고객사를 알아볼 수 있는 정보는 빼고, 접근 방식 위주로 정리했습니다.
점포별 일 단위 수요를 예측해 발주량을 조정했습니다. 기상·요일·지역 행사 일정을 결합했고, 예측이 자주 빗나가는 구간은 따로 분류해 그 구간에서는 모델을 쓰지 않도록 했습니다.
이탈 직전 행동 패턴을 찾는 의뢰였는데, 분석해 보니 이탈의 상당수가 결제 실패라는 기술적 원인이었습니다. 모델을 만드는 대신 결제 재시도 로직 개선을 제안했습니다.
부서마다 다르게 계산되던 핵심 지표의 정의를 하나로 맞췄습니다. 분석보다 정의를 합의하는 데 더 많은 시간이 들었습니다.