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평균적으로, 우리 인간은 매일 250경 바이트의 데이터를 생성합니다. 이러한 정보의 바다를 효율적으로 처리할 수 없는 기존 스프레드시트를 넘어서고자 하는 회사의 경우 클러스터 분석과 같은 통계적 방법이 도움이 될 수 있습니다.
클러스터 분석이란 무엇입니까?
클러스터 분석은 속성에 따라 데이터 포인트를 분류하는 방법에 대한 통계적 포괄적 용어입니다. 아이디어는 그룹 내의 데이터 포인트가 유사한 속성을 공유하고 각 그룹이 서로 다르다(통계적으로 말하면)는 것입니다.
소매업은 데이터가 풍부합니다. 데이터가 너무 많고 이를 활용하려면 데이터 마이닝 및 분석을 사용하여 유용하게 사용할 수 있는 의미 있는 통찰력을 이끌어 내야 합니다. 이 블로그에서는 방법을 검토합니다. 범주 관리자 그리고 공급 기획자 클러스터 분석을 사용하여 더 현명한 결정을 내리고 판매를 늘릴 수 있습니다.
소매업에서 군집 분석을 사용하는 네 가지 방법
소매업체는 유사하게 행동하는 고객, 제품, 매장 또는 공급업체 그룹을 찾기 위해 다양한 방식으로 클러스터 분석 기술을 적용할 수 있습니다. 범주 관리 및 공급망 계획 결정에 클러스터 분석이 사용되는 가장 일반적인 네 가지 방법을 살펴보겠습니다.
- 재고 계획을 위한 ABC 분석: 유사하게 동작하는 클러스터링 제품은 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 문제, 과제 및 기회를 강조합니다.
ABC 분석은 범주 관리자가 가장 중요한 것에 집중할 수 있도록 판매량이나 구매 빈도가 유사한 제품을 그룹화하여 제품 세그먼트를 생성합니다. 전통적으로 이는 판매 실적을 기준으로 제품 순위를 매기는 방식으로 이루어졌습니다.
이제 추세와 같은 더 많은 차원을 포함하도록 확장할 수 있는 고급 분석을 사용하여 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다. ~을 바라보며 판매의 변화 추가 차원으로 주의가 필요할 수 있는 SKU를 식별하는 데 도움이 됩니다. 매출이 있는 원석에 일부 다이아몬드가 있을 수 있지만 매출 성장이 높지 않거나 일부 최고 판매가 감소할 수 있습니다.
이 프로세스를 자동화하고 소매업체 및 전자상거래 회사에 대한 예외를 찾는 것은 범주 관리자에게 도움이 되고 더 빠른 의사 결정을 촉진합니다.
이러한 ABC 세그먼트는 비즈니스에 중요한 제품 그룹에 대한 변동하는 수요를 충족할 수 있는 충분한 재고가 있는지 확인하기 위해 안전 재고를 결정하는 서비스 수준 목표 또는 가용성 목표를 설정하는 데 사용할 수도 있습니다. 전반적으로 광범위한 브러시 서비스 수준 목표를 적용하는 대신 판매에 상당한 영향을 미치고 성장 추세에 있는 제품 세그먼트에 노력과 재고 투자를 집중하면 재고 생산성과 투자 수익이 향상됩니다.
- 가격 책정 및 판촉 계획을 위한 가격 지수 탄력성: 글로벌 가격 인플레이션을 겪고 경기 침체에 직면함에 따라 소비자와 기업은 지출에 대해 더 의식하고 상품과 서비스를 쇼핑할 때 비용을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다.
가격 지수와 가격 탄력성은 그 자체로 유용한 지표이며, 이들의 조합은 수익과 이익을 극대화하기 위한 적절한 가격대를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제품의 가격 지수는 경쟁사 가격을 지속적으로 추적해야 하는 경쟁사 가격 대비 판매자의 가격 위치를 알려줍니다.
그런 다음 가격 지수의 변화와 주어진 제품 또는 제품 그룹에 대한 수요의 변화 사이의 관계를 설정하는 흥미로운 부분이 있습니다. 이것은 물가지수 탄력성. 여기에서 고급 분석 및 AI/ML 기술이 도움이 됩니다.
판매자의 가격 조치나 판촉 제안으로 설명되지 않는 수요 변동을 볼 때 항상 시장을 살펴보고 경쟁자의 조치가 이러한 변화를 일으키는지 확인하는 것이 좋습니다.
가격이 지속적으로 변하는 전자 상거래에서는 클러스터링 기술을 사용하여 가격 지수 변화에 더 민감한 제품 그룹을 찾을 수 있습니다. 경쟁업체의 가격 조치로 인해 시장 점유율을 잃지 않기 위해 집중해야 할 제품입니다.
