최단 경로 알고리즘으로 발견하는 '진짜' 구매 여정

데이터 분석가들은 고객의 구매 패턴을 파악하느라 매일 고군분투한다. 근데... 솔직히 말해서 이거 진짜 귀찮은 일이다.

왜 귀찮으냐?
1. 개별 고객 데이터를 하나하나 들여다보자니 양이 너무 많고
2. 내가 보는 이 유저들이 진짜 '일반적인' 케이스가 맞나 싶고
3. 그렇다고 뻔한 '구매 퍼널' (진입 → 상품 상세 → 구매)만 보자니 너무 단순해서 인사이트가 안 나오고
4. Amplitude 같은 분석 툴로 [진입 → 구매] 경로를 빈도수로 묶어보자니... 뭔가 부족하다

그래서 고민했다.
"어떻게 하면 유저들의 진짜 구매 패턴을 더 쉽고 의미 있게 볼 수 있을까?"

그러다 떠올린 게 바로 '최단 경로 찾기 알고리즘(Dijkstra's algorithm)'이다!
(여기서 이탈 ㄴㄴ)


 위의 알고리즘을 활용한 패턴 찾기를 매~~ 우 쉽게 설명해 보면 아래와 같다:

1. 페이지는 동그라미다:
모든 페이지를 하나의 동그라미(노드)로 생각해 보자.

2. 페이지 이동은 선이다:
A페이지에서 B페이지로 갈 수 있으면, 두 동그라미 사이에 선(에지)을 긋는다.

3. 자주 가는 길은 가깝다:
특정 페이지 간 이동이 잦을수록, 그 '거리'는 짧아진다.
(전문용어로는 이걸 '가중치'라고 해요)

4. 가장 많이 가는 길 찾기:
홈에서 구매 페이지까지 가장 자주 사용되는 경로를 찾는다.
(여기서 Dijkstra 알고리즘이 등장! 근데 세부 설명은 패스... �)

5. 인기 경로 정리하기:
이렇게 찾은 '짧은 길들'이 바로 고객들이 실제로 가장 많이 사용하는 구매 경로다!

6. 전체 고객 분석:
이걸 모든 고객에게 적용하고, 가장 많이 사용된 경로부터 정리한다.

7. 진짜 구매 패턴 발견:
결과적으로 우리는 고객들이 실제로 어떤 경로로 구매하는지 (또는 다른 중요 페이지에 가는지) 딱 좋은 수준으로 파악할 수 있다!

이렇게 하면 진짜 고객들이 어떤 길을 따라 구매하는지, 훨씬 더 생생하게 볼 수 있다는 거죠!

물론! 이건! 아직 아이디어 단계예요. 실제 업무에 적용해보진 않았다.
아이디어... 그냥 아이디어...
(근데 괜찮지 않나? �)


[인사이트: 이 방법의 장점은 '현실'에 가깝다는 것이다. 마치 공원에 자연스럽게 생기는 '사람들이 만든 길'처럼, 고객들도 자기들만의 자연스러운 구매 경로를 만든다는 것에 착안했다. 이 알고리즘으로 그 '진짜 길'을 발견할 수.. 있지 않을까?]