[경험] 제 2회 유통데이터 활용 경진대회 회고

이번 여름 방학 때 홀로 제2회 유통데이터 활용 경진대회에 참여하게 되었어요.

비록 본선 진출은 못 했지만, 공모전을 통해 배운 점들이 있어요.

 

오늘 글은 공모전을 통해 배운 것들을 기록하려 해요.

 

아래 링크를 보면 공모전에 대한 자세한 내용을 기록해 뒀어요.

https://wnwa.tistory.com/56

[경험] 제 2회 유통데이터 활용 경진대회 후기

 

혼자 추측하고 판단하기

첫 번째, 중소 유통물류산업의 유통물류 과정 개선 아이디어

두 번째, 마트를 운영하고 계시는 소상공인들을 위한 아이디어

 

두 가지 중 저는 두 번째를 채택했어요.

주제 채택 후, 중소 유통물류산업에 대한 전반적인 자료들을 수집하고 정리했어요.

 

그러나 소비자들은 왜

'온라인으로 식료품을 구매하는 지'

'편의점을 이용하는 빈도가 왜 이렇게 높은 지'

'소비자들은 언제 동네 슈퍼마켓을 이용하는지' 등.. 에 대한 확실한 이유를 찾지 않고 공모전에 참여했어요.

 

이유는

"온라인으로 식료품을 구매하는 건, 편리함 때문이겠지"

"편의점 이용 빈도는 담배를 많이 구매하거나, 편의점 수가 많기 때문이겠지"와 같이 어떤 자료 없이 혼자 추측했기 때문이에요.

---

최근에 스타벅스 마케팅 리서처로 근무하시는 분의 세미나에서 들었던 내용을 바탕으로

혼자 추측하고 판단하는 것이 얼마나 위험한 지에 대해 알려드리려 해요.

 

스타벅스가 종이빨대를 어떤 색으로 정해야 하는 과정에서

마케팅 리서처분은 "스타벅스니깐 당연히 그린으로 해야지"라고 생각했지만,

소비자들의 의견을 들으니 "초록색 색소가 녹아 입으로 들어가는 느낌일 것 같다"라는 의견이 많았다고 해요.

 

이처럼 혼자 추측하고 판단하는 것이 아닌,

직접 소비자들에게 물어보거나 객관적인 자료를 바탕으로 판단해야 한다는 것을 많이 느꼈습니다.

 

또한, 혼자 추측하고 판단을 하게 되면 자신의 생각에만 매몰되기 쉽고

이는 다양하게 생각할 수 있는 길을 막게 됩니다.

 

 

데이터 활용 방안

데이터 컬럼 설명서

네 가지 카테고리 (대형마트 / 편의점 / 온라인 / 슈퍼마켓)으로 분류하고

각 소비자들을 결제일과 결제금액 칼럼을 통해 Recency(최근 방문일), Frequency(결제 빈도), Monetary(결제 금액)을 구했어요.

 

그리고, 아래 예시와 같이

카테고리 별로 구한 RFM를 성별 / 요일 / 연령대로 세분화하여 비교를 했어요.

연령별 세분화 예시

 

가장 큰 아쉬움은 핵심 타깃을 정하고 구체적으로 비즈니스 아이디어를 제시하지 못했다는 것이에요.

 

아래는 핵심 타깃을 선정한 뒤 전체적인 방향성에 대한 예시입니다.

예시

1. 결제 빈도와 결제 금액이 높은 연령대를 선택
2. 이들의 카테고리별 이용 현황을 파악
3. 이를 통해 소비 패턴을 찾기
4. 해당 연령대의 소비 패턴이 있다면, 이를 슈퍼마켓과 연결할 수 있는 것이 무엇인지 고민하기

 

 

인사이트에 매몰되다

데이터를 다루면서 가장 많이 한 생각은 "데이터를 통해서 인사이트를 찾아야 해!"이었어요.

뭔가 인사이트를 발견할 수 있을 것 같은 기대감에 사로잡혀 시간을 많이 허비했어요.

 

하지만, 네 가지 카테고리 (대형마트 / 편의점 / 온라인 / 슈퍼마켓)으로 분류하고

소비자의 이용 빈도, 최근 방문일, 사용 금액을 비교했을 때

슈퍼마켓만의 차별점은 커녕 다른 카테고리들에 비해 모두 낮은 수치만 확인했어요.

 

이번에 배운 것은

인사이트를 발견하지 못했더라도 현재 문제 상황을 파악하는 용도로도 끝날 수 있다는 사실을 받아들이는 것도 중요한 것 같아요.

 

현재 문제 상황을 파악했는 것 또한 의미가 있다 생각해요.

왜냐하면 어떤 비즈니스 아이디어를 제시할 때 객관적인 자료를 기반으로 설득력을 높일 수 있으니까요.

 

즉,

이 데이터에 있는 모든 인사이트를 다 찾겠다! 가 아니라

이 데이터에서 근거를 찾아서 문제를 해결하겠다! 는 사고의 중요성을 깨닫게 되었어요.