[기초 프로젝트] 음악 플랫폼 유저 행동 데이터 분석 (3)

 

 

 

 

 

💟 팟캐스트 사업의 개선안

내가 했던 내용만을 정리를 해본다!
프로젝트의 내용은 요금제 부분에서 개선해야한다는 관점과 팟캐스트 사업의 방향과 개선안을 제시하는 파트로 나눠서 진행을 했는데 나는 이 중 개선안을 제시하는 부분을 맡아 데이터를 분석해 의견을 제시했었다.

앞선 결측치 분석을 통해 팟캐스트에 대한 것은 이를 활용하자는 것을 제안했었고, 팟캐스트에 관심이 없다라는 것을 다른 분이 데이터적으로 파악해주셨다. 그래서 팟캐스트 사업은 무리한 확장은 하면 이익손실이 있을 것으로 보여졌고 실제로 사업의 흐름을 조사해보면 팟캐스트 사업에 많은 투자가 이루어졌다가 적자가 난 부분도 볼 수 있었다.

그래서 우리의 방향은 무리한 확장 x, 내실 강화 쪽으로 진행하는 것이 맞다고 생각했고, 이를 위한 데이터 분석을 다음과 같이 진행했다.

 

1️⃣ 음악과 팟캐스트 이용자 비율

• 음악 or 팟캐스트 결과이기 때문에 정말 팟캐스트 이용자가 적은지 확인 필요

해당 질문은 음악 혹은 팟캐스트 중 어떤 것을 선호하는지에 대한 대답 결과를 볼 수 있었다.
값의 개수를 구해서 nomalize를 통해 비율을 구했다.
그러나 이 결과가 음악 아니면 팟캐스트 중 하나만 고를 수 있는 것이었기 때문에, 순수하게 팟캐스트 이용이 정말 낮은지 확인을 하고 싶었다.

contents_ratio = df['preferred_listening_content'].value_counts(normalize=True) * 100
contents_ratio.to_frame()

 

2️⃣ 캐스트 이용 빈도를 통한 실이용자 비율 추측

• 빈도에 대한 응답은 모든 설문자가 선택해줬기 때문에 여기서 설문대상자들 내 실이용자를 추림
• 유니크값을 보면 Daily : 5, Several times a week : 4 ... Rarely : 2, Naver : 1 이라고 생각해볼 수도 있어서 낮은 범주에 포함 시켜보고 비율을 측정해보니 63% 비율로 팟캐스트를 이용하지 않는다고 판단
• Rarely+Never : 63.65384615384615
• Daily + Once a week + Several times a week : 36.34615384615385

그래서 팟캐스트를 얼마나 이용하는지 빈도 설문을 파악해보았다. 모든 설문자들이 응답을 해줬기 때문에 팟캐스트의 빈도에 따라서 응답해준 결과를 보면 이용 빈도를 추측해볼 수 있을 것 같았다.
그 결과를 보면 역시나 이용 빈도가 낮은 것으로 판단할 수 있었다.

pod_fre = df['pod_lis_frequency'].value_counts(normalize=True) * 100

 

 

 

3️⃣장기 고객의 팟캐스트 이용 빈도

• 장기 고객의 경우 팟캐스트라는 서비스에 익숙, 이용 빈도는?
• 최장기 고객의 경우 이용빈도가 낮음
• 최장기 고객의 팟캐스트 이용을 늘리기 위한 취향 분석 필요

🔹 이용 고객의 기간 확인, 최장기 고객 : 2년 이상

🔹 스포티파이 이용 기간 유저와 팟캐스트 이용 빈도의 교차 분석

 

4️⃣ 2년 이상, 팟캐스트를 잘 안 듣는 유저의 팟캐스트 취향 질문 무응답 빈도 확인

팟캐스트를 잘 안듣는 유저 = Never(47명)와 Rarely(84명)를 응답한 사람
이중에 팟캐스트 취향 질문에 무응답 빈도를 확인해 취향 분석 타겟팅이 가능한지를 확인하였다.

🔹 Never

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Never 유저가 팟캐스트 장르 무응답을 44명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Never') & (df['fav_pod_genre'].isnull())].reset_index()

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Never 유저가 팟캐스트 포맷 무응답을 38명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Never') & (df['preffered_pod_format'].isnull())].reset_index()

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Never 유저가 팟캐스트 호스트 유형 무응답을 39명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Never') & (df['pod_host_preference'].isnull())].reset_index()

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Never 유저가 팟캐스트 길이 무응답을 40명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Never') & (df['preffered_pod_duration'].isnull())].reset_index()

 

🔹 Rarely

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Rarely 유저가 팟캐스트 장르 무응답을 13명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Rarely') & (df['fav_pod_genre'].isnull())].reset_index()

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Rarely 유저가 팟캐스트 포맷 무응답을 6명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Rarely') & (df['preffered_pod_format'].isnull())].reset_index()

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Rarely 유저가 팟캐스트 호스트유형 무응답을 11명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Rarely') & (df['pod_host_preference'].isnull())].reset_index()

# 2년 이상 이용한 팟캐스트 Rarely 유저가 팟캐스트 길이 무응답을 8명이 함
df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Rarely') & (df['preffered_pod_duration'].isnull())].reset_index()

 

각각의 값을 비율 계산을 해서 시각화를 시켜보았다.
보면 rarely를 응답한 최장기 이용 고객들은 취향 분석에 쓸 수 있는 질문에 무응답이 적은 편이기 때문에 타겟팅을 할 수 있겠다고 판단하여 이들의 취향이 어떤지 분석하였다.

 

5️⃣ 2년 이상, Rarely 응답자의 팟캐스트 취향 분석

# 2년이상 이용 고객 + 이용 빈도가 rarely인 사람을 조건으로 걸어줌
more2y_rarely = df[(df['spotify_usage_period'] == 'More than 2 years') & (df['pod_lis_frequency'] == 'Rarely')]

 

조건을 걸어준 데이터를 이용해 해당 컬럼의 비율을 구하는 코드를 짜서 시각화를 막대그래프로 시켰다.

 

 

결과는 다음과 같이 정리할 수 있었다.

• 장르 : 생활과 건강(33.3%)
• 팟캐스트 형태 : 스토리텔링, 대화형(31.0%)
• 호스트 유형 : 유명, 비유명 둘 다 상관없음(66.7%)
• 팟캐스트 진행 길이 : 짧은 것(56.0%)

이러한 결과를 바탕으로 타겟층의 취향에 맞는 팟캐스트 컨텐츠를 제공하며 팟캐스트 이용을 늘리는 방안을 모색하는 쪽으로 생각해볼 수 있다고 의견을 나누며 내 분석은 끝냈다!!