1. 백화점 방문 데이터를 통한 분석

통계학이 필요한 이유와 활용

 

예를 들어, 회사에서는 매달 공급업체에게 1만 개 이상의 송장을 지불하지만, 일부 송장이 잘못 지불되었다는 사실을 알게 되었습니다. 하지만, 모든 송장을 검토할 자원이 없기 때문에, 오류가 있는 송장의 비율을 추정하기 위해 일부 송장만을 선택하여 검토하기로 결정합니다. 이 경우, 오류가 있는 송장의 비율을 정확하게 추정하기 위해 얼마나 많은 송장을 샘플로 선택해야 하는지가 중요한 문제가 됩니다. 이와 같이, 사업 결정을 내리거나 부품을 만들 때, 통계학은 핵심 정보를 제공할 수 있습니다.

 

마케팅에서도 통계학은 중요한 역할을 합니다. 많은 기업들이 고객 데이터를 분석하기 위해 CRM(Customer Relationship Management)을 사용하고, 상관관계 분석이나 데이터 마이닝과 같은 통계적, 분석적 도구를 활용하여 특정 고객의 필요를 식별합니다. 이를 통해 제품이나 서비스를 더 효과적으로 마케팅할 수 있습니다.

 

통계학은 기술 통계와 추론 통계의 두 부분으로 나뉩니다.

기술 통계는 데이터의 수집, 조직, 표현, 요약을 다루며 차트, 그래프 또는 숫자 요약을 사용합니다. 이는 데이터의 특성을 이해하는 데 기본적인 단계와 배경을 제공합니다. 추론 통계는 기술 통계에서 얻은 데이터를 바탕으로 샘플에서 모집단에 대한 일반화를 시도하고, 알려지지 않은 모집단 매개변수를 추정하여 결론을 도출하고 결정을 내리는 과정입니다.

통계학이 데이터 분석 도구로 어떻게 유용하게 사용될 수 있는지에 대한 다양한 비즈니스 예시도 제공됩니다.

 

1) 변수: 성별, 지출, 나이, 방문횟수

 

2) 관계 찾기

- 성별 vs 지출

- 성별 vs 나이대

- 성별 vs 방문횟수

- 지출 vs 나이대

- 지출 vs 방문횟수

- 나이대 vs 방문횟수 

 

데이터 분석을 통해 마케팅 전략을 수립하는 과정에서 고려해야 할 여러 가지 요소들이 있습니다. 주어진 데이터를 바탕으로 과거의 경향을 분석하고 미래를 예측하기 위해서는 과거의 추세가 미래에도 유지될 것이라는 합리적인 가정이 필요합니다. 이러한 가정 하에 다음과 같은 파라미터들을 분석할 수 있습니다:

1. 성별에 따른 지출: 고객의 성별과 그들이 얼마나 지출했는지의 관계를 분석하여 성별에 따른 구매 경향을 파악할 수 있습니다. 남성 고객과 여성 고객 간의 지출 차이를 분석하면 특정 제품이나 서비스에 대한 성별별 선호도를 이해할 수 있습니다.
2. 연령에 따른 지출: 고객의 연령과 지출 사이의 관계를 분석하여 연령대별 구매력과 선호도를 파악할 수 있습니다. 연령대가 높아질수록 지출하는 금액이 늘어나는 경향이 있는지, 아니면 그 반대인지를 분석할 수 있습니다.
3. 방문 횟수에 따른 지출: 고객의 방문 횟수와 지출 사이의 관계를 분석하여, 더 자주 방문하는 고객이 더 많은 지출을 하는지 여부를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 충성도 높은 고객의 특성을 이해하고 이들을 대상으로 한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
4. 연령과 방문 횟수의 관계: 고객의 연령대와 방문 횟수 사이의 관계를 분석하여 특정 연령대의 고객이 더 자주 방문하는 경향이 있는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 연령대별 맞춤 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다.

