영수증에 비친 데이터 분석의 세계

여기저기에서 빅데이터, 빅데이터 하니 많은 기업들이 비즈니스에 데이터 분석을 많이 활용할 것 같지만 데이터 읽기의 기술의 저자는 생각보다 많은 기업에서 데이터를 분석하지 않는다고 말한다. 

데이터 분석을 너무 거창하게 생각하고 접근할 필요는 없다. 영수증에 있는 데이터만 제대로 활용해도 건질 수 있는 것들이 많다고 저자는 강조한다.

그런데 의외로 이 내부 데이터를 충분히 분석하는 회사가 많지 않다. 매출 실적의 기본이 되는 지불 가격과 연, 월, 일시와 같은 시계열 정보 외엔 거의 사용하지 않는 것도 있을 것이다. 거창한 솔루션을 들여오는데, 시간과 돈을 낭비하지 말고 기본이 되는 영수증 데이터 속에서 소비자의 마음을 찾아보는 연습을 해야 한다. 영수증이 다 말해주지 못하는 것을 찾아야 한다면 그때 외부 데이터의 도움을 받으면 된다.

우선 영수증을 통해 누구에 대한 정보를 알 수 있다.

영수증에는 이 고객이 멤버십에 가입한 사람인지 아닌지가 표기되어 있다. 멤버십에 가입한 고객은 성별, 연령과 같은 데모(인구통계학적) 정보를 확인할 수 있다. 그러나 이러한 데모 정보는 더 이상 중요하지 않다.  멤머십이 갖는 의미 중 데모 정보를 알수 있다라는 것보다 더 중요한 것이 있다. 이 사람이 동일한 개인임을 알게 해준다는 점이다.

언제 샀는지도 다양한 활용이 가능하다.

영수증에 찍힌 시간 데이터는 어떻게 활용하느냐에 따라 정말 엄청나게 다양한 변주가 가능하다. 제품이 언제 팔리는지를 파악하는 것은 무척 중요하다. 월간으로 마감을 하면서 왜 이번달 성적이 이모양이냐라고 한탄을 해봤자 원인을 파악할수 없다. 어느 요일, 어느 시간대에 무엇이 특히 많이 팔리고 적게 팔리는지 알아야 한다.  시간으로 쪼갠 데이터를 확인해야 목표 실적을 적절하게 분배할 수 있다. 무조건 목표를 준다고 달성할 수 있는건 아니다. 어느 시즌에 얼마쯤 달성해야할지 파악하고 있어야 한다. 시계열 데이터는 평범한 데이터에 날개를 달아준다. 

다음은 위치다. 오프라인 매장을 운영하는 기업들에게 위치 정보는 매장 관리를 효율화하는데 도움이 될 수 있다.

매장의 위치는 상권과 함께 아주 다양하게 분석할 수 있다. 어디서 샀는지를 알아야 물량을 어디에 배분할지 알게 된다. 멤버십에 가입한 영수증 데이터를 활용할 때 더욱 유용하다. 어느 곳에서 구매했는지를 이동 동선으로 파악할 수 있기 때문이다. 매장 간 비슷한 고객이 겹치며 발생하는 잠식도 계산할 수 있다. 오프라인과 온라인 매장의 경계가 더욱 모호해지는 요즘, 똑같은 물건을 어디서 구매했는지 알 수 있으면 오프라인 매장을 더욱 효율적으로 관리할 수 있다.

어떤 방식으로 구입했는지도 파악할 수 있다.

어떤 지불 수단을 사용했는지 영수증 단위로 분석을 해보면 어떤 결제 방법을 활성화해야 할지 트렌드를 파악할 수 있다. 현금, 신용카드, 쿠폰, 상품권 등 지불 방법에 따라 수익도 달라질 수 있고 그 방법을 활용해 이벤트를 진행할 수도 있다. 몇년새 모바일로 선물하는 기능이 활성화되어서 일종의 쿠폰처럼 사용하고 있다. 이러한 새로운 지불 방법이 우리 기업이 도움이 되는지 아닌지 일단 파악해야 한다. 

영수증, 즉 POS 데이터만 잘 정리되어 있어도 단순 통계 처리만을 위한 매출 관련 자료가 거의 필요하지 않다. 별도로 처리한 데이터는 자료를 빠르게 파악하기 위한 대시보드에 필요할 수 있는데, 결국 그 집계 자료도 다 기초적인 영수증에서 시작된다.

영수증 집계표에는 모든 데이터의 키 값이 들어가 있다. 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게 얼마 주고 샀는지에 대한 연결고리가 들어 있다. POS 데이터만 제대로 정리되어 있으면 다른 테이블과 연결해서 풍성한 의미를 찾을 수 있다. 반면 데이터가 정비되어 있지 않으면 분석은 끝없이  꼬여만 갈 것이다. 이 데이터가 맞는지 맞춰보다가 시간을 더 허비할 수 있다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 표현처럼, 영수증 단위의 데이터가 틀리는데, 총계가 맞을리 없다.

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