데이터 시각화의 힘 - 데이터 + 지오애널리틱스
Store-B 총 판매 매출이 Store-A보다 왜 낮을까요? 해당 테이블을 보시고 쉽게 찾으실 수 있으신가요? - 데이터는 분석해야 가치를 발휘한다.
아래는 어느 비지니스에서든 볼 수 있는 아주 심플한 데이터셋 입니다.
아래는 7 개의 레코드로 구성된 매우 간단한 테스트입니다. 이러한 데이터는 주로 경쟁사 대비 지역별 매출을 분석을 할때 많이들 사용합니다. 아래 표를 보면서 Store-B의 매출이 Store-A의 보다 왜 낮은지 알아내실 수 있으신가요?
이해가확실하게는 안되시죠? 일단 셀프시각화 BI 클릭센스(Qlik Sesne) 를 통해 위의 데이터셋을 활용하여 인터랙티브 시각화 대시보드를 만들어봤습니다.
이제 어떠신가요?
스크린샷을 보시면 하단 지도 위의 원형의 색깔, 크기 별로 각 지역의 Store별 매출 크기 그리고 우측상단의 우편번호 지역별 매출 크기는쉽게 파악이 가능합니다. 테이블 우측 그리고 위의 19xxx로 시작하는 데이터는 우편번호 입니다.
위의 화면은 기본 지도 화면을 사용하여 고객별 판매 및 표준 맵오브젝트에 대한 매장을 위치를 시각화한것 입니다.
이러한 간단한 데이터 시각화를 통하여 Store 지점 위치, 고객 및 상점 우편번호별 판매 매출을 비교하고 분석 하여 원인을 분석할 수 있도록 돕습니다.
그러나? 문제의 핵심 여전히 왜 Store-B 세일즈 매출이 Store-A보다 왜 낮은지는 아직도 화면을 통하여 확실히 알수는 없습니다.
이제 클릭의 지오애널리틱스 (GeoAnalytics)를 활용하여 아래와 같이 구성 해봤습니다.
GeoAnalytics 를 사용하면 샘플에있는 우편 번호와 같은 지형 공간 값을 포함하는 모든 데이터 집합을 분석 할 수있습니다. 코딩이 아닌 드래그앤드롭 마우스 클릭만으로 구성이 가능하며 비지니스 입장에서는 보는 즉시 문제점 파악이 가능합니다
이 그림을 보시면 Store-B 지역의 고객이 Store-A로이동하여 이용하는것을 보실 수있습니다.
노란색 다각형의 지역은 각 매장에서 20분 거리의 자동차 드라이브 범위를 시각화하였으며 화살표는 실제 구매트랜스액션에 대한 각매장의 실제 고객방문을 보여줍니다.
즉, Store-B 지역의몇몇 고객들이 20분 거리에 가까운매장이 있음에도 불구하고 Store-A로이동 하였습니다. 이제 왜 Store-B의매출이 Store-A 보다 낮은지이해가 되었죠?
간단한 데이터셋을 가지고 클릭의 GeoAanalytics을 이용하여 시각화 하였을때, 상단의 간단한 데이터셋을 보실때보다 누구나 쉽게 데이터 안에 내재된 Insight를 얻으실 수 있습니다.
추가적으로 이러한 데이터 시각화분석은 다양한 질문을스스로 하게합니다. 예를들면, 왜 Store-B의 고객들이 Store-A로이동하여 구매를 하였는지? 마케팅 프로모션 세일을 하는지? 고객 서비스? 주변 환경? 다양한 제품 선택? 고객들의 Job 로케이션? 등 추가데이터를 추가하여 통합분석이 가능합니다.
이와같이 간단한 7행의 데이터만으로 Data에숨겨진 Insight를 발견하여스스로 이해하여 어떤의사결정을 해야하는지 도와줍니다.
지오데이터는 전혀 새로운게 아닙니다, 하지만 누구나 쉽게 고도화된 지도 분석이 가능하게 되었다는점 입니다.
다양한 산업군에서 데이터 기반 의사결정을 위해 아래와 같이 사용하고 있습니다.
리테일/ 백화점/ F&B 프랜차이즈 업계 등에서 Retail StoreLocation 선정시에 잠재 고객/ 인구밀도/ 잠재고객 거주지 vs 매장위치/ 매장별 지역커버리지 등을 지오애널리틱스를 통하여 매장 위치선정 분석/ 매장별 성과분석에 활용을 하고있습니다.
동남아국가 보건소에서는 GeoAnalytics을 이용하여뎅기 (Dengue)/말라리아/ Zika 등의 데이터와, 인구밀도, 인구의이동 경로 (Bus/Flights/Carsetc) 과 각 지역의병원 및 클리닉이예방 및 치료목적의 커버가 가능한지에 대한 Coverage 분석을 통하여국민의 헬스케어 복지증진에 힘쓰고 있습니다. 그리고 이러한데이터는 제약업계에 다시 활용되어질병별 제약제품 수요예측, 매출 증진등에 활용되고 있습니다.
보험업계의 경우 - 모든 클레임이정당한 클레임이 아니며, 보험사기는 기승을 부리고있습니다. Claim/Risk 분석시에 Claimtype 분석 자료를 지역별 Police 리포트자료와 비교/ 보험 사기클레임 데이터와 통합분석하여 예방에 활용하고있습니다.
GeoAnalytics에 대해서는 한글 유튜브 영상을 참조해주시기 바랍니다
Qlik에 대해 궁금하시나요? GeoAnalytics에 대해 위에 언급된 케이스 데모가 보고싶으신가요? - Qlik.Korea@qlik.com 으로 이메일을 주시면 안내해 드리도록 하겠습니다.
Qlik Korea - 페이스북 페이지 방문하기 - https://www.facebook.com/qlikkorea/
