금융 데이터는 어떻게 분석하면 포폴에서 잘 먹힐까?

포트폴리오에 사용할

데이터 분석 주제 찾는 감각 키우기 02

이제부터 가상의 기업 환경 예시를 기반으로

'데이터 분석 주제를 찾는 연습'을 해보겠습니다.

(각 기업이 처한 환경은 예시입니다!! 예시!!)

본 내용은 시리즈로 게재될 예정이니 미리 팔로잉 해두시고 하나씩 따라와 주세요~

데이터 분석 주제 찾는 감각을 키우기 위해서는 꾸준히 해야 내 것으로 만들 수 있습니다.

그 전에 먼저,

1편은 아래 링크 참고하세요~

https://fishingproductfr.com/@maven/514

자주 쓰는 은행은 주거래 은행일까?

카지노뱅크 같은 디지털 뱅크를 데이터 분석 포트폴리오 주제로 잡는다면 어떤 방향이 좋을까요?

디지털 뱅크는 간편한 UX, 쉬운 가입, 빠른 이체, 생활금융 서비스 등을 기반으로 빠르게 성장했습니다. 초기에는 20~30대 중심의 모바일 친화 고객이 핵심 이용층이었지만, 이제는 40~50대 이상 고객까지 확대되면서 전 연령대가 사용하는 금융 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다.

(흔히 아직도 2030 중심일거라 생각하는데, 착각입니다. 하지만 그 착각도 가설이 될 수 있습니다.)

이용률과 앱 활동성도 높습니다.

송금, 이체, 결제, 모임통장, 체크카드, 생활비 관리처럼

일상적인 금융 행동이 앱 안에서 반복적으로 발생하기 때문입니다.

하지만 여기서 중요한 질문이 하나 생깁니다.

자주 쓰는 은행이 곧 주거래 은행일까요?

고객이 앱에 자주 접속하고 소액 이체를 많이 한다고 해서 반드시 그 은행을 깊게 이용한다고 볼 수는 없습니다. 또 그 앱을, 그 은행을, 그 브랜드를 애정하고 있다고도 볼 수 없습니다.

어떤 고객은 카지노뱅크를 송금이나 소액 결제 용도로 자주 사용할 수 있습니다. 하지만 급여 입금, 자동이체, 예적금 유지, 대출 실행, 투자 상품 가입, 보험 상품 탐색까지 이어지지 않는다면 이 고객은 “활성 고객”이지만 “주거래 고객”은 아닐 수 있습니다.

따라서 카지노뱅크 같은 디지털 뱅크를 분석할 때는 단순히 “얼마나 많이 쓰는가”보다

“자주 쓰는 고객이 얼마나 깊게 이용하는가”를 보는 것이 더 중요합니다.

이 관점에서 포트폴리오 주제를 잡는다면 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

디지털 뱅크 고객의 소액 이용 패턴과 주거래 전환 가능성 분석

이 주제는 고객 행동 로그를 기반으로

앱 이용 빈도, 이체·결제 행동, 상품 조회, 신청 시도, 이탈, 재방문 등을 분석하고,

이를 통해 어떤 고객이 고부가 금융상품 또는 주거래 고객으로 전환될 가능성이 높은지 확인하는 분석입니다.

Step 1. 산업 구조 이해

디지털 뱅크는 오프라인 지점보다 모바일 앱을 중심으로 고객과 접점을 만듭니다.

고객은 복잡한 절차 없이 계좌를 개설하고, 송금하고, 결제하고, 모임통장을 만들고, 체크카드를 사용합니다. 금융 서비스를 무겁게 느끼던 고객도 디지털 뱅크에서는 비교적 쉽게 금융 활동을 시작할 수 있습니다.

이 구조의 장점은 명확합니다.

첫째, 고객 유입 장벽이 낮습니다.
둘째, 앱 접속과 거래 빈도가 높습니다.
셋째, 일상적인 금융 행동 데이터를 풍부하게 확보할 수 있습니다.
넷째, 금융 상품을 앱 안에서 자연스럽게 노출할 수 있습니다.

하지만 한계도 있습니다.

고객이 자주 접속한다고 해서 반드시 고수익 상품을 이용하는 것은 아닙니다.

소액 이체, 간편 결제, 잔액 확인처럼 가벼운 이용은 많지만,

대출·투자·보험·장기 예적금 같은 고관여 금융상품으로 자연스럽게 이어지지 않을 수 있습니다.

즉 디지털 뱅크의 핵심 과제는 단순 MAU 확대가 아니라,

높은 활동성을 주거래화와 고부가 금융 행동으로 연결하는 것입니다.

여기서 분석의 출발점은 다음 질문입니다.

“앱을 자주 쓰는 고객 중 누가 실제로 더 깊은 금융 관계로 전환될 가능성이 높은가?”

Step 2. 고객 행동 가설

디지털 뱅크 고객은 모두 같은 방식으로 앱을 사용하지 않습니다.

어떤 고객은 송금과 소액 결제를 중심으로 사용하고,

어떤 고객은 모임통장이나 생활비 통장을 자주 확인합니다.

또 어떤 고객은 예적금 상품을 비교하거나 대출 한도를 조회하거나 투자 상품 페이지를 둘러봅니다.

겉으로 보면 모두 “활성 고객”입니다. 하지만 고객의 깊이는 다릅니다.

예를 들어 월 20회 이상 앱에 접속하는 고객이 있다고 가정해 봅시다.

이 고객이 대부분 잔액 확인과 소액 이체만 한다면 이용 빈도는 높지만

금융 관계의 깊이는 낮을 수 있습니다.

반대로 월 접속 횟수는 8회 정도지만,

급여가 입금되고 자동이체가 등록되어 있으며 예적금 상품을 보유하고 있다면

이 고객은 주거래 고객에 가까울 수 있습니다.

따라서 분석 가설은 단순히 “이용 빈도가 높을수록 좋은 고객이다”가 아니라

다음과 같이 좀 더 실무적일 수 있습니다.

- 소액 이체·결제 빈도는 높지만 급여 입금, 자동이체, 카드 결제, 예적금 보유 등

주거래 신호가 약한 고객은 고부가 금융상품 전환율이 낮을 가능성이 높다.

- 반대로 소액 이용 빈도와 함께

잔액 유지, 정기 입금, 자동이체, 상품 조회, 재방문 행동이 함께 나타나는 고객은

주거래 전환 가능성이 높을 가능성이 있다.

여기서 중요한 것은

“빈도”와 “깊이”를 분리해서 보는 것입니다.