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약 70초
미국 리뷰 데이터 크롤링으로 K-뷰티 관심 상품군을 발굴하고 큐레이션 기획서 작성한 경험 서술
수업 프로젝트에서 미국 아마존 뷰티 카테고리 리뷰 데이터를 분석해서 한국 브랜드의 큐레이션 기획안을 작성했습니다. 소비자 데이터 분석 방법으로는 Python으로 리뷰 텍스트를 스크래핑하고, 형태소 분석으로 자주 등장하는 키워드를 추출했습니다. '가볍다', '발림이 좋다', '자연스러운 마무리' 같은 표현이 한국 제품 리뷰에서 집중적으로 등장한다는 걸 확인했습니다. 기획 역할로는 데이터 분석을 바탕으로 '스킨케어→베이스→포인트 순서로 입문자 큐레이션 번들을 구성하는 것' 을 제안했고, 번들 내 제품 조합은 리뷰 언급 빈도와 가격대를 교차 분석해서 정했습니다. 성과 측정으로는 기획안을 발표했을 때 '입문자 구매 여정을 데이터로 뒷받침한 점' 이 차별점으로 평가받았습니다. 데이터는 '무엇이 팔리는가'보다 '왜 선택받는가'를 설명할 때 더 유용하다는 걸 배웠습니다.
이 결의 특징
'미국 아마존 뷰티 카테고리 리뷰 데이터를 분석'과 'Python으로 리뷰 텍스트를 스크래핑하고, ' 같이 여러 관점을 체계적으로 정리한 사고 흔적이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
'미국 아마존 뷰티 카테고리 리뷰 데이' 같은 구체적 개념으로 체계적으로 설명할 때 통합니다. 프레임워크를 의식적으로 적용한 답변이 일관성 있는 결이 보입니다.