이러한 분석을 통해 성별, 연령, 방문 횟수 등 다양한 요소들이 고객의 구매 행동에 어떻게 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다. 이를 바탕으로 고객의 필요와 선호에 맞춘 맞춤형 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연령대의 고객이 특정 제품에 더 많은 지출을 하는 경향이 있다면, 해당 연령대를 대상으로 한 마케팅 캠페인을 강화할 수 있습니다. 또한, 성별이나 방문 횟수에 따른 구매 패턴을 파악하여 타겟 마케팅을 수행할 수 있습니다.

 

그래픽적 접근 방식을 사용하는 것은 데이터의 추세와 패턴을 이해하는 데 매우 유용합니다. 표와 숫자만으로 이루어진 데이터는 복잡하고 이해하기 어려울 수 있지만, 그래프와 차트를 사용하면 데이터를 시각적으로 표현하여 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다:

1. 추세 파악: 그래프를 통해 소비자의 지출, 연령, 방문 횟수, 성별 등 다양한 변수 간의 관계를 한눈에 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 성별에 따른 소비자 수의 차이를 막대 그래프로 쉽게 비교할 수 있습니다.
2. 패턴 인식: 데이터의 패턴이나 이상치(outliers)를 빠르게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연령대에서 지출이 급증하는 경향이 있는지, 또는 특정 방문 횟수에서 고객 수가 증가하는지 등을 쉽게 확인할 수 있습니다.
3. 의사 결정 지원: 시각적으로 표현된 데이터는 마케팅 전략을 수립하는 데 있어 중요한 근거 자료로 작용할 수 있습니다. 예를 드어, 여성 고객이 남성 고객보다 많다는 것을 알게 되면, 여성 타겟 마케팅 전략을 강화할 수 있습니다.
4. 소통 향상: 그래픽적인 데이터 표현은 다른 팀원이나 의사 결정자와 정보를 공유할 때 더 효과적입니다. 복잡한 데이터도 쉽게 설명하고 이해시킬 수 있어, 팀 내 또는 이해관계자 간의 소통을 원활하게 합니다.

이러한 이점들을 통해 볼 때, 데이터를 그래픽적으로 표현하는 방식은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 분석 결과를 더욱 직관적으로 이해하고, 마케팅 전략을 보다 효과적으로 수립할 수 있게 해줍니다. 따라서, 지출액, 연령 그룹, 방문 횟수, 성별 등에 따른 고객 수를 시각화하는 것은 데이터 기반 마케팅 전략을 개발하는 데 있어 매우 유용한 접근 방식입니다.

 

 

데이터를 요약하고 분석하는 방법에는 다양한 접근 방식이 있으며, Excel과 같은 소프트웨어를 사용하는 것은 매우 효율적인 방법 중 하나입니다. Excel을 사용하여 데이터를 정리하고 분석하는 것은 다음과 같은 몇 가지 장점을 제공합니다:

1. 다양한 기준으로 데이터 분류: Excel에서는 성별, 지출, 나이 등 다양한 기준에 따라 데이터를 쉽게 분류하고 정렬할 수 있습니다. 이는 특정 기준에 따른 고객 분포를 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다.
2. 피벗 테이블과 차트 사용: Excel의 피벗 테이블 기능을 사용하면 복잡한 데이터 세트에서 중요한 정보를 요약하고 분석할 수 있습니다. 또한, 피벗 차트를 사용하여 분석 결과를 시각적으로 표현할 수 있으며, 이는 데이터의 트렌드와 패턴을 이해하는 데 유용합니다.
3. 조건부 서식: Excel의 조건부 서식 기능을 사용하면 특정 조건을 만족하는 데이터를 강조 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지출 범위에 해당하는 고객을 색상으로 구분하여 눈에 띄게 할 수 있습니다.
4. 다양한 분석 도구: Excel은 기본적인 통계 분석부터 시작하여 상관관계 분석, 회귀 분석 등 고급 분석 기능도 제공합니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 인사이트를 발견하고 의사 결정 과정에 활용할 수 있습니다.

