Study 2 주차 - 태블로 Tableau, 스포티파이 유저 특성 분석 대시보드

스터디 진행일 : 24.11.17

💡 대시보드 및 퍼블릭 주소

최종 대시보드

https://public.tableau.com/app/profile/.68541509/viz/Spotify_20241118_FIN/useranalysis

Spotify_20241118_FIN

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💡 데이터

• 스포티파이 유저 설문조사 데이터, 캐글
• https://www.kaggle.com/datasets/meeraajayakumar/spotify-user-behavior-dataset/data
• 520개의 데이터
• discussion 탭 들어가보니 해당 데이터는 kochi city in kerala(인도)에서 2023년 6월에 수집된 걸로 파악

Spotify User Behavior Dataset

 

	Column name	Description	EX
1	Age	연령대(간격이 다름)	20-35
2	Gender	성별	Female
3	spotify_usage_period	사용기간	More than 2 years
4	spotify_listening_device	주로 듣는 기기	Smart speakers or voice assistants
5	spotify_subscription_plan	최근 구독 플랜	Free (ad-supported)
6	premium_sub_willingness	프리미엄 플랜 사용 의사	Yes
7	preffered_premium_plan	프리미엄 플랜 사용 중 or 사용 계획이라면 구독료 얼마 내는지	Family Plan-Rs 179/month
8	preferred_listening_content	선호하는 콘텐츠	Podcast
9	fav_music_genre	선호하는 장르	Melody
10	music_time_slot	선호하는 청취 시간대	Night
11	music_Influencial_mood	선호하는 분위기 or 상황	Sadness or melancholy
12	music_lis_frequency	언제 음악을 더 자주 듣는지	leisure time
13	music_expl_method	새로운 음악을 발견하는 방법	Playlists
14	music_recc_rating	음악 추천 시스템 평가점수	3
15	pod_lis_frequency	팟케스트 듣는 빈도	Daily
16	fav_pod_genre	선호하는 팟캐스트 장르	Comedy
17	preffered_pod_format	선호하는 팟캐스트 형식	Interview
18	pod_host_preference	모르는 사람 or 잘알려진 사람의 콘텐츠 중 선호하는 팟캐스트	Both
19	preffered_pod_duration	선호하는 팟케스트 에피소드 분류(30분 미만의 짧은 에피소드 or 30분 이상의 긴 에피소드)	Both
20	pod_variety_satisfaction	스포티파이의 팟케스트 다양성과 가용성에 대한 만족여부	Ok

 

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💡 문제정의

• spotify_subscription_plan, premium_sub_willingness 변수를 활용하여 고객군을 나눈뒤, 고객군 별 스포티파이의 수익성 확장 전략을 위한 인사이트를 발굴하고자 함
• 고객군 정의

  	Group		Description
  1	Group1	충성고객	유료 구독 중, 프리미엄 계속 구독 의향O
  2	Group2	예비고객	무료 구독중, 프리미엄 계속 구독 의향 O
  3	Group3	이탈고객	유료 구독 중, 프리미엄 계속 구독 의향X
  4	Group4	무관심고객	무료 구독중, 프리미엄 계속 구독 의향 X

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💡 분석 시나리오

• 고객군집 중, 확실한 수익에 보템이 되는 그룹군은 Group1,2로 설문조사 대상 유저중 약 35%를 차지함
• 두 그룹 모두 프리미엄 유료 플랜에 대한 구독 의향이 있기 때문에 두 그룹의 특성을 분석하기로 함

고객 그룹 구분 표

• 피그마 레이아웃 제작

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💡 중복응답 문항 전처리

• music_lis_frequency, music_expl_method 문항은 중복응답 문항이라 태블로 prep으로 전처리 진행함

중복문항이 있는 컬럼

중복문항 전처리 후

 

태블로 프랩 전처리 화면

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💡 분석결과 및 인사이트 

  🎧 All ( 모든 고객 )

