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SUBWAY 매장의 수익창출을 위한 데이터마이닝

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  1. SUBWAY 매장의 수익창출을 위한 데이터마이닝 • 200511303 김동관 • 200811408 김도연

  2. 1.배경 및 목표2. 분석방법3. 분석내용4. 결론 목차

  3. 배경 및 목표 배경 현재 SUBWAY 교대점에서 매니저로 일을 하게 되면서 매장의 매출을 증진시키려고 하는데 데이터마이닝을 통해 매출을 예측하고 그에 따른 대처방안을 세움. 목표 매점의 일별 매출액 데이터를 가지고 미래의 모델을 예측하고 패턴을 찾아낸다. 만족도 데이터를 이용하여 어떠한 요소가 고객의 만족도에 영향이 있는지 구한뒤 고객의 만족도를 높일 방법을 구해낸다. 예측패턴과 만족도 방문한 고객의 만족도가 높으면 다시 매장을 방문할 확률이 높고 입소문도 많아지게 되어 총매출이 증가하는 방향으로 이끌어 낼 수 있다. 데이터 마이닝을 이용한 매장운영 • 문서의 제목

  4. 분석방법 - 일별매출액 01 • 1.순차도표 • 매출액 데이터를 주, 일 단위로 정의해준 뒤 데이터의 유형을 파악하기 위해 순차도표를 그린다. • 2.자기상관분석 • 패스트푸드 특성상 최대 시차수를7일(일주일)로 정해서 7일 주기로 분석한다. • 3. 시계열 모형생성(ARIMA Model) • 시계열자료들이 시간에 종속되어 나타내는 계열상관을 가지고 미래에 어떤 식으로 매 • 출이 변동될지 예측한다. 예측된 모델에서 나타나는 특징적인 패턴을 파악하고자 한다.

  5. 분석방법 - 시계열 분석 02 사용 데이터(일자별 매출)

  6. 분석방법 - 시계열 분석 03 시계열 분석(Time series analysis) 시간의 경과에 따른 어떤 변수의 변화경향(Trend)을 분석하여 그것을 토대로 미래의 상태를 예측하려는 방법. 기업매출 시계열 분석 예

  7. 분석방법 - 시계열 분석 04 순차도표 • 시간데이터의 흐름에 따른 총매출을 그래프로 나타냄. 교대 체육대회 단체 예약 수능시험 추석 연휴 • SUBWAY 교대점의 매출 순차도표

  8. 분석방법 - 자기상관 05 자기상관(Autocorrelation) 시간또는 공간적으로 연속된 일련의 관측치들간에 존재하는 상관관계. 현재의 시계열 데이터가 과거의 데이터와 얼마나 관계가 있는지를 알아보는 것. SUBWAY 교대점의시자기상관표

  9. 분석방법 - 자기상관 06 부분자기상관(Partial Autocorrelation) 구하고자 하는 연속적인 2개의 시계열 자료에서 상관계수를 구하는데 있어서, 두 변수를 제외한 모든 변수의 영향을 제거하고 두 변수 사이의 순수한 상관계수를 의미. SUBWAY 교대점의부분자기상관표

  10. ARIMA 모형 07 ARIMA모델(Auto-Regressive Moving Average Model) 경제가 사람들의 과거지식과 경험에 기초한 행동에 따라 움직이고 있음을 중시한 시계열분석의 사고방식을 기초로 한 모델. 적절한 최적 예측치를 산출하지만 장기간 예측에는 좋지 않음.(단기간 예측이 더 정확) 모형의 R제곱이 0.398으로 유효범위인 0.4에 조금 못미치지만 유효하다고 간주하였다. R 제곱 종속변수의 값의 몇%를 독립변수로 예측할 수 있는지 알려주는 척도 예를들어R2가 0.5이면 50%이상 예측할 수 있다는 것이다. 일반적으로 학계에서는 0.6이상 실무에서는 0.4이상이 유효하다고 판단한다.

  11. ARIMA 모형 08 • 예측 결과 • 일정한 패턴을 유지하던 총매출이 • 수능을 기점으로 하락하여 유지됨 • 확대된 예측 부분에서12월 3일(월),12월 8일(토),12월 13일(목),12월 18일(화) 주말에는 소폭 수익이 증가되고 주중에는 감소됨 UCL(Upper Control Line) LCL(Low Control Line) 통계에 의해 규격치에 포함되는지 안되는지를 포함. 즉, 수익창출을 위한 대처방안이 필요!

