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문제 정의
- A기업이 보유하고 있는 대표적인 신사복 브랜드, 캐주얼 브랜드, 스포츠 브랜드의 의류제품 판매량 데이터를 기반으로 의류제품 판매량에 영향을 주는 다양한 기상요인을 실증적으로 분석하고자 하였다.
- 이처럼 의류산업에서 날씨의 중요성은 커지고 있지만 아직까지 날씨와 매출의 연관성을 분석하여 날씨가 판매량에 미치는 영향을 실증적으로 검증한 선행연구는 많지 않다. 따라서 본 연구는 국내 패션 전문기업 A사의 신사복, 캐주얼, 스포츠 브랜드의 4년간 실제 매출 자료를 분석하여 날씨가 기업의 매출성과에 어떠한 영향을 주는지 분석하고자 하였다. A사의 경우 최적 생산량과 타이트한 재고관리 전략을 경쟁요소로 삼아 의사결정을 하고 있었으므로 정확한 생산량의 예측을 위해 매출의 영향요인을 면밀히 밝히는 분석이 필요했다.
- 이와 같은 선행연구들에서 기상요인 중 온도와 매출의 영향관계가 가장 많이 보고되었고, 이외에 강수량, 습도, 풍속, 일조시간의 효과가 일부 밝혀졌다. 본 연구에서는 기상요인이 A기업의 브랜드 판매량에 미치는 효과를 데이터분석을 통해 실증적으로 분석하기 위해 구체적인 기상요인들을 선정하였고, 신사복, 캐주얼, 스포츠 브랜드별로 어떤 차이를 가지고 영향력을 미치는지 분석하고자 하였다.
- 앞서 다양한 제품군에 따라 계절성과 기온이 영향을 미치는 것을 살펴본 것에 이어 의류제품에 특정하여 기상요인과의 관계를 밝힌 선행 연구를 살펴보고자 한다. 의류제품이 계절상품이므로 기상요인이 매출에 영향을 미치는 사실은 널리 알려져 있지만, 기상요인과 매출의 관계를 실증적으로 검증한 학문적인 연구는 상대적으로 많지 않은 실정이다.
- 연구문제 1: 의류제품 판매량에 영향을 주는 다양한 기상요인을 밝힌다.
- 연구문제 2: 복종별/품종별로 주말효과와 기상요인이 의류제품 판매량에 미치는 영향을 밝힌다.
- A사의 경우 최적 생산량과 타이트한 재고관리 전략을 경쟁요소로 삼아 의사결정을 하고 있었으므로 정확한 생산량의 예측을 위해 매출의 영향요인을 면밀히 밝히는 분석이 필요했다. 특히 최근에 이상 기온으로 변동성이 확대된 변수인 기상요소가 제품 판매량에 미치는 영향은 많은 의류기업들의 관심이 되고 있으므로 전문적인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 기상요인의 영향력을 분석하고자 하였다. 이러한 시도는 향후 상품 기획 시 날씨의 영향력을 제외한 매출을 산출해 활용하거나, 날씨예보 정보를 활용해 수요 예측을 하는 등, 생산량을 의사 결정하기 위한 지침 또는 방향을 제시하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
제안 방법
- 평균기온, 최고기온, 최저기온, 풍속, 습도, 강수량, 전운량, 열지수, 1시간 최다일사, 적설량 등 29개의 기상요인 중 활용성을 검토하여 1단계로 14개의 기상변수를 선정하였다. 2단계로 각 변수간의 상관관계가 높은 변수들을 파악하기 위하여 피어슨의 상관관계분석을 시행하여 상관계수 0.7 이상인 변수를 제거하고, 되도록 다양한 기상요인들의 영향의 정도를 파악하기 위해 최종적으로 7개의 기상요인을 선정하였다.
- 그 결과, 주중/주말의 판매량은 유의한 차이가 있음이 분석되었고, Parsons(2001)는 뉴질랜드 쇼핑센터의 매출에 날씨 요인 이외에 휴일효과, 주말효과가 영향을 미친다고 하였듯이 주말효과도 판매량에 영향을 미칠 것으로 판단하였다. 그러므로 독립변수로는 기상요인인 평균기온, 풍속, 습도, 강수량, 미세먼지농도, 해면기압, 일조량을 선정하였고, 주말효과는 더미변수로 처리하여 투입하였으며, 종속변수로는 상품의 일별 판매량을 사용하였다. 통계분석은 SAS® 9.
