MAD 프레임워크(모니터, 분석, 세부 정보)를 적용하여 이러한 요소를 상세하게 모니터링하고 분석함으로써 수익 최적화 전략에 기여할 수 있는 귀중한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 거래량과 거래 가치를 면밀히 검토함으로써 성장과 효율성 개선의 기회를 포착할 수 있는 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다. 또한 수수료율을 분석하여 판매자 파트너십의 수익성을 평가하고 조정이 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다. 가장 많이 사용되는 결제 방식을 파악하면 고객의 선호도를 파악하여 결제 처리 시스템을 최적화함으로써 편의성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 제품 성과를 평가하여 성과가 우수한 제품을 식별하고 전략적으로 홍보하는 동시에 성과가 저조한 제품의 개선 영역을 파악할 수 있습니다. 또한, 상위 판매자 범주와 하위 범주를 분석하면 매출 증대를 위해 목표로 삼을 수 있는 잠재적 시장 세그먼트를 파악할 수 있습니다.

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 성과가 가장 좋은 판매자 범주/지역 세그먼트는 무엇입니까?
* 시간이 지남에 따라 지역 및 결제 수단별로 거래 및 판매자 기반이 어떻게 세분화되었습니까?
* 시장 세그먼트/지역별로 평균 티켓 크기는 어떻게 되며, 시간이 지남에 따라 어떻게 변했습니까?
* 결제 수단별 시간 경과에 따른 거래 실패율(%)은 얼마입니까?
* 고객이 어떤 범주에 지출합니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 거래 가치 - 주어진 기간의 총 거래 가치
* 거래 수 - 주어진 기간 동안의 총 거래 수
* 평균 티켓 크기 - 특정 기간 동안 거래의 평균 티켓 크기
* 미지급/적립 수수료 - 결제 수단별로 처리된 거래에 대해 계산된 수수료
* 거래 성공/실패 비율(%) - 결제 수단별 거래 실패 또는 성공률
* 상위 판매자 및 판매자 범주 - 실적이 가장 우수한 판매자, 범주 및 하위 범주
* 결제 방식별 수수료 - 결제 방식별로 부과되는 수수료

### 필수 데이터 특성

* 주(숫자)
* 날짜(날짜)
* 판매자 범주(문자열)
* 판매자 ID(숫자)
* 판매자 하위 범주(문자열)
* 판매자 이름(문자열)
* 거래 금액(숫자)
* 거래 수(숫자)
* 결제 방식(문자열)
* 카드 유형(문자열)
* 결제 상태(문자열)
* 제품(문자열)
* 국가(문자열)
* 시/도(문자열)
* 시(도시)(문자열)
* 구역(문자열)
* PIN 코드(숫자)
* 수수료(숫자)

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성장 및 효율성 개선의 기회를 파악할 수 있는 추세 식별