선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 체인 판매망을 가진 FoodMart체인점의 데이터를 가지고, 데이터마이닝의 기법에서 연관규칙을 이용한 결과분석을 제공하고자 한다.
- 이것 또한 연관규칙을 위한 기본자료로 사용되어 지고 있다. 먼저 광고의 형태별, 소요예산별 구성을 보고자 한다.
- 본 연구에서는 데이터웨어하우스로 잘 구축되어진 FoodMart의 데이터를 이용하여 기본적 통계분석 및 연관규칙을 이용한 분석을 통하여, 마케팅분야에 응용할 수 있는 방법을 제시해보고자 한다.
- 전형적인 시장바구니 분석방식은 여러 항목(시장 바구니의 내용물들)의 구입을 하나의 거래로 처리한다. 이렇게 하는 목적은 자연스러운 구매 패턴을 이해하고 발견하는데 사용될 수 있는 엄청나 게 많은 거래 사이에서의 특정한 경향을 찾아내기 위한 것이다. 연관성 분석은 구입항목의 집합에서 하나의 구입상품 또는 구입상품들 집합의 존재가 또 다른 구입상품의 존재를 암시하는 규칙을 발견하고자 하는 것이다.
제안 방법
- 그 후 Apriori의 알고리즘을 적용하여 2-항목집합서부터 k-항목집합까지 구하기 위한 루프를 적용한다. 그후 도출된 연관규칙에 대하여, 관련상품과의 관계를 파악, 분석한다.
- 본 연구를 위한 시스템 구성을 위해 Apriori알고리즘을 MS-SQL Server 7.0, Visual Basic 6.0과 ADO(ActiveX Data Object)로 구현하였으며, FoodMart의 데이터로부터 특성을 파악한 뒤, 필요 항목을 SQL 질의를 통하여, Txt파일이나, MDB파일로 트랜잭션 파일을 생성한다.
- 최소 트랜잭션 지지도가 2라고 가정하면 (smin = 2), 필요로 하는 최소지지도를 갖는 후보 1-항목집합들로 구성되는 빈발 1-항목집합들의 집합 L1이 결정될 수 있다. 빈발 2-항목집합들의 집합을 탐사하기 위해서는, 한 빈발항목집합의 한 부분 집합이라도 역시 최소지지도를 가져야 한다는 사실에 입각하여 Apriori는 ACG(Apriori Candidate Generation)을 사용하여 후보 항목집합들의 집합 C2를 생성하기 위해 L1*L1을 사용하였다. *는 접속(concatenation)연산자다.
- 여기서는 판매기록 테이블과, 고객터이블, 상품테이블 및 상품 분류 테이블을 가지고 전처리 과정을 거치면, [그림2]의 왼쪽 프레임과 같은 데이터를 얻을 수 있으며, 알고리즘 적용에 필요한 트랜잭션 데이터 형태로 만들면 [그림2]의 오른쪽 프레임과 같은 예제데이터 베이스 [표 1]의 형태를 얻을 수 있다. 여기서 생성된 총 54537건의 트랜잭션에 대해 연관규칙을 적용한 뒤 생성된 연관규칙에 따라, 1997년과 1998년의 데이터에 적용, 연도별 트랜잭션에서 생성된 연관규칙을 가지고 총 트랜잭션에 적용하여 비교 분석하였다.
- 근접이웃(Nearest Neighbor)은 군집분석과 분류에 가장 적합하다. 우선 레코드를 다차원 속의 한 개의 점으로 나타낸 후, 유사성이 높은 목적속성을 갖고 있는 데이터 점을 한 개의 강하게 결합된 클러스터가 되도록 각 차원의 가중치를 튠업한다. 예를 들면, 은행의 목적차원이 이차저당 신청자라고 가정할 때, 차원은 나이, 일차저당액수, 빚, 수입 등일 수 있다.
대상 데이터
- 2288개의 상품을 구매하였고, 최대 28개의 상품구매 한 것으로 나타났다. 등록된 고객은 10, 281명이며, 상품은 1, 560개에 110개의 범주로 분류된다.
- 본 연구에서 사용하는 데이터는 FoodMart로 MS-SQL 7.0 OLAP 예제 데이터이며, 다국적 체인 형태의 잡화점으로 1997년과 1998년 상품 판매 실적을 기록한 데이터이다. 본 실험의 장바구니 분석을 위한 데이터로는 충분하다고 생각되며, 다만, FoodMart데이터가 인위적으로 만들어졌는지, 실제 판매 데이터에 대한 기록인지에 대한 내용은 파악되지 않았다.
