2.0 기술 분석 vs 예측 분석

소규모 사업을 위한 데이터분석 마케팅 기법

데이터 분석 기법은 크게 두 가지입니다.  기법들이 어떻게 내 사업에 도움이 되는지 알아보겠습니다. 

기술 분석은 무엇이 일어났는지 과거의 데이터를 설명하는 것입니다. 예측 분석은 미래에 무엇이 일어날지 데이터로 설명하는 것입니다. (기술은 Descriptive를 뜻하며 Tech와 관련 없습니다.) 한 가지 분석 방법이 다른 분석 방법을 대체하지는 않습니다. 서로 상호보완적으로 활용합니다.

기술 분석은 데이터를 모아서 분석하고 사람들이 이해할 수 있는 방식으로 표현하는 데 사용됩니다.  '작년과 올해의 매출에 변화가 있는가?' 란 질문에 답하기 위해 기술 분석을 사용합니다. 작년과 올해의 월별 매출량을 수치로 비교하고 이해하기 쉽도록 차트와 선 그래프를 만들어 시각화합니다. 

기술 분석은 다음 질문에 대답합니다.

지난 12개월 동안 재고의 변화량은?

얼마나 많은 사람들이 입사하고 퇴사를 하였는가? 

광고비 지출로 인하여 얼마의 매출이 향상되었는가? 

기술 분석은 과거부터 현재까지 무슨 일이 있었는지 데이터를 통해 알아냄으로써 사업에 통찰을 얻습니다. 그러나 앞으로 어떤 일이 생길지에 대해서는 알려주지 않습니다. 

예측 분석은 미래에 어떻게 될지 평가하는데 활용됩니다. 확률이 자주 사용합니다. 머신러닝과 딥러닝은 확률적 모형을 사용해서 알고리즘으로 부족한 정보를 채워서 예측합니다. 

예측 분석은 다음 질문들에 답할 수 있습니다. 

다음 1년 동안 얼마의 매출을 기대할 수 있을까?

앞으로 3개월 동안 얼마나 많은 수요가 있고 얼마나 제품을 준비해 둬야 할까?

새로운 인력을 채용한다면 제품 생산량이 늘어날까?

예측 분석은 생산성 분석, 사기 탐지, 리스크 분석, 인력채용, 마케팅 성과, 영업 기획에 응용됩니다. 

기술 지표들은 추이와 변화를 나타내는 공식이나 측정된 수치들을 말합니다. 투자수익률, 광고투자수익률, 고객수익률, 핵심성과지표(KPI)가 있습니다. 예측 지표는 회귀분석이 기본이며 여러 영역에 적용할 수 있습니다.