- 구색 현지화를 위한 매장 클러스터링: 매장의 금전 등록기를 통해 들어오는 POS 데이터는 고객의 선호도에 대해 많은 정보를 제공하며 다양한 위치에서 쇼핑 행동의 유사점과 차이점을 더 잘 이해하는 데 사용될 수 있습니다. 대부분의 소매업체가 매장 수준에서 구색을 현지화하는 것은 여전히 운영상 어려운 일이지만 유사하게 행동하는 매장 클러스터와 협력하는 것이 더 쉽고 좋은 시작점입니다.
매장 클러스터 분석을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 한 가지 방법은 여러 제품 그룹의 판매 기여도를 사용하여 매장 판매 프로필을 만드는 것입니다. 이러한 프로필을 비교하면 유사한 수요를 가진 매장 클러스터가 제공되며 이러한 통찰력을 기반으로 차이점을 해결하기 위한 구색 계획을 개발할 수 있습니다. 또 다른 방법은 특정 카테고리의 재고 생산성이나 판매 실적을 살펴봄으로써 매장을 클러스터링하는 것입니다. 매장 크기에 차이가 있는 경우가 많기 때문에 2차원 클러스터링 접근 방식을 위해 크기를 나타내는 메트릭을 추가할 수도 있습니다. 평균 판매 가격 또는 가격 탄력성은 가격에 더 민감한 고객이 있는 매장을 식별하는 세 번째 차원이 될 수 있습니다.
계산적으로 저장소를 클러스터링하는 데 사용할 수 있는 차원 수에는 제한이 없습니다. 그러나 쉽게 추적하고 업데이트할 수 있는 메트릭을 사용하는 것이 좋습니다. 소비자 행동이 지속적으로 변화함에 따라 클러스터는 주기적으로 업데이트되어야 합니다. 최소 1년에 1~2회 또는 비즈니스의 특성과 구색 변경에 대한 유연성 수준에 따라 더 자주 업데이트해야 합니다. 패션 리테일러는 지속적으로 신제품을 출시하기 때문에 이러한 종류의 클러스터링을 각 컬렉션에 적용할 수 있습니다.
- 매출 손실 최소화를 위한 공급업체 신뢰도 분석: 팬데믹 이후 공급망의 붕괴는 소매업체의 가장 큰 관심사이자 과제였습니다. 정시 및 전체 지표(OTIF) 측면에서 공급업체 성과에 대한 지속적인 평가는 Provide Chain Management Towers의 표준 부분이 되고 있습니다. 이러한 지표는 재고 계획 결정에도 사용할 수 있습니다. 이러한 안정성 메트릭을 고려하도록 제품 ABC 분석을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 측정 기준은 재고 수준, 구색 및 소싱 결정과 관련된 운영 조정을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 식료품 소매업에서 공급업체 신뢰도가 낮고 상위 판매 제품에 속하는 제품의 경우 재고 소진으로 인한 판매 손실을 방지하기 위해 추가 안전 재고를 유지하는 것이 단기적인 해결 방법일 수 있습니다. 중기적 해결책은 대안으로 구색을 강화하는 것일 수 있습니다. 패션에서는 소싱 전략을 재검토할 수 있으며 제조 및 물류 비용 외에도 ‘위험’ 메트릭이 결정 기준의 일부가 될 수 있습니다.
우리의 현재 기술을 손끝으로 사용하여 매출을 늘리고 성공의 장애물이 되는 운영상의 문제를 해결할 수 있는 기회를 발견할 때입니다. 클러스터링 기술을 통해 범주 관리자와 공급 계획자는 이러한 기회와 과제를 신속하게 찾을 수 있습니다. 행복한 클러스터링!
Asena Yosun Denizeri는 소매 솔루션 책임자입니다. 솔보요 미국과 유럽의 글로벌 기업에서 20년 이상 계획, 가격 책정 및 최적화 솔루션을 구현한 경험이 있습니다. 그녀는 범주 계획, 구색 현지화, 수요 계획, 판촉 계획, 할당 및 보충, 가격 최적화 및 S&OP를 다루는 대규모 디지털 변환 프로젝트에서 교차 기능 팀을 이끌었습니다.
실리콘밸리에 기반을 둔 소프트웨어 회사에서 컨설팅 경력을 쌓은 후 그녀는 고급 분석 및 비즈니스 프로세스 엔지니어링 경험을 Attire Retail에서 Hole Inc. 및 Cache에서 근무하면서 상품 계획 및 유통 팀을 이끌고 예측 분석 기능을 발전시켰습니다. 판매 및 수익성을 개선하기 위한 구색 계획 및 가격 최적화.
Asena는 Cornell University에서 운영 연구 및 산업 공학 학사 및 공학 석사 학위를 받았습니다. 그녀는 Oxford Handbook of Worth Management의 기고가 중 한 명이며 San Francisco State 및 Columbia College 비즈니스 스쿨에서 여러 차례 객원 강사로 활동했습니다.
포스트 소매점 관리에서 클러스터 분석을 사용하여 판매를 개선하는 4가지 방법 에 처음 등장 물류관점.
