- 온라인 세일즈 데이터 전처리, 가공을 통해 코호트 분석 - 코호트 분석 결과에 따른 데이터 관련 가설 검증 - 가설 검증 결과를 바탕으로 추가 데이터 분석 방향 제안

Problem) - 우체국 예금의 앱 서비스인 ‘우체국 스마트 뱅킹’의 낮은 인지도 - 메인 타겟인 1020 소비자의 낮은 선호도 - 소규모 제작 예산 Solution) - ‘우체국 스마트 뱅킹’의 줄임말인 ‘우스뱅’을 집중적으로 알리기 위해
‘뱅킹이 우스워지는’ 상황과 ‘ㅋㅋㅋㅋㅋ’ 과장되게 웃는 유머 포인트 활용 - 뱅킹이 우스워지는 상황과 우스뱅 앱의 주요 기능 매칭 - 1020에게 인지도가 높은 BJ랄랄을 성우로 활용 - 애니메이션 제작, 성우 활용 등으로 한정된 제작비 효율적 운영

- 구글 플레이스토어에서 'iM' 앱의 리뷰 데이터(리뷰 텍스트, 날짜, 별점, 좋아요) 크롤링 - 크롤링한 리뷰 데이터 전처리, 형태소 분석을 통해 사용자들이 리뷰에 공통적으로 많이 사용하는 단어 확인 - 데이터 분석 결과를 바탕으로 앱 사용자들의 인사이트 도출

- 마케팅 채널 별 Impression 및 세일즈 데이터에 대한 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 시각화를 통한 인사이트 발견 - 최적의 마케팅 예산 분배를 위해 세일즈 예측 머신러닝 모델 개발 - 머신러닝 모델 성능 향상을 위한 가설 설정 및 검증

Problem ) - 우체국 금융의 브랜드 아이덴티티인 ‘착한금융’을 유지 발전시키면서 
시중 금융사 대비 USP 요소가 적은 우체국 금융의 특장점 전달 필요 Solution) - 코로나 시국의 소비자 인사이트 예측, 불안한 시기에 안정성을 강조하는 전략 - ‘믿을 수 있는 착한 금융’ 브랜드 메시지와
’괜찮아 돌아보면 우체국이 있으니까’ 캠페인 메시지 도출 Result) - 광고 세부 속성 평가 6개 지표 중 5개 지표 전년 대비 상승 
 - 브랜드 선호 이유 안정성, 믿음/신뢰성 전년 대비 각각 14%, 11% 상승