이번 학기 동안 데이터를 조직하고 분석하는 연습을 할 때, Excel 외에도 Access 같은 다른 소프트웨어를 사용하는 방법도 배울 수 있습니다. Access는 데이터베이스 관리에 더 특화된 소프트웨어로, 복잡한 데이터 관리와 분석 작업에 적합합니다. Excel과 Access를 모두 활용하면 데이터를 더 효율적으로 관리하고, 분석하여 마케팅 전략을 수립하는 데 필요한 깊은 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.

 

1) 지출 패턴 분석

2) 고객별 평균 지출액

3) 자주 발생되는 지출 금액 

4) 고객 지출 분포

- 지출 금액이 분산되어 있나, 집중되어 있나

- 붐비는 지출 금액 앞쪽, 중간쪽, 뒷쪽?

- 매출의 상위 20%가 전체 매출에서 차지하는 비율은 얼마입니까?

- 어느금액 이상을 사용한 사람은 전체의 몇퍼센트 인지

- 총 판매량에서 140달러를 초과하는 판매량의 비율은 얼마입니까?

 

사람들은 패턴을 다르게 해석할 수 있으며, 어떤 이들은 평균 고객 지출에 관심을 가질 수 있습니다. 백화점의 일반 관리자는 전체 수익 패턴에 더 관심을 가질 수 있습니다. 가장 빈번하게 발생한 지출 금액은 140달러이며, 이는 다른 그룹보다 높습니다. 마케팅 연구원들은 이러한 패턴을 찾아 해당 그룹에 특별 프로모션을 제공함으로써 자원을 보다 효율적이고 효과적으로 관리할 수 있습니다. 고객 지출의 분포는 어떤 모습인가에 따라, 백화점의 결정권자들은 다양한 전략을 세울 수 있습니다. 예를 들어, 매출의 상위 20%를 차지하는 고객이 전체 매출의 80%를 차지한다면, 이는 파레토 원칙에 따른 것입니다. 이는 비즈니스 분야에서 널리 사용되는 원칙으로, 매출의 상위 20% 고객이 중요한 고객으로 간주되어야 함을 의미합니다. 이와 같이 다양한 관점에서 고객 지출 패턴을 해석할 수 있습니다.

 

 

통계학은 단순히 한 단계의 과정이 아니라 인구 조사부터 전략적 의사결정에 이르기까지 여러 단계로 구성된 다양한 구분을 포함합니다. 각 단계는 서로 다른 통계 지식과 기술을 필요로 합니다.

 

통계학은 데이터 수집, 조직화, 추정, 분석 및 해석을 다루며, 이를 통해 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 시장에서 고객의 특별한 요구를 이해하고, 이러한 이해를 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 통계학은 비즈니스 영역뿐만 아니라 공학, 의학, 물리학, 화학 등 다양한 산업 분야에서 전략적 의사결정 과정에 적용될 수 있습니다.

 

정치적 예시를 들어보겠습니다. 특정 정치 당에서 선거 승리를 위해 중요한 결정을 내려야 할 수 있습니다. 예를 들어, 대한민국의 선거 인구를 대상으로 하는 경우, 100,000명의 유권자에 대한 전화 설문조사를 실시하고, 데이터를 조직화하며, 통계 전문가를 통해 데이터를 분석합니다. 이를 통해 후보자 A의 연령, 성별, 지역, 교육 수준별 선호도를 알아내고, 특정 후보자를 공식 후보로 내세우기 전에 잠재적 지지층을 유치하고자 합니다. 결과적으로, 대도시에 거주하는 고학력 여성들이 후보 A를 지지하지 않는다는 사실을 발견하고, 이를 바탕으로 다른 후보자를 고려할 수 있습니다.

 

이 과정을 통해, 통계학적 접근법이 전략적 의사결정이 필요한 경우 얼마나 유용한지를 볼 수 있습니다.