전략 적 시사점 을 도출 할 수 있 습니다 . 이 는 회사 전략 을 세우 는데 타당 한 근거 로 사용 될 수 있 습니다 .