• 고객특성 1 : 20-35 여성 고객이 331명으로 대다수를 차지함
• 고객특성 2 :팟캐스트 보다 음악 콘텐츠를 선호함
• 고객특성 3 : Night 시간대, Traveling 여행 분위기의 음악을 선호함
• 고객특성 4 : Group3(이탈고객)을 제외하고 음악 추천 시스템에 대한 평균 만족도는 모든 그룹에서 3.4 이상
• 고객특성 4 : 성 및 연령대별로는 60대 여성의 음악 추천 시스템에 대한 평균 만족도는 4.0으로 가장 높음
• 고객특성 4 : 20-35 여성 고객의 평균 만족도는 3.6으로 60대 여성 다음으로 높으나, 20-35 남성 고객의 평균 만족도 3.7보다는 낮음 
• 고객특성 5 : 새로운 음악을 찾을 때, 플레이리스트와 연관된 음악을 찾는 경향이 높음 

  🎧 Group 1 ( 충성고객 )

• 고객특성 1 : 20-35 여성 고객이 대다수를 차지함
• 고객특성 2 :팟캐스트 보다 음악 콘텐츠를 선호함
• 고객특성 3 : Night 시간대, Traveling 여행 분위기의 음악을 선호함
• 고객특성 4 :  20-35 남성의 음악 추천 시스템에 대한 평균 만족도는 4.1으로 가장 높음
• 고객특성 4 : 20-35 여성 고객의 평균 만족도는 3.6으로 그 다음으로 높음
• 고객특성 5 : 새로운 음악을 찾을 때, 20-35여성은 추천시스템에 의해 음악을 찾는 경향이 높음 

 

  🎧 Group 2 ( 예비고객  )

• 고객특성 1 : 20-35 여성 고객이 대다수를 차지함
• 고객특성 2 :팟캐스트 보다 음악 콘텐츠를 선호함
• 고객특성 3 : Night 시간대, Traveling 여행 분위기나 leisure time 여가시간 분위기의 음악을 선호함
• 고객특성 4 :  35-60 남성의 음악 추천 시스템에 대한 평균 만족도는 4.5으로 가장 높음
• 고객특성 4 : 20-35 남성 고객의 평균 만족도는 3.8으로 그 다음으로 높으며, 20-35 여성 고객의 평균 만족도는 3.6
• 고객특성 5 : 새로운 음악을 찾을 때, 20-35여성은 추천시스템에 의해 음악을 찾는 경향이 높음 

  🎧 종합 인사이트 

• 가장 많은 유저를 차지하는 20-35 여성 고객을 타깃으로, 그룹별 특성을 반영하여 
• Group1 충성고객의 경우, 20-35여성 타켓으로 밤시간대의 여행테마의 음악 추천 시스템 강화 및 관련 콘텐츠 늘리기
• Group2 예비고객의 경우, 20-35여성 타켓으로 밤시간대의 여행 or 여가시간에 들을만한 성격의 음악 추천 시스템 강화 및 콘텐츠 늘리기
• 위와 같은 인사이트를 스포티파이의 수익성 확산 전략에 활용할 수 있음 

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💡 느낀점 및 보완점

• Music_Recc_Rating 변수로 콘텐츠기반 추천시스템을 개발해볼까 싶었으나, 해당 변수는 개별 콘텐츠에 대한 만족도가 아닌 스포티파이의 음악 추천 시스템 만족도 (1-5) 점수여서 뭔가 모델링은 하지 못해서 아쉬웠습니다..
• 내가 하고자하는 목표, 방향성에 맞는 데이터를 찾는 것이 생각보다 많이 어려운 것 같습니다...
• 설문 응답 국가가 인도에 한정된 것 같아서 다수 고객에 적용하기엔 부족한 것 같습니다..
• 스포티파이는 10-20대의 무료 유저가 대다수라 하는데, 직접 써보면서 해당 플랫폼에 대한 이해도를 더 높여야겠습니다..

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💡 피드백

• 로고색이 강해서 데두리는 채도 빼면 좋을 듯
• 상위에 말하고자 하는 주요 수치,퍼센트들을 직관적으로 표시하면 좋을 듯
• 그래프들은 여러개 만들기보다는 드릴다운 or 크게 보이게
• 데이터의 출처나 수집방식 등 언급해줘야 사용자들의 분석에 대한 이해도가 높아짐
• 스파이더 차트 등 설문조사 결과에 적합한 시각화 방법 활용해도 좋을 듯

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