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BI/빅데이터

어느 식당 체인의 데이터 단상

by wizmusa 2016. 3. 4.

우연한 기회에 유명 식당 체인의 고객 마일리지 데이터 분석결과를 보았다. 그 동안 주안점으로 여겼던 분석요소와 실제 데이터 사이에는 약간의 차이가 있었으며, 시사점을 도출하기가 힘들었다.

  1. 여성: 여성 고객의 비율이 예상 대로 높았다. 남자들은 평소에 어디에서 밥을 먹는 걸까?
  2. 연령대: 10~20대 고객이 적지는 않은데 방문빈도가 최고인 30~40대에 비해서는 훨씬 뜸하게 온다. 구매력의 문제일까? 최근 들어 특히 편의점 점심 메뉴가 시장을 잠식하는 상태이기도 하다. 50대 고객부터는 급격히 줄어들고, 60대는 정말 적다. 매스 미디어 마케팅을 적지 않게 하는데도 이 정도라고 하면, 마케팅 자체의 문제라기 보다는 한국사회의 구매력에 문제가 있는 게 아닐까 싶다.
  3. 여행지: 굳이 여행지에서 이곳을 찾아야 할까? 해당 여행지의 특색이 없는 한 대도시에서 흔하게 보이는 이 식당 체인에 올 이유가 적다. 헬로 키티 같이 그 지역에서만 파는 메뉴를 개발하는 등의 조치가 필요하다.
  4. 역세권: 지하철, 기차역 역사와 근처에 있는 체인을 역세권으로 분류하는데, 분석 패턴이 균일하지 못하다. 역세권보다 더 세분화 한 분류기준이 필요하다고 본다.
  5. 분류기준의 재정립 필요: 분류기준에 중첩하는 영역이 꽤 있다. 역세권과 시가지와 여행지는 MECE적이라 할 수 있을까? 수작업이 많았던 시절의 분석 기조를 개선할 필요가 크다.

정말 재미 있는 분석결과가 많이 나올 만한 회사인데, 데이터의 깊이와 양은 다소 아쉬웠다. 결과 문서만 봐서 자세한 배경은 모르지만, 분석 데이터 확보에 수작업이 많이 들어가지 않았을까 한다. 판매실적은 당연히 POS에서 나오므로 신뢰하지만 데이터 전처리 과정과 분석요소는 재정립하는 게 적절하다고 보았다.


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