- 본 실험의 장바구니 분석을 위한 데이터로는 충분하다고 생각되며, 다만, FoodMart데이터가 인위적으로 만들어졌는지, 실제 판매 데이터에 대한 기록인지에 대한 내용은 파악되지 않았다. 실제 판매 데이터를 구하기는 현실적으로 매우 어려웠으며, 실험에 사용된 FoodMart의 데이터 테이블 구조를 살펴보면 총 15개의 테이블로, 상품테이블, 고객테이블, 재고테이블, 판매테이블, 상품분류항목 테이블, 체인점 테이블 등으로 이루어져 있으며, 체인점의 소유형태에 따라 5개 범주로 구성되어 있다. [표3]은 1997년과 1998년 데이터의 특성에 대한 비교를 보여준다.
이론/모형
- 후, MS-SQL에서 1-항목집합의 지지도 수를 카운트 한 뒤, 질의 결과를 MDB파일이나, Txt파일로 트랜잭션을 저장한다. 그 후 Apriori의 알고리즘을 적용하여 2-항목집합서부터 k-항목집합까지 구하기 위한 루프를 적용한다. 그후 도출된 연관규칙에 대하여, 관련상품과의 관계를 파악, 분석한다.
성능/효과
- 1. 국가별 거주 비율에서 미국 거주 고객이 71%를 차지하고 있으며, 거주 주별 고객분포에서는 미국 캘리포니아주에 41%가 거주하고 있으며, 거주 시별 고객분포에서는 캐나다의 BC주 Shawnee에 111명의 고객이 있는 것으로 나타났으며, 시별 평균 고객수는 84321명으로 나타났다.
- 2. 교육수준별 고객구성비율에서 1에 의한 인구밀도가 높은 지역의 교육수준을 분석하였을 때 교육수준은 5개 등급으로 분류되어 있고, 비슷한 비율로 분포되어 있으며, 고학력자의 경우 캐나다에 상대적으로 더 높은 분포가 있는 것으로 나타났다.
- 2. 네트워크의 사용이 지속적으로 증가함에 따라 여러 데이터베이스에 접속하는 것이 훨씬 쉬워졌다. 따라서 고객정보파일을 인구 통계학적인 파일들과 연결시켜 고객의 특정 집단에 대한 소비 행위를 파악함으로서 이제까지 알 수 없었던-전혀 새로운 지식을 얻을 수 있게 되었다.
- 3. 연봉수준별 고객구성비율은 8등급으로 최저 3만 달러에서 최고 15만달러 이상의 소득자로 구분되어 있으며, 최저 등급에 속하는 고객은 멕시코의 Jalisco주이며 가장 높은 등급은 멕시코의 Sinaloa주로 나타났다. 연봉이 높고, 인구가 많은 곳에서 상대적으로 높은 매출성과가 있는 것으로 나타났다.
- 4. 전체고객과 국가별 성비중 여성의 비율이 조금 더 높았으나 차이가 거의 없었고, 멕시코의 Yucatan주에서만 기혼자가 미혼자보다 약 9% 높게 나타났고, 보유자녀수에 따른 고객 구분에서 자녀가 없거나 한 명인 고객이 전체의 66.9%로 나타났다.
- 4. 클라이언트/서버 구조의 출현으로 개인 지식노동자들은 자신의 책상에서 클라이언트를 통하여 중앙에 있는 정보시스템에 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 마케팅 전문가나 기획전문가 등도 역시 이러한 새로운 기술을 자기 업무에 활용하기를 원하였다.
- 5. 판촉활동을 위한 광고 소요비용은 연간 평균 6, 230, 173달러의 비용이 소비되었고, 매체별 광고비용에서는 TV광고에 5%, Radio광고에 9%의 비율로 소비되었다. 광고방영은 1주일 미만에서, 최고 29일까지의 광고 기간을 두고 있었으며, Price Winners와 Sale Winners기간에 가장 많은 소요비용이 발생하였다.
- 6. 매체별 수익분석에서 Daily Paper, Radio, TV에 동시 광고한 상품이 상대적으로 높은 이익을 도출하였으며, 5%와 9%의 광고비용을 지불한 TV, Radio 광고상품은 상대적으로 낮은 이익을 초래한 것으로 나타났으며, 광고대 비광고 상품의 판매이익 비율은 6:4의 비율로 광고할 경우가 더 높은 판매 이익효과가 있는 것으로 나타났다. 상품 군별 판매이익은 식품류에서 월등히 높은 비율이 있는 것으로 나타났다.