- 복종은 대표적인 신사복 브랜드(men’s formal wear), 캐주얼 브랜드(casual wear), 스포츠 브랜드(sports wear)를 선정하였고, 각 복종 내에서 품종을 코트, 재킷, 점퍼를 outer, 셔츠/블라우스와 티셔츠를 top, 바지를 pants로 분류하여 분석하였다.
- 의류기업인 A사가 보유하고 있는 브랜드의 F/W시즌(9월~익년 2월) 일별 판매데이터를 근거로 의류제품 판매량에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 주말효과와 평균기온, 풍속, 습도, 강수량, 미세먼지농도, 해면기압, 일조량의 기상요인의 영향력을 분석한 결과는 다음과 같다.
- 기상청이 보유하고 있는 데이터 중 2012년~2015년의 9월~익년 2월 동안의 일별 판매량 데이터를 사용한 총 725일에 대한 전국 기상요인 데이터의 평균값을 사용하였다. 평균기온, 최고기온, 최저기온, 풍속, 습도, 강수량, 전운량, 열지수, 1시간 최다일사, 적설량 등 29개의 기상요인 중 활용성을 검토하여 1단계로 14개의 기상변수를 선정하였다. 2단계로 각 변수간의 상관관계가 높은 변수들을 파악하기 위하여 피어슨의 상관관계분석을 시행하여 상관계수 0.
대상 데이터
- 국내 의류기업인 A기업이 보유하고 있는 신사복 브랜드, 캐주얼 브랜드 스포츠 브랜드들의 일별 판매량 자료를 수집하였다. 선행연구들이 제품 매출액에 대한 기상효과를 분석했지만(Hong et al.
- 기상청이 보유하고 있는 데이터 중 2012년~2015년의 9월~익년 2월 동안의 일별 판매량 데이터를 사용한 총 725일에 대한 전국 기상요인 데이터의 평균값을 사용하였다. 평균기온, 최고기온, 최저기온, 풍속, 습도, 강수량, 전운량, 열지수, 1시간 최다일사, 적설량 등 29개의 기상요인 중 활용성을 검토하여 1단계로 14개의 기상변수를 선정하였다.
- , 2011), 의류제품은 품종별로 가격편차가 많음을 고려하여 본 연구에서는 판매량 자료를 선정하였다. 또한 의류 제품의 판매는 계절적 영향을 많이 받는 것으로 판단되므로 계절에 따른 영향을 통제하기 위하여 2012년~2015년의 4년 동안의 F/W시즌(9월~익년 2월)제품만을 대상으로 하였으며, 전국에 분포되어 있는 관련 브랜드들의 매장의 POS시스템에 기록된 총 725일의 브랜드별 일일 판매데이터를 분석에 사용하였다. 품종은 각 브랜드에서 outer(코트, 재킷, 점퍼), top(셔츠/블라우스, 티셔츠), pants를 포함시켰으며, 해당시즌 정상제품 중에서 100개 이상 판매된 상품을 추출하였다.
- 본 연구를 위하여 A의류기업이 보유하고 있는 브랜드의 의류제품에 대한 일별 매출자료와 기상청에서 제공한 기상요인들에 대한 자료가 사용되었다.
- 선행연구들이 제품 매출액에 대한 기상효과를 분석했지만(Hong et al., 2012; Jang& Lee, 2002; Jang & Lim, 2003; Lee et al., 2011), 의류제품은 품종별로 가격편차가 많음을 고려하여 본 연구에서는 판매량 자료를 선정하였다.
- 또한 의류 제품의 판매는 계절적 영향을 많이 받는 것으로 판단되므로 계절에 따른 영향을 통제하기 위하여 2012년~2015년의 4년 동안의 F/W시즌(9월~익년 2월)제품만을 대상으로 하였으며, 전국에 분포되어 있는 관련 브랜드들의 매장의 POS시스템에 기록된 총 725일의 브랜드별 일일 판매데이터를 분석에 사용하였다. 품종은 각 브랜드에서 outer(코트, 재킷, 점퍼), top(셔츠/블라우스, 티셔츠), pants를 포함시켰으며, 해당시즌 정상제품 중에서 100개 이상 판매된 상품을 추출하였다.
