면세점 수익증대를 위한 마케팅 데이터(CRM)

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면세점 수익증대를 위한 마케팅 데이터(CRM)에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

경남, 강원, 경북, 충북, 충남, 전북, 울산, 전남, 제주 순이다. 품목별 매출액을 보면, BTQ는 서울, 강원, 경북, 대구, 대전, 인천, 울산 지역에는 소비가 가장 많이 되었고, 담배는 광주에서 그리고 토산품은 부산에서, 또 주류는 경기, 경남, 충남, 충북, 제주, 전남에서 마지막으로 전자는 전북에서 가장 많이 소비하는 것을 알 수 있다. 소득액이 높은 지역순으로 어느 지역의 면세점에 더 신경을 써야 하는지 알 수 있고, 또 지역별 카테고리별 매출과 매출횟수로 어떤 지역에 어느 품목을 더 많이 배치하면 좋을 지 결정하기 용이할 것이다.
품목
지역
BTQ
서울 강원 경북 대구 대전 인천 울산
담배
광주
주류
경기 경남 충남 충북 제주 전남
전자
전북
토산품
부산
이번 과제를 수행하며 수업시간에 배운 SAS SQL 및 Macro 문법을 실제 데이터에 이용해보았다. 수업시간 다루지 않은 SAS명령어는 배제했고, 되도록 이번 수업에서 다룬 문법들을 충분히 숙지하고자 했다. 그리고 새로운 변수생성을 통한 자료정리에 중점을 두었다.
교수님께서 주신 raw data에는 여러 가지 통계적 사고가 들어있었다. 왜냐하면 raw data는 설문지를 통해서 수집한다. 설문지의 각 문항들은 그냥 만드는 것이 아니라 여러 가지 통계적 활용을 고려해서 만들기 때문이다. 그래서 우리도 데이터를 바로 다루기보다는 통계적으로 바라보고 충분히 이해하고자 했다.
우리는 기존의 배운 통계학 지식을 떠올리기도 했고 면세점 입장에서 바라보니 마케팅 기초지식 또한 알게 되었다. 특히 마케팅에서 다루는 Segment용어를 통해 소주제1, 2와 같이 고객을 세분화하면서 데이터를 추출해보았다. 또한 소주제3에서는 표본조사에서 다루는 Stratum개념을 가지고 지역별 데이터 결과를 추출해 보았다.
이처럼 각각의 소주제를 정해서 약 4000건의 데이터를 다뤄야하는 것이 다들 처음이라 막막했다. 수업시간에는 10단위 데이터를 다루다가 갑자기 큰 데이터는 꽤나 달리 느껴졌기 때문이다. 하지만 각자의 아이디어가 모여 몇 가지 주제들을 선정하고 함께 데이터를 다뤘더니 훨씬 수월했다. 혼자서는 막막했을 과제가 함께 잘 어우러져 만족스러운 결과가 나와 참 뿌듯했다. 실무에 있는 선배가 말하길 자신은 약 7억 건의 데이터를 다룬다고 한다. 방대한 크기에 상상이 안가지만 이번 과제를 통해 자신감과 보람을 얻었고 보다 더 큰 데이터를 다루고 싶다고 느꼈다.

키워드

면세점,   CRM,   통계,   분석