그래프 기반 고객 행동 데이터 모델링 및 분석 방법론

 

 

고객 행동 데이터의 분석은 현대 기업들이 경쟁우위를 확보하는 데에 중요한 역할을 합니다. 그러나 고객 데이터의 복잡성과 다양성으로 인해 관리 및 분석이 어려워지고 있습니다. 이러한 문제에 대응하기 위해 그래프 데이터베이스의 고객 행동 그래프를 활용할 수 있습니다. 

 

그래프데이터베이스의 데이터 표현

그래프데이터베이스는 노드와 에지를 사용하여 관계를 표현하고 명시적으로 연결성을 나타냅니다. 이로 인해 복잡한 관계를 직관적으로 표현하고 다양한 관계 패턴을 탐색하는 데 유리합니다. 

그래프데이터베이스는 스키마가 유연하며, 데이터 모델에 속성을 동적으로 추가하거나 수정할 수 있습니다. 이는 다양한 속성이 있는 데이터를 기존 노드에 에지로 연결하며 추가하기 때문에 처리 및 관리에 효과적입니다. 더불어 그래프 쿼리를 사용하여 데이터 간의 연결성을 효율적으로 탐색합니다.

 

고객 행동 그래프 모델링

그래프 모델은 각각의 고객을 노드로 나타내고, 그들 간의 상호작용이나 연결을 엣지로 표현할 수 있습니다. 이로써 복잡한 고객 네트워크와 상호작용 패턴을 효과적으로 표현할 수 있습니다. 고객 행동 데이터를 그래프 데이터베이스로 모델링하는 상세한 과정은 다음과 같습니다.

• 엔티티, 관계의 식별

먼저 엔티티와 이에 따른 관계를 식별합니다. 고객 행동 데이터에서 중요한 개체인 고객, 제품, 이벤트 등을 식별합니다. 이러한 개체를 그래프의 노드로 표현됩니다. 관계의 식별은 예를 들어, 고객이 제품을 구매하거나 이벤트에 참여하는 행동이 있다면, 이러한 관계를 그래프의 에지로 표현할 수 있습니다. 이러한 관계를 통해 고객의 행동을 그래프로 나타냅니다. 

• 노드, 엣지 속성의 식별

다음으로 각 노드와 에지에 대한 속성을 식별합니다. 예를 들어, 고객 노드에는 이름, 성별, 연령대와 같은 속성을 추가할 수 있습니다. 이러한 속성은 그래프 쿼리 및 분석에 사용될 수 있습니다. 에지에는 행동 유형, 행동 날짜, 구매 금액 등과 같은 속성을 추가할 수 있습니다. 이러한 속성은 연결 관계와 행동 패턴을 더 상세하게 표현할 때 사용됩니다. 

• 그래프 구성

마지막으로 위에서 식별한 엔티티, 관계, 노드 및 엣지의 속성을 기반으로 그래프를 구성합니다. 각 노드는 엔티티를 나타내고, 에지는 관계와 속성을 표현합니다. 이러한 구성을 통해 고객 행동 데이터를 직관적이고 유연하게 표현할 수 있습니다. 

 

이러한 과정을 통해 데이터를 그래프 데이터베이스로 로드합니다. 데이터를 노드와 엣지의 형식에 맞게 적절히 매핑하여 그래프에 적재합니다. 이렇게 모델링 된 그래프 데이터베이스는 그래프 쿼리를 사용하여 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다.

그래프 쿼리를 활용하여 고객 간의 연결성, 행동 패턴, 예측 분석 등을 수행할 수 있으며, 고객 중심의 전략 수립과 개인화된 서비스 제공에 용이합니다. 또한, 그래프 데이터베이스의 유연성과 확장성을 활용하여 대용량의 고객 행동 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있습니다.

 

고객 행동 그래프와 고객 행동 분석

고객 행동 그래프를 통해 다음과 같은 분석을 수행할 수 있습니다.

1. 네트워크 분석(Network Analysis)

네트워크 분석은 고객 간의 관계를 탐색하고 이해하기 위해 사용됩니다. 고객 행동 데이터를 그래프로 모델링하고 네트워크 분석 기법을 적용하여 고객들 간의 관계를 확인합니다. 중심성 지표, 커뮤니티 탐지, 연결 예측 등의 기법을 사용하여 중요한 고객을 식별하거나 영향력 있는 그룹을 찾을 수 있습니다. 

2. 경로 분석(Path Analysis)

경로 분석은 고객 행동 데이터상에서 특정한 경로 혹은 시퀀스를 탐색하고 이해하는 분석 기법입니다. 예를 들어, 고객이 어떤 제품을 구매했는지, 어떤 이벤트에 참여했는지를 파악하고, 그 과정에서 거쳐간 다른 제품이나 이벤트 등을 확인합니다. 이를 통해 고객들의 행동 패턴을 이해하고 상관관계를 파악할 수 있습니다.

3. 영향력 분석(Influence Analysis)

영향력 분석은 고객들 사이의 영향력 및 영향력이 미치는 요인을 분석하는 기법입니다. 그래프 데이터에서 영향력 지표를 계산하여 중요한 고객이나 기여를 하는 요소를 식별합니다. 이는 고객 세그먼트의 동작을 이해하고 영향력 있는 마케팅 전략을 설계하는 데 도움을 줍니다. 

결론

고객 행동 데이터를 그래프 기반으로 표현할 경우 복잡한 고객 행동 패턴을 파악할 수 있어 분석력이 높은 강점이 있습니다. 그리고 그래프 구조를 이용하여 다양한 분석 결과를 도출할 수 있어 유용합니다. 이 방법론을 활용하면 기업에서 보유한 대규모 데이터셋도 손쉽게 처리할 수 있으며, 효과적으로 고객 행동 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 그래프 데이터베이스의 활용으로 인해 실시간으로 변화하는 고객 행동에 대응하는 것도 가능합니다. 이러한 장점들을 바탕으로 고객 경험 및 비즈니스를 개선하는 가치를 창출할 수 있으며 기업의 제품/서비스 발전과 경쟁력 제고를 위한 중요한 도구 중 하나가 될 수 있습니다.

 

 

글 : 백진아 선임 ( 비트나인 서비스분석팀 )