데이터처리
- A기업이 보유하고 있는 브랜드들 중에서 복종/품종별로 기상요인이 의류제품 판매량에 미치는 영향을 분석하기 위하여 다중회귀분석을 시행하였다. 복종은 대표적인 신사복 브랜드(men’s formal wear), 캐주얼 브랜드(casual wear), 스포츠 브랜드(sports wear)를 선정하였고, 각 복종 내에서 품종을 코트, 재킷, 점퍼를 outer, 셔츠/블라우스와 티셔츠를 top, 바지를 pants로 분류하여 분석하였다.
- A기업이 보유한 브랜드에 있어서 기상요인이 의류 제품 판매량에 미치는 영향을 밝히기 위해 다중회귀분석을 시행하였고, 분석결과는 [Table 3]과 같다. 다중공선성을 검토한 결과, Tolerance는 .
- 수집한 일별 판매량 데이터를 볼 때, 토, 일요일의 판매량이 주중(월~금) 판매량보다 높음을 파악하고, 주중/주말의 판매량에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 보기 위하여 t-test를 시행하였다(Table 2). 그 결과, 주중/주말의 판매량은 유의한 차이가 있음이 분석되었고, Parsons(2001)는 뉴질랜드 쇼핑센터의 매출에 날씨 요인 이외에 휴일효과, 주말효과가 영향을 미친다고 하였듯이 주말효과도 판매량에 영향을 미칠 것으로 판단하였다.
성능/효과
- 캐주얼 브랜드에 대해 기상요인이 제품 판매량에 미치는 영향에 대한 분석 결과는 [Table 5]와 같다. Outer의 경우, 주말효과의 영향이 가장 컸으며, 평균기온이 낮을수록, 습도가 높을수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났고, top의 경우, 주말효과의 영향이 가장 컸고, 온도와 습도, 일조량이 높을수록, 미세먼지농도가 낮을수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났다. 특히 outer와 pants와는 달리 top은 평균기온이 높을 때 판매량이 증가하는 것으로 분석되어 가을, 겨울동안 기온이 높아지면 소비자들은 쇼핑시 outer 보다는 셔츠나 블라우스 등의 top을 구매하는 경향을 보인다고 예측되었다.
- Top의 경우, 주말효과의 영향이 가장 크고, 습도가 높을수록, 해면기압이 높을수록 판매량이 증가하였으며, pants의 경우는 역시 주말효과의 영향이 가장 크고, 평균기온이 낮을수록, 해면기압이 높을수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났다.
- 특히 outer와 pants와는 달리 top은 평균기온이 높을 때 판매량이 증가하는 것으로 분석되어 가을, 겨울동안 기온이 높아지면 소비자들은 쇼핑시 outer 보다는 셔츠나 블라우스 등의 top을 구매하는 경향을 보인다고 예측되었다. pants는 주말효과의 영향이 가장 컸고, 풍속과 미세먼지농도가 낮을수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났다. 풍속의 효과는 Jang and Lim(2003)의 연구에서도 밝힌 바 있는 기상요인으로 여름을 제외한 모든 계절에서 영향을 미치며, 가을과 겨울에는 바람이 많이 불수록 매출이 감소한다고 한 결과를 지지하고 있다.
- Arunraj and Ahrens(2016)는 독일의 3개 점포의 매출을 대상으로 식품과 의류제품의 날씨 요인의 차이점을 분석한 결과, 식품에 비해 의류제품이 날씨 요인의 영향을 더 많이 받는 상품임을 밝혔다. 가을, 겨울에는 온도가 낮을수록 의류 제품의 매출이 높고, 봄에는 온도가 높을수록 매출이 높은 것으로 나타났으며, 눈은 의류제품의 쇼핑을 미루는 효과가 있어서 눈이 온 이후에 4~6일 정도 쇼핑의 지연효과가 나타난다고 하였다. 비는 당일 쇼핑객의 숫자를 감소시키는 효과가 있으며, 매출에는 영향을 미치지 않는다고 하였다.
- 넷째, 품종별로 살펴보면, 평균기온이 낮을수록 모든 브랜드의 outer 판매량이 증가하였고, 신사복 브랜드와 스포츠 브랜드의 pants 판매량이 증가하였으며, top의 판매량에 미치는 영향력은 무의미하였다. 그러나 캐주얼 브랜드의 top의 경우는 평균기온이 높아질수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났다. 해면기압은 신사복 브랜드의 top과 pants 판매량에 영향을 미쳐 해면기압이 높을수록, 즉 날씨가 맑을수록 판매량이 증가하는 것으로 분석되었다.