  12. 만족도 - 분석 방법 09 상관분석(Correlation Analysis) 고객만족도 설문조사를 이용하여 만족도에 영향을 주는 변수를 상관계수를 이용하여 찾아낸다. 2. 선형 회귀분석 (Linear Regression analysis Model) 상관분석에서 만족도에 영향을 주는 변수를 독립변수로 두고, 만족도를 종속변수로 두어 종속변수와 독립변수간의 관계를 구해낸다.

  13. 상관 분석과 회귀분석 10 상관분석(Correlation Analysis) 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다. 두변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ를 사용한다. 회귀분석(Regression analysis) 변수들 간의 상호 관련성을 규명하고 어떤 변수(독립변수)들의 변화로부터 다른 변수(종속변수)들의 변화를 예측하는 기법 특히, 주관심대상인 변수(종속변수)와 종속변수의 행태와 연관이 있다고 여겨지는 변수(독립변수)들 간의 관계에 관심을 둔다. 관련변수 자동차의 평균 주행거리 : 속도 항생제의 평균 효능 : 저장기간 평균 체중 : 음식섭취량, 운동량 <예>

  14. 실제 데이터 - 고객만족도 11 SUBWAY교대점의 고객 만족도 평가 11.29~12.07 중 5일간 총 50개의 데이터 를 사용 고객 만족도 맛, 가격, 친절도, 위치 접근성, 만족도로 평가 설문조사 설문조사 결과

  15. 실제 데이터 분석 12 만족도에 대한 맛, 가격, 친절도, 접근성의 상관계수 유의 확률 : 신뢰성 여부를 판단하는데 도움을 주고 0.05이하(95%이상)이면 유의하다고 판단한다. 맛, 가격, 친절도 3개의 변수만 유의확률 0.05이하로 95%이상의 신뢰성을 보여주므로 3가지를 가지고 회귀 모델을 구축한다.

  16. 실제 데이터 분석 13 선형 회귀 분석 모델의 적합도 친절도, 맛 , 가격을 독립변수로, 만족도를 종속변수로 둔 선회회귀모델 R제곱값이0.591이므로, 다시 말해 59%의 예측을 보이므로 선회 회귀분석은 유효하다고 판단.

  17. 실제 데이터 분석 14 선형 회귀 분석 - 베타 베타값 독립변수들이 종속변수에 미치는 상대적인 영향력의 크기를 의미한다. 만족도에 대한 친절도의 베타값의 유의확률이 0.051 대략 94.9%정도로 신뢰구간에 약간 못 미치므로 친절도도 실제 유효한 독립변수라고 하기 어렵다 베타값이 가장 높은 것은 맛에 대한 평가이므로 만족도 미치는 영향은 맛 > 가격 > 친절도라고 볼 수 있겠다. 구체적으로 생각해보면 만족도에 대한 맛에 영향력이 친절도에 비해 2.8배 이상 높다. 만족을 결정하는 것은 맛과 가격에 영향이 매우 크며 수치상으로 54%정도 맛에 영향을 받고 32%정도 가격에 영향을 받는다 할 수 있다.

  18. 분석 결과와 실제 데이터와 비교 15 SUBWAY 교대점 상품 판매수량과 매출 판매량을 보면 실제로 가격의 영향을 알 수 있다. 스마트써브(할인메뉴)가 전체기간동안 가장 많이 팔렸다는 것을 알 수 있다.

  19. 결론 - 매출증진 방안 16 맛에 따른 만족도 증가방안 재료의 정량화 현재 정해진 레시피가 따로 없이 손님이 원하는 대로 샌드위치를 만듬. ->한국 문화에 따라 맥도날드처럼 알아서 만들어주길 원하는 문제점 발생. ->요리전문가 등을 통해 레시피 확립이 필요.

  20. 결론 - 매출증진 방안 17 가격에 따른 만족도 증가방안 할인 메뉴의 확대 스마트서브(할인)가 매출에 효과를 보이지만 한달에 한가지만 하고 있음. -> 수정하여 일본에서 시행 중인 특서브 방식으로 확대 -> 예측결과 패턴에서 주중의 매출이 감소하는 것을 보아 주말에는 로스트 비프 등을 할인하고 평일에는 이탈리안 비엠티 같은 인기메뉴를 스마트 서브로 한다.

  21. Q&A