카페 주문 내역 파일을 올리면 끝. 30일 넘게 주문이 없는 휴면 고객을 찾아 이탈 원인을 4가지 유형으로 분류하고, 유형별 재방문 액션까지 제안합니다.
휴면 고객 목록을 뽑는 데서 끝내지 않고, 고객별 주문 패턴을 분석해 ‘왜 이탈했는지’를 규칙으로 분류합니다. 분류 결과는 리텐션 캠페인, 재구매 유도, 타겟 세그먼트 설계의 출발점으로 쓸 수 있습니다.
“휴면 고객은 누구이고, 왜 떠났으며, 무엇을 해야 하는가”를 한 화면에서 답합니다. 운영 의사결정에 바로 연결되는 진단형 도구입니다.
휴면 기준 30일, 우선순위 매칭 등 모든 판정 기준이 공개되어 있습니다. 같은 데이터는 항상 같은 결과를 냅니다.
업로드한 주문 데이터는 외부 서버로 전송되지 않고 브라우저 안에서만 분석됩니다. 별도 저장소에 보관하지 않습니다.
아래는 실제 코드에 구현되어 동작하는 기능입니다.
고객ID, 주문일, 주문메뉴, 쿠폰사용여부, 매장ID 등 표준 열을 동의어(회원번호·order_date·메뉴·매장 등)까지 자동 매핑합니다.
데이터의 최신 주문일을 기준일로 잡고, 마지막 주문이 30일을 초과한 고객을 휴면으로 분류합니다.
쿠폰 의존(가격 민감), 특정 메뉴 편중(상품 의존), 특정 매장 편중(매장 의존), 주문 간격 확대(이탈 징후)를 우선순위로 분류합니다.
유형마다 재방문 유도 방향(할인 쿠폰, 대체 메뉴 추천, 매장 한정 이벤트, 조기 재방문 푸시 등)을 함께 제시합니다.
전체/휴면/활성/휴면율 요약 카드와 원인별 분포 막대그래프로 전체 상황을 한눈에 보여줍니다.
휴면 고객마다 주문 수·마지막 주문·경과일·원인·근거 수치·추천 액션을 표로 정리합니다.
파일을 올리는 순간부터 진단표까지, 모든 단계가 사용자의 기기 안에서 진행됩니다.
.xlsx · .xls · .csv 파일을 드래그앤드롭하거나 파일 선택으로 불러옵니다.
헤더를 정규화하고 동의어 사전으로 표준 열에 매핑합니다. 필수 열이 없으면 안내합니다.
고객별로 묶어 휴면 여부, 쿠폰 비율, 메뉴·매장 편중, 주문 간격 추세를 계산합니다.
요약 카드, 원인 분포, 고객별 진단표와 추천 액션을 화면에 표시합니다.
개인정보 보호를 위해, 업로드 전 실명·전화번호·이메일 등 직접 식별 정보를 내부 고객ID로 치환하는 것을 권장합니다. 업로드한 데이터는 서버로 전송되지 않습니다.
.xlsx · .xls · .csv — 드래그앤드롭 또는 파일 선택
고객ID 주문일 주문금액 주문메뉴
쿠폰사용여부 프로모션참여여부 매장ID| 고객ID | 주문수 | 마지막 주문 | 경과일 | 원인 | 근거(수치) | 추천 액션 |
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분석 결과 세그먼트를 운영 업무로 연결하는 예시입니다.
‘이탈 징후형’으로 분류된 고객을 주문 간격이 벌어지는 시점에 맞춰 재방문 메시지 대상으로 추립니다.
쿠폰 사용 비율이 높은 ‘가격 민감형’을 기간 한정 할인 캠페인 타겟 리스트로 활용합니다.
‘상품 의존형’의 최다 구매 메뉴를 근거로 신메뉴·대체 메뉴 추천 알림 세그먼트를 구성합니다.
특정 매장에 편중된 ‘매장 의존형’ 고객을 해당 매장 한정 이벤트 대상으로 분류합니다.
※ 본 도구는 위 세그먼트를 ‘분류·진단’합니다. 실제 메시지 발송·캠페인 집행은 별도의 CRM/마케팅 채널에서 수행해야 합니다.
현재 코드 기준의 사실만 짧게 안내합니다.
참고: 화면에 쓰는 폰트·라이브러리는 외부 CDN에서 불러오지만, 주문 데이터 자체는 전송되지 않습니다.
서비스 소개·기능·분석 흐름·데이터 처리/개인정보 안내·FAQ·문의 섹션 추가, 다크 모드 및 반응형 네비게이션 도입.
규칙 기반 휴면 판정과 4유형 원인 분류, 요약 카드·분포 막대·진단표, 열 자동 인식, 샘플 데이터 기능 제공.
기능 제안, 버그 제보, 분류 기준 관련 의견은 아래 채널로 보내주세요.
소스 코드 확인과 이슈 등록(버그·기능 요청)이 가능합니다. 분류 규칙과 판정 기준이 모두 공개되어 있어 동작을 직접 검증할 수 있습니다.
GitHub에서 이슈 남기기 ↗※ 본 도구는 패스오더 CRM 운영 흐름을 위한 규칙 기반 분석 도구입니다. 데이터 처리 방식·판정 기준 등 안내된 내용은 모두 현재 코드에서 실제로 동작하는 범위로 한정합니다.