- 넷째, 품종별로 살펴보면, 평균기온이 낮을수록 모든 브랜드의 outer 판매량이 증가하였고, 신사복 브랜드와 스포츠 브랜드의 pants 판매량이 증가하였으며, top의 판매량에 미치는 영향력은 무의미하였다. 그러나 캐주얼 브랜드의 top의 경우는 평균기온이 높아질수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났다.
- 최종적으로 선정한 기상요인들 간의 상관관계 분석결과는 [Table 1]과 같다. 대부분 선정한 기상요인들 간에 낮은 상관성을 보였으며, 평균기온과 해면기압은 ‒.649, 습도와 해면기압은 ‒.494, 습도와 일조량은 ‒.583으로 상대적으로 높은 부적 상관을 나타냈다.
- 둘째 최근의 미세먼지 농도가 높은 날이 많아짐에 따라 미세먼지 농도가 의류제품 판매량에 영향을 미치는 가장 주요한 기상요인으로 밝혀졌으므로, 의류기업들은 기상요인 중 미세먼지농도를 주목해야 함을 시사한다. 신사복 브랜드보다는 캐주얼과 스포츠 브랜드에 있어서 제품 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났는데, 이는 미세먼지농도에 따라 소비자들의 야외활동에 제한이 있음을 시사한다.
- 둘째, 기상요인 중에서 습도, 해면기압, 일조량은 품종별로 부분적으로 판매량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- outer의 경우, 주말효과가 판매량에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 나타났고, 평균기온과 미세먼지농도가 낮을수록 판매량에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 주말효과는 top과 pants 판매량에 모두 유의한 영향을 미쳤으며, 미세먼지농도가 낮을수록 top의 판매량은 증가하였으며, 평균기온이 낮을수록 pants의 판매량이 증가하는 것으로 나타났다. 강수량은 전 브랜드에서 유의한 영향을 미치지 않았는데, Jang and Lee(2002), Jang and Lim(2003) 의 연구에서도 강수량은 겨울보다는 여름에 유의한 영향을 미치는 기상요인으로 보고되었다.
- 셋째, 기상요인 중 평균기온은 대부분의 선행연구에서도 밝혀졌듯이, 의류제품 판매량에 영향을 미치는 주요한 기상요인 중의 하나로 분석되었다. 가을, 겨울 동안의 기온 변화를 정확히 탐색하여 기온의 하강 시점에 맞춰 재고량을 확보하는 것이 필요하며, 특히 기온의 하강에 따라 outer와 pants의 판매량은 영향을 받는 주요한 아이템으로 밝혀졌으므로 기온변화에 따른 상품구색 전략도 필요하다고 하겠다.
- 셋째, 복종별로 살펴보면, 신사복 브랜드의 경우는 outer의 경우에 주말효과와 기상요인이 판매량에 미치는 영향이 pants나 top에 비해 상대적으로 큰 것으로 분석되었고, 캐주얼 브랜드인 경우는 모든 품종에 있어서 주말효과와 기상요인의 영향력이 큰 것으로 분석되었으며, 스포츠 브랜드에서는 다른 브랜드보다 상대적으로 영향력이 적은 것으로 나타났다.
- 해면기압은 신사복 브랜드의 top과 pants 판매량에 영향을 미쳐 해면기압이 높을수록, 즉 날씨가 맑을수록 판매량이 증가하는 것으로 분석되었다. 습도가 높을수록 신사복 브랜드와 캐주얼 브랜드의 outer와 top의 판매량이, 풍속이 높을수록 캐주얼 브랜드의 pants 판매량이 증가하는 것으로 나타났다.
- 둘째 최근의 미세먼지 농도가 높은 날이 많아짐에 따라 미세먼지 농도가 의류제품 판매량에 영향을 미치는 가장 주요한 기상요인으로 밝혀졌으므로, 의류기업들은 기상요인 중 미세먼지농도를 주목해야 함을 시사한다. 신사복 브랜드보다는 캐주얼과 스포츠 브랜드에 있어서 제품 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났는데, 이는 미세먼지농도에 따라 소비자들의 야외활동에 제한이 있음을 시사한다. 특히 캐주얼과 스포츠 브랜드는 미세먼지농도를 관측함으로써 고객의 방문률을 예측할 수 있을 것이며, 판매관리, 재고관리 등에 활용할 수 있을 것이다.