- 7. 연관규칙 적용에 있어서 낮은 지지도(0.03% - 0.005%)를 나타냈으며, 전체 지지도가 낮은 이유는 상품판매 건수 즉 트랜잭션에 비하여 빈도수가 낮기 때문이며, 최소지지도는 1997년의 경우 5(0.025%)이며, 1998년의 경우 10(0.03%)으로 나타났으며, 항목집합 리스트는 2항목과 3 항목에만 나타나고 있다.
- 8. 데이터를 분석한 결과, 통계적 기본자료도 중요하지만, 대규모 데이터베이스에서 데이터 간의 연관성에 대해 조사해 보는 것에도 큰 의의가 있었으며, 데이터마이닝의 연관규칙도 확률의 개념에서 나온 것으로 어디까지나 의사결정의 보조수단으로 사용되어져야 하며, 결과를 여러 각도에서 이해, 해석하는 것이 필요하다고 생각된다.
- FoodMart의 데이터를 분석해 본 결과 1997년은 최소 지지도가 5이상(0.025%)인 경우와, 1998년은 10이상(0.03%)인 경우에 관련 상품은 없는 것으로 나타났으며, 최소 지지도가 5인 경우의 1997년 빈발 2항목은 23건, 3항목은 0건이며, 1998년의 경우 빈발 2항목은 962건, 빈발 3 항목은 7건으로 나타났다. [그림3]와 [그림4]에서 이런 차이를 보이는 이유는 동일한 상품(1,560개)에 대한 상품판매 건수 즉 트랜잭션 데이터가 다르기 때문에 빈발 항목의 건수도 차이가난 것으로 분석된다.
- FoodMart의 상품 판매 데이터는 sales_ fact_1997과 sales_fact_1998 테이블이 있는데, 각각 상품 판매 기록으로는 86, 837건과, 164, 558건이 있으며, 1997년 판매기록의 경우는 20, 522건의 트랜잭션 데이터를 얻을 수 있었으며, 평균 4838개의 상품구매와, 최대 17개의 상품을 구매 한 것으로 나타났다. 1998년의 데이터를 가지고 트랜잭션 데이터를 생성해 본 결과 34, 015건의 트랜잭션이 발생되었으며, 이는 한 고객이 평균 4.
- 각 판촉활동별 제품군에 따른 판매이익은 3개 제품군에서 Cash Register Lottery와 Price Saver의 판촉기간동안 많은 수익이 발생한 것으로 나타났다. 매출분석에서는 기본적인 고객의 자료를 가지고 매출과 관련된 결과를 찾는 것이지만, 연관규칙은 통계적 분석 위에 각 고객의 구매패턴을 찾는 것으로, 이후에 판매될 상품에 대한 예측 및 계획을 수립할 수 있게 해 주는 것이다.
- 거주 시별로 고객 데이터를 분석해본 결과, 가장 많은 시를 보유한 주는 CA주로서 45개의 시로 구성되어 있으며, 각 도시마다 등록된 평균 고객 수는 84321명이며, 최대 고객 보유 시는 캐나다의 BC주 Shawnee시로 나타났다. 따라서 결과를 종합하면 [표4]와 같이 정리할 수 있다.
- 경우가 71%로 가장 높은 비율을 가진 것으로 나타났다. 거주 주별로 고객자료를 분석해 본 결과, 캐나다 1개주, 멕시코 9개주, 미국 3개주로 나타났으며, 미국의 CA주가 20%로 가장 많은 비율이었으며, 캐나다의 BC주가 17%, 멕시코에서는 Zacatecas주가 2%를 차지하고 있었다. 미국의 CA에서 높은 비율을 나타내는 것은 시별 구성비율을 살펴보면 알 수 있듯이, 많은 도시에 체인점을 가지고 있기 때문이다.
- 고객의 연봉에 따른 비율을 살펴 본 결과, 최저 연봉인 만불에서 삼만불의 경우 멕시코의 Jalisco주이며, 가장 높은 연봉 구분인 십오만불 이상의 경우에는 멕시코의 Sinaloa주로 나타났다. 연봉이 높고, 인구가 많은 곳은 매출분석에서 높은 수치를 나타내는 것을 알 수 있다.
- 고객자료는 3개국에 걸친 자료로서, 캐나다, 멕시코, 미국으로 나타났으며, 미국에 거주하는 고객의 경우가 71%로 가장 높은 비율을 가진 것으로 나타났다. 거주 주별로 고객자료를 분석해 본 결과, 캐나다 1개주, 멕시코 9개주, 미국 3개주로 나타났으며, 미국의 CA주가 20%로 가장 많은 비율이었으며, 캐나다의 BC주가 17%, 멕시코에서는 Zacatecas주가 2%를 차지하고 있었다.
