BI구축사례-패션인더스트리

패션 인더스트리의 영업실적 분석 사례를 소개합니다. 영업실적은 기본적으로 제품, 매장, 고객 관점에서 다양한 분석을 수행할 수 있습니다. 제품은 브랜드, 복종, 사이즈별, 제품별로 상세화 되며, 매장은 직영점 및 대리점, 매장 판매 및 온라인 판매 등으로 분류하고, 고객은 CRM 관점에서 RFM 분석 및 장바구니 분석 등을 할 수 있습니다.

본 예제에서는 대시보드, 반품에 대한 상관관계 분석, RFM 분석을 통한 우수고객 식별, 이탈고객 식별을 통한 고객별 맞춤 마케팅 기반 확보, 장바구니 분석을 통하여 제품간 연관관계 분석 및 파레토 분석 등에 대한 예제를 소개합니다.

본 데이터는 Sample 데이터를 기준으로 작성되었습니다. 이해를 돕기 위하여 특정회사의 브랜드명을 사용하였습니다. 브랜드명 및 매장명 등은 홈페이지에서 발췌하였고, 실적 데이터는 임의로 가공하여 작성하였습니다.

 

본 예제를 통하여 유통업에 시각화를 작성하는데 도움을 주고자 글을 씁니다.

시각화 화면의 구성은 DAR (Dashboard -> Analysis -> Reporting) 기법으로 구성합니다.

Dashboard 사례

주요 KPI 및 전체 현황을 파악할 수 있는 분석 차트로 구성되었습니다.

목ㅍ대비 달성률에 따라 색상을 표현하였습니다. 

 

다른 유형의 Dashboard입니다. 주요 KPI 및 상세 분석 차트로 구성되어 있습니다.

 

 

전체 매장을 목표대비 달성율로 스캐터 차트로 표현하였습니다. 각 점들은 매장을 의미하고, 적색은 목표 미달성, 청색은 목표달성을 표현하고 있습니다. 기본적으로 X축은 목표 달성율, Y축은 당월실적, 색상은 달성율에 따른 표현 및 버블사이즈는 객단가를 표현하였습니다. 즉 스캐터 차트는 한 개의 차원에 4가지의 KPI를 표현할 수 있습니다.

 

상위 4개의 브랜드가 전체 매출의 80%를 차지하고 있습니다. 전체 비율에 따라서 색상을 표현한 예제입니다. 차원을 매장으로 변경할 수 있습니다. 그러면 80%를 차지하는 매장의 수와 어떤 매장이 영향을 미치고 있는지 분석할 수 있습니다.

 

Reporting 예제

 

매장별로 목표, 실적, 누계 전년동월실적 및 대비 등 다양한 KPI를 이용하여 분석한 리포트입니다. 실제 업무에서는 동일한 형태의 리포트에서 차원에 따라서 리포트가 생성되어 많은 리포트화면이 존재합니다. 본 예제는 상위의 버튼을 이용하여 사용자의 선택에 의하여 리포트를 작성하는 예제입니다.

고객분석 : RFM 분석

 

RFM은 가치 있는 고객을 추출해내어 이를 기준으로 고객을 분류할 수 있는 매우 간단하면서도 유용하게 사용될 수 있는 방법으로 알려져 있어 마케팅에서 가장 많이 사용되고 있는 분석방법 중 하나입니다. RFM은 구매 가능성이 높은 고객을 선정하기 위한 데이터 분석방법으로서, 분석과정을 통해 데이터는 의미 있는 정보로 전환된다.

RFM은 Recency, Frequency, Monetary의 약자로 고객의 가치를 다음의 세 가지 기준에 의해 계산하고 있다.

• Recency - 거래의 최근성: 고객이 얼마나 최근에 구입했는가?
• Frequency - 거래빈도: 고객이 얼마나 빈번하게 우리 상품을 구입했나?
• Monetary - 거래규모: 고객이 구입했던 총 금액은 어느 정도인가?

출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/RFM

 

 

 

지도를 이용한 시각화 예제

 

반품율 분석

 

매장별 반품율, 제품별 반품율을 평균반품율에 비교하여 높으면 붉은색, 평균 이하면 그린색으로 표현한 예제 입니다.

매장분석 예제

매장의 색상은 대리점 및 직영점을 구분하고 있습니다. 

 

시즌별 색상 선호도 분석

패션업에서는 시즌별 색상 선호도가 다릅니다. 어떤 변화가 있는지 비율 분석을 수행합니다. 

 

제품별 판매주기

제품이 출시일자 및 종료일자, 판매기간등을 간트차트로 표현한 예제입니다. 

 

장바구니 분석 예제

상품과 상품간의 동시에 판매된 현황을 분석합니다. 상품간의 연관관계를 파악할 수 있습니다. 

 

Word Cloud 예제

 

클릭센스에 대한 기술자료는 

https://qliksense.tistory.com/

클릭커

 

문의는 

Qliker@kakao.com