- 해면기압이 높음은 고기압으로 날씨가 맑음을 의미한다. 신사복 브랜드에서만 해면기압이 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났는데, 캐주얼이나 스포츠 브랜드를 구매하는 소비자층이 맑은 날 야외활동이나 스포츠를 즐기는 반면, 신사복 브랜드를 찾는 소비자층은 쇼핑을 즐기는 것이 아닌가 추론해 본다.
- Bahng and Kincade(2012)는 기상요소와 판매량의 관계를 밝히는 연구에서 SKU(store keeping unit) 단위로 판매 패턴을 기술적으로 분석하고, 제품 속성과의 연관성을 설명하였다. 연구결과에 의하면 기온 변화는 각각의 의류 제품의 판매패턴에 영향을 미치는데, 가을, 겨울 시즌에는 온도가 급격하게 감소하면 주별 판매수량이 급속히 증가하고, 판매 패턴에서도 증가하는 추세가 나타났다. 반면, 일별, 주별로 기온이 일정한 편차 내에서 변동하는 경우에는 판매패턴에서도 급격한 파장이 발생하지 않으며 판매량에도 큰 변화가 나타나지 않는다고 하였다.
- 캐주얼웨어 브랜드는 가을, 겨울시즌 모두 온도가 낮을수록 매출이 높아졌고, 가을에는 습도가 부정적인 영향을 주었다고 밝혔다. 이상의 연구들은 점포의 매출데이터를 기반으로 기상요인이 주는 영향력을 밝히고자 하였으며, 백화점의 매출자료를 기반으로 분석할 때 백화점의 정기세일 효과를 고려한 점 외에는 다른 영향변수들에 대한 통제는 엄격하게 이루어지고 있지 않음을 알 수 있다.
- 첫째, 주말효과는 모든 브랜드에서 모든 품종에서 제품 판매량에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 밝혀졌다. 전체 판매량에 대한 영향요인을 분석한 결과, 기상요인 중에서 미세먼지농도가 가장 큰 영향력이 있는 요소임이 밝혀졌다. 그 다음이 평균기온으로 나타났는데, 평균기온이 내려갈수록 판매량이 증가하는 것으로 나타나고 있어 F/W시즌 제품을 대상으로 한결과라고 판단된다.
- 반면, 일별, 주별로 기온이 일정한 편차 내에서 변동하는 경우에는 판매패턴에서도 급격한 파장이 발생하지 않으며 판매량에도 큰 변화가 나타나지 않는다고 하였다. 제품 간 판매 패턴은 상품 속성에 따라 다르게 나타났는데, 계절감을 반영하는 소재와 패브릭의 중량, 컬러의 밝고 어두움이 영향을 미쳐, 한 예로 소재가 두껍고 긴 기장의 재킷이 짧은 기장의 재킷에 비해 겨울동안 긴 형태의 판매패턴을 보였다.
- 주말효과는 품종에 관계없이 판매량에 가장 큰 영향을 주는 요인임이 밝혀졌고, 세 품종 중 outer에 있어서 주말효과와 기상요인이 판매량에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 분석되었고, 다음에 pants, top 순이었다. 특히 outer는 모든 브랜드에서 평균기온의 영향을 가장 많이 받는 품종으로 나타나, 다른 품종에 비해 수요예측 측면이나 매장 출고시기를 결정할 때 온도 정보를 활용하는 것이 필요함을 시사한다.
- 첫째, 주말효과는 모든 브랜드에서 모든 품종에서 제품 판매량에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 밝혀졌다. 전체 판매량에 대한 영향요인을 분석한 결과, 기상요인 중에서 미세먼지농도가 가장 큰 영향력이 있는 요소임이 밝혀졌다.
- 그러나 캐주얼 브랜드의 top의 경우는 평균기온이 높아질수록 판매량이 증가하는 것으로 나타났다. 해면기압은 신사복 브랜드의 top과 pants 판매량에 영향을 미쳐 해면기압이 높을수록, 즉 날씨가 맑을수록 판매량이 증가하는 것으로 분석되었다. 습도가 높을수록 신사복 브랜드와 캐주얼 브랜드의 outer와 top의 판매량이, 풍속이 높을수록 캐주얼 브랜드의 pants 판매량이 증가하는 것으로 나타났다.
- 상대습도, 일조시간은 쇼핑객의 숫자에 영향을 미치지 않는다고 하였다. 회귀분석을 통해 날씨 요인 이외에도 쇼핑센터의 매출에 영향을 주는 요인으로 휴일효과, 주말효과가 있음을 밝혀냈다.