- 교육 수준별 고객구성비율을 보면, 교육등급은 5등급으로 나뉘어져 있으며, 구분은 Bachelors Degree, Graduate Degree, High School Degree, Partial College, Partial High School로 구분되어 있으며, 전체 구성에서 Partial High School의 고객이 가장 많은 것으로 나타났다. 대졸의 경우는 캐나다가 가장 높은 비율을 가지나, 멕시코와 미국과의 유의한 차이가 있는가의 검정은 이루어지지 않았다.
- 결혼여부에서는 미혼과 기혼의 차이는 거의 비슷하였으며, 멕시코의 Yucatan 주에서만 기혼자가 미혼자보다 약 9%의 차이를 보이고 있다. 그리고 자녀수에 따른 비교에서는 자녀가 없거나 혹은 1명 가진 경우가 상대적으로 높은 비율을 가지고 있으며, 5명 이상인 자녀를 보유한 지역도 많은 것으로 나타났다.
- 대부분의 광고방영은 1주일 미만이며, 최고 29일까지의 광고도 있었고, 2일과 3일간의 광고 홍보에 가장 큰 비용을 소모한 것으로 나타났다.
- 매체별 수익분석에서 Daily Paper, Radio, TV에 동시 광고한 상품이 상대적으로 높은 이익을 도출하였으며, 5%와 9%의 광고비용을 지불한 TV, Radio 광고상품은 상대적으로 낮은 이익을 초래한 것으로 나타났으며, 광고대 비광고 상품의 판매이익 비율은 6:4의 비율로 광고할 경우가 더 높은 판매 이익효과가 있는 것으로 나타났다. 상품 군별 판매이익은 식품류에서 월등히 높은 비율이 있는 것으로 나타났다.
- 전년대비 광고수익은 크게 성장하였다고 할 수 없었다. 연도별 분기별 수익은 거의 비슷하였으며 4분기 판매가 상대적으로 매출이 낮은 것으로 나타났다.
- 판매테이블에 결합되어 있는 것을 볼 수 있다. 이상으로 FoodMart의 데이터 구조를 살펴보았으며, 상기 자료를 가지고 데이터베이스 내에서 연관규칙을 찾기 위한 절차는 크게 3단계로 나뉘어 지는데, 첫 번째가 전처리 단계이며, 두 번째는 마이너 구성, 세 번째가 결과 유도의 과정을 가진다. 여기서는 판매기록 테이블과, 고객터이블, 상품테이블 및 상품 분류 테이블을 가지고 전처리 과정을 거치면, [그림2]의 왼쪽 프레임과 같은 데이터를 얻을 수 있으며, 알고리즘 적용에 필요한 트랜잭션 데이터 형태로 만들면 [그림2]의 오른쪽 프레임과 같은 예제데이터 베이스 [표 1]의 형태를 얻을 수 있다.
- 1997년 판매데이터에서 Daily Paper, Radio, TV에 동시광고를 한 것이 가장 큰 이익을 주고 있으며, 반면 단순 Radio광고만 한 경우에는 가장 낮은 이익을 가져다주는 것으로 나타났다. 이익률은 거의 비슷한 수준이지만, 특히 식품판매가 보다 많은 이익을 주고 있는 것으로 나타났다. 1997년 판촉 활동 시기의 수익은 전체 수익의 26.
- 결과분석에 도움을 주는 것으로, 분석의 기본적인 과정이다. 통계적 분석을 이용한 수치적 평가를 가진 후, 연관규칙으로 생성되는 결과와 연결하여 최종 결론을 유도 할 수 있다. 고객 관련 데이터로 분석할 수 있는 기본적인 사항에 대한 분석결과이다.
후속연구
- 결과를 잘 이해하고 분석할 수 있어야만 효과의 극대화를 얻을 수 있다. 또한 효율적 데이터베이스 마케팅을 위하여 여러가지 알고리즘의 혼합적 분석기법과, 선행 연구된 알고리즘에 대한 정확도 및 수행시간에 대한 비교분석, 최적 알고리즘의 선정, 연관규칙을 위한 웹 마이닝에 관한 연구 등이 필요하다고 보여진다.
- 아무리 좋은 제품이라도 광고가 부족하여, 인지도가 낮다면, 결코 많은 수익을 만들 수가 없다. 정보화 시대에 있어서 광고의 영향과 효과는 상당히 큰 것으로 효과적 광고분석으로 광고가 매출에 주는 영향 및 소요예산등의 분석을 통해 보다 빠르게 매출 및 소비자의 반응에 대처할 수 있을 것으로 보여 진다. 이것 또한 연관규칙을 위한 기본자료로 사용되어 지고 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.