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논문 상세정보

빅데이터 분석을 이용한 기온 변화에 대한 판매량 예측 모델

Sales Volume Prediction Model for Temperature Change using Big Data Analysis

초록

본 연구에서는 판매량 증대와 효율적인 재고 관리를 위해 지난 5년간 온라인 쇼핑몰 'A'에서 누적된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어(outer wear)의 판매량을 예측하는 판매 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델은 2014년부터 2017년도까지 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 분석하여 2018년 기온 변화에 따른 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 예측한다. 제안한 판매 예측 모델을 사용하여 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량 예측값과 실제 2018년 판매량을 비교 분석한 결과 반팔티셔츠와 아우터웨어의 예측 오차율은 각각 ±1.5%와 ±8%를 나타내었다.

Abstract

In this paper, we propose a sales forecasting model that forecasts the sales volume of short sleeves and outerwear according to the temperature change by utilizing accumulated big data from the online shopping mall 'A' over the past five years to increase sales volume and efficient inventory management. The proposed model predicts sales of short sleeves and outerwear according to temperature changes in 2018 by analyzing sales volume of short sleeves and outerwear from 2014 to 2017. Using the proposed sales forecasting model, we compared the sales forecasts of 2018 with the actual sales volume and found that the error rates are ±1.5% and ±8% for short sleeve and outerwear respectively.

본문요약  * AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의
  • 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점 해결을 위해 실제 국내 가입자 약 150만 명을 보유하고있는 온라인 쇼핑몰 ‘A’에서 수집된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어 판매량 변화를 분석하여 판매량을 예측하여 가이드라인을 제시할 수 있는 모델을 제안한다.

    따라서 본 연구에서는 이러한 문제점 해결을 위해 실제 국내 가입자 약 150만 명을 보유하고있는 온라인 쇼핑몰 ‘A’에서 수집된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어 판매량 변화를 분석하여 판매량을 예측하여 가이드라인을 제시할 수 있는 모델을 제안한다.

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질의응답 

키워드에 따른 질의응답 제공
핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
판매량 예측 알고리즘
판매량 예측 알고리즘은 무엇인가?
실제 온라인 쇼핑몰 ‘A’에서 수집된 데이터를 바탕으로 기온 변화에 따른 판매량 변화를 분석하여 차년도 판매량을 예측하는 알고리즘

본 논문에서 제안한 판매량 예측 알고리즘은 실제 온라인 쇼핑몰 ‘A’에서 수집된 데이터를 바탕으로 기온 변화에 따른 판매량 변화를 분석하여 차년도 판매량을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 빅데이터 분석 알고리즘의 순서도는 아래 <그림 1>과 같이 나타낼 수 있다.

빅데이터 분석
빅데이터 분석을 통해 기업은 어떠한 정보 자원을 창출할 수 있는가?
효율적인 물품의 재고 관리,수요 예측, 생산, 가격 결정, 시장 흐름 파악, 소비자 인식 및 트렌드 분석

온라인 상거래의 보편화로 인해 기업들은 과거 어느 때 보다 다양하고 많은 양의 데이터를 확보하고 활용할 수 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 기업은 효율적인 물품의 재고 관리,수요 예측, 생산, 가격 결정, 시장 흐름 파악, 소비자 인식 및 트렌드 분석 등의 다양한 정보 자원을 창출할 수 있다 [1].

판매량변화와 예측값
기온 변화에 따른 반팔 티셔츠 판매량변화와 예측값을 분석한 이유는?
반팔 티셔츠와 아우터웨어를 분석한 이유는 다른 상품에 비해 다른환경 변수에 영향을 크게 받지 않고 기온 변화에 따른 판매량 변화가 뚜렷하기 때문에 통계자료 모델로 활용하기에 적합하기 때문

본 절에선 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어(긴팔, 후드티, 맨투맨 등)의 판매량변화와 예측값을 분석한다. 반팔 티셔츠와 아우터웨어를 분석한 이유는 다른 상품에 비해 다른환경 변수에 영향을 크게 받지 않고 기온 변화에 따른 판매량 변화가 뚜렷하기 때문에 통계자료 모델로 활용하기에 적합하기 때문이다.

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참고문헌 (7)

  1. 1. J. Manyika, M. Chui, B. Brown, J. Bughin, R. Dobbs, C. Roxburgh, and A.-H. Byers, "Big data: TheNext Frontier for Innovation, Competition, and Productivity", McKinsey Global Institute, 2011. 
  2. 2. 유병준, "한국 온라인 창업 성장 리포트, 네이버 스마트 스토어 사례분석, 2018. 
  3. 3. 공태윤, "온라인 쇼핑몰 창업한 10명중 9명은 유지 못했다", 한국경제신문, 2017. http://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid201701179332A&snsy 
  4. 4. 김윤현, "FnC 코오롱의 '빅데이터 실험'," 이코노미 조선 113호, 2014. http://economy.chosun.com/client/news/view.php?boardNameC05&t_num7523 
  5. 5. 문병훈, "피스워커, 성장 이유 알고 보니 빅데이터가 한 몫," 패션 서울, 2017. https://www.fashionseoul.com/141045 
  6. 6. 엄경희, 오임경, "빅데이터 기반 패션 큐레이션 서비스 디자인 중요성에 관한 연구", pp.559-570, 한국디자인문화학회지, 2017. 
  7. 7. 신희진, 김우중, 정다운, 손지은, 조아라, "빅데이터를 활용한 패션 브랜드 커뮤니케이션 전략", 한국패션협회 전문가리포트, 2018. 

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