후속연구
- 특히 기상요인의 영향이 복종별, 품종별로 상이하게 나타나고 있어, 의류제품의 판매량을 예측하는데 있어서 복종과 품종에 따라 기상요인의 영향을 반영한 체계적인 판매량 예측모형을 구축할 필요성이 있음을 시사한다. 그러나 기상요인과 판매량간의 관계에 대한 선행연구가 부족하여 기존 결과와의 논의가 부족하였고, A기업이 보유하고 있는 의류 브랜드의 F/W 판매량 데이터만을 이용하였으므로 일반화하는 데는 한계가 있을 수 있겠다. 또한 순수한 기상효과만을 정확히 분석하기 위해서는 판매량에 영향을 미칠 수 있으리라 예측되는 다른 변수들, 예를 들어 점포의 종류와 위치, 세일 기간이나 할인율, 브랜드 명성 등이 통제되어야 하므로 추후 이러한 변수들을 고려한 분석이 이루어져야 할 것이다.
- 넷째, 기상요인이 의류제품 판매량에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으므로, 과거의 기상요인과 판매량과의 분석을 통한 데이터베이스를 마련한다면 해당 시즌의 정확한 기상요인의 변화에 따른 수요예측이 가능할 것이며, 이에 따른 생산량 조절, 점포의 입고 시기와 물량 결정으로 인해 최적의 재고관리 전략을 수립할 수 있을 것이다. 또한 브랜드의 상품 기획 시기상 요인을 제외한 판매량을 도출할 수 있을 것이다.
- 넷째, 기상요인이 의류제품 판매량에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으므로, 과거의 기상요인과 판매량과의 분석을 통한 데이터베이스를 마련한다면 해당 시즌의 정확한 기상요인의 변화에 따른 수요예측이 가능할 것이며, 이에 따른 생산량 조절, 점포의 입고 시기와 물량 결정으로 인해 최적의 재고관리 전략을 수립할 수 있을 것이다. 또한 브랜드의 상품 기획 시기상 요인을 제외한 판매량을 도출할 수 있을 것이다.
- 그러나 기상요인과 판매량간의 관계에 대한 선행연구가 부족하여 기존 결과와의 논의가 부족하였고, A기업이 보유하고 있는 의류 브랜드의 F/W 판매량 데이터만을 이용하였으므로 일반화하는 데는 한계가 있을 수 있겠다. 또한 순수한 기상효과만을 정확히 분석하기 위해서는 판매량에 영향을 미칠 수 있으리라 예측되는 다른 변수들, 예를 들어 점포의 종류와 위치, 세일 기간이나 할인율, 브랜드 명성 등이 통제되어야 하므로 추후 이러한 변수들을 고려한 분석이 이루어져야 할 것이다.
- 특히 최근에 이상 기온으로 변동성이 확대된 변수인 기상요소가 제품 판매량에 미치는 영향은 많은 의류기업들의 관심이 되고 있으므로 전문적인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 기상요인의 영향력을 분석하고자 하였다. 이러한 시도는 향후 상품 기획 시 날씨의 영향력을 제외한 매출을 산출해 활용하거나, 날씨예보 정보를 활용해 수요 예측을 하는 등, 생산량을 의사 결정하기 위한 지침 또는 방향을 제시하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이를 통해 적정량의 생산과 최적의 재고관리를 위한 경영 기법을 개발할 수 있다면 이미 성숙시장이 된 의류시장에서 경쟁우위를 달성할 수 있는 근거가 될 수 있을 것이다.
- 이러한 시도는 향후 상품 기획 시 날씨의 영향력을 제외한 매출을 산출해 활용하거나, 날씨예보 정보를 활용해 수요 예측을 하는 등, 생산량을 의사 결정하기 위한 지침 또는 방향을 제시하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이를 통해 적정량의 생산과 최적의 재고관리를 위한 경영 기법을 개발할 수 있다면 이미 성숙시장이 된 의류시장에서 경쟁우위를 달성할 수 있는 근거가 될 수 있을 것이다.
- 신사복 브랜드보다는 캐주얼과 스포츠 브랜드에 있어서 제품 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났는데, 이는 미세먼지농도에 따라 소비자들의 야외활동에 제한이 있음을 시사한다. 특히 캐주얼과 스포츠 브랜드는 미세먼지농도를 관측함으로써 고객의 방문률을 예측할 수 있을 것이며, 판매관리, 재고관리 등에 활용할 수 있을 것이다.
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