소매업은 판매 기록, 고객의 쇼핑 이력, 상품 운송, 소비, 서비스 등 방대한 양의 데이터를 수집하는 산업이기 때문에 데이터 마이닝의 가장 중요한 적용 분야 중 하나로 꼽힙니다. 특히 인터넷 기반 비즈니스, 즉 이커머스가 날로 편리해지고 접근성이 높아지며 대중화되면서, 수집되는 데이터의 양도 빠른 속도로 확대되고 있습니다.
오늘날 수많은 매장이 온라인 구매가 가능한 웹사이트를 함께 운영하고 있습니다. 나아가 Amazon.com(www.amazon.com)처럼 오프라인 매장 없이 오직 온라인에서만 사업을 영위하는 기업도 있습니다. 이렇게 축적된 소매 데이터는 데이터 마이닝에 활용할 수 있는 매우 풍부한 원천이라 할 수 있습니다.
소매 데이터 마이닝이 가져오는 가치
소매 분야의 데이터 마이닝은 다음과 같은 성과를 실현하는 데 크게 기여합니다.
- 고객의 구매 행동 파악
- 고객의 쇼핑 패턴과 트렌드 발견
- 고객 서비스 품질 향상
- 고객 유지율과 만족도 제고
- 상품 소비 비율 증대
- 더욱 효과적인 상품 운송·유통 정책 설계
- 사업 운영 비용 절감
소매업 데이터 마이닝의 대표적인 활용 사례
1. 데이터 마이닝 효과를 반영한 데이터 웨어하우스 설계·구축
소매 데이터는 판매, 고객, 직원, 상품 운송, 소비, 서비스 등 매우 폭넓은 범위를 아우르기 때문에, 이를 위한 데이터 웨어하우스를 설계하는 방식 또한 다양할 수 있습니다. 포함되는 세부 수준 역시 상황에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
초기 데이터 마이닝 작업의 결과물은 데이터 웨어하우스 아키텍처를 설계하고 개발하는 과정을 안내하는 데 활용될 수 있습니다. 여기에는 어떤 차원과 세부 수준을 포함할지 결정하는 일, 그리고 효과적인 데이터 마이닝을 지원하기 위해 어떤 전처리를 적용할지 정하는 일이 포함됩니다.
2. 판매·고객·제품·시간·지역의 다차원 분석
소매 시장은 고객의 요구 사항, 제품 판매 현황, 트렌드와 유행, 그리고 상품의 품질·비용·수익·서비스에 관한 시의적절한 정보를 필요로 합니다. 이를 위해서는 데이터 분석 요건에 맞춰 정교한 데이터 큐브(data cube)를 구성하는 것과 같은 동적 다차원 분석 및 시각화 도구를 제공하는 것이 필수적입니다.
3. 판매 캠페인 효과 분석
소매 시장은 광고, 쿠폰, 각종 할인 및 보너스 등을 활용해 제품을 홍보하고 고객을 유치하는 판매 캠페인을 진행합니다. 이러한 캠페인의 효율성을 면밀히 분석하면 기업 수익 개선에 실질적인 도움을 줄 수 있습니다.
다차원 분석은 이러한 목적에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 판매 기간 동안 해당 판매 상품이 포함된 판매 건수와 거래를, 캠페인 시작 전후에 동일한 상품이 포함된 거래와 비교하는 방식입니다.
나아가 연관 분석(association analysis)을 적용하면, 캠페인 이전 또는 이후의 판매와 비교했을 때 어떤 상품들이 할인 중인 상품과 함께 구매될 가능성이 높은지도 파악할 수 있습니다.
마무리
이처럼 데이터 마이닝은 소매업에서 고객 이해부터 운영 최적화, 마케팅 성과 분석에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있습니다. 급증하는 소매 데이터를 체계적으로 분석할수록 기업은 더 정확한 의사결정과 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.