[논문]Lee's 메뉴엔지니어링 분석법(LME)의 적용 - 이탈리아 피자류를 중심으로 -

이성호

doi:10.9799/ksfan.2020.33.1.111

Lee's 메뉴엔지니어링 분석법(LME)의 적용 - 이탈리아 피자류를 중심으로 -
The Application of the Lee's Menu Engineering Method for Italian Pizzas 원문보기

한국식품영양학회지 = The Korean journal of food and nutrition, v.33 no.1, 2020년, pp.111 - 115

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is an application of Lee's Menu Engineering (LME) method for menu analysis on the eight kinds of pizza selected from 17 kinds of pizza served by an Italian restaurant near by the Keimyung College University campus. The eliminated nine items were in the third quadrant or below the trend line. The LME method is more efficient than generally used methods such as the Miller, Kasavana & Smith, Uman, Pavesic and Merricks & Jones method. The LME method comprises reference lines and four quadrants created by x, y axes and its average values. The x and y axes comprise the sales ratio (MM%, percentage of the Menu Mix) and the weighted contribution margin (WCM%, percentage of the Weighted Contribution Margin) respectively. The obtained results are such that total sales increased by 1.59% from 58,747,200 won to 59,684,000 won, despite the decrease in sales volume. Total contribution margin also increased from 35,248,320 won to 35,810,400 won. The trend line also shows from y=0.9147x (R2=0.703) to y=0.9944x (R2=0.9893). These results indicate that the LME method is superior in practical applications.

주제어

표/그림 (4)

표 Table 1. One year basic data of pizza menu before menu modification for the Lee's menu engineering method(data from Journal of Foodservice Management Society of Korea 20:154)
그림 Fig. 1. The Lee's menu engineering method for Italian pizza menu before menu modification.
그림 Fig. 2. The Lee's menu engineering method for Italianpizza menu after menu modification.
표 Table 2. Half a year basic data of pizza menu after menu modification for the Lee's menu engineering method

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 기 연구된 새로운 메뉴 엔지니어링 방법의 이름을 Lee’s 메뉴엔지니어링으로 명명하였으며, 기 연구의 세분화된 분석결과를 바탕으로 메뉴관리를 위해 기준선 아래에 위치한 메뉴와 Dog- 영역의 메뉴를 제거하는 메뉴관리에의 변화를 주고 변화 전과 후의 비교를 위해 동일한 조건의 일정기간 동안의 판매량과 수익성 경영결과로부터 Lee’s 메뉴 엔지니어링 분석법의 우수성을 입증하고자 한다.
본 연구는 새로운 Lee’s 메뉴엔지니어링(LME) 메뉴 분석법의 적용연구로서 젊은 층의 고객이 선호하는 이탈리아 음식류인 피자를 대상으로 메뉴분석을 실시하였다.

제안 방법

MS Office Excel Spreadsheet Program을 이용하여 자료를 계산한 후에 MM%, WCM%를 각각 x, y축으로 하고 평균값을 기준선으로 자료를 4사분면에 분포시키고 그래프화하였다. 그리고 추세선을 긋고서 추세선식을 구한 다음 각 구간에 분포된 메뉴로부터 메뉴분석 결과와 판매량, 영업이익 등 경영결과를 구했다.
연구를 위한 대상 메뉴는 변화를 주기 전과 후의 메뉴이다. 변화를 주기 전 원자료 메뉴는 새로운 메뉴엔지니어링 (NME, New Menu Engineering) 분석법을 적용한 메뉴분석 (Lee SH 2017)에서 연구된 피자 메뉴 17종류이고, 이 자료로부터 메뉴관리를 위해 Dog- 영역의 메뉴와 기준선 아래에 현 저히 낮은 메뉴 등 9종류를 제거하는 변화를 주었다.
본 연구는 새로운 Lee’s 메뉴엔지니어링(LME) 메뉴 분석법의 적용연구로서 젊은 층의 고객이 선호하는 이탈리아 음식류인 피자를 대상으로 메뉴분석을 실시하였다.

대상 데이터

식류인 피자를 대상으로 메뉴분석을 실시하였다. 메뉴 관리에 변화를 주기 전의 자료는 새로운 메뉴엔지니어링(New Menu Engineering, NME) 분석법으로 분석한 2015 년 8월부터 2016년 7월까지 12개월의 매출자료이며, 17개 메뉴에서 기준선 y=ax(a=기울기) 아래에 위치한 메뉴들과 Dog영역의 메뉴들인 9개 품목을 제거하는 변화를 주고서 8개 품 목에 대한 경영결과로부터 다음과 같은 결과를 얻었다.
메뉴 분석자료는 판매량, 원가, 공헌마진, MM%(메뉴믹스%, percentage of Menu Mix)과 WCM%(가중공헌이익률, percentage of Weighted Contribution Margin)이다. 변화 전의 메뉴 분석자료를 이용한 기간은 2015년 8월부터 2016년 7월까지 12개월 이며, 새로운 메뉴엔지니어링(NME) 분석법을 적용한 메뉴 분석(Lee SH 2017) 자료이다.
변화 후의 메뉴 분석자료를 이용한 기간은 변화 전후의 결과를 비교하여야 하므로 가격 인상이 없고, 월별, 학기별 변화를 최소화하기 위해 기간인 2016년 9월부터 2017년 2월까지 즉, 2016학년도 2학기 6개월 자료를 2배로 적용하여 1년으로 환산하여 비교하였다.
연구를 위한 대상 메뉴는 변화를 주기 전과 후의 메뉴이다. 변화를 주기 전 원자료 메뉴는 새로운 메뉴엔지니어링 (NME, New Menu Engineering) 분석법을 적용한 메뉴분석 (Lee SH 2017)에서 연구된 피자 메뉴 17종류이고, 이 자료로부터 메뉴관리를 위해 Dog- 영역의 메뉴와 기준선 아래에 현 저히 낮은 메뉴 등 9종류를 제거하는 변화를 주었다.

데이터처리

MS Office Excel Spreadsheet Program을 이용하여 자료를 계산한 후에 MM%, WCM%를 각각 x, y축으로 하고 평균값을 기준선으로 자료를 4사분면에 분포시키고 그래프화하였다. 그리고 추세선을 긋고서 추세선식을 구한 다음 각 구간에 분포된 메뉴로부터 메뉴분석 결과와 판매량, 영업이익 등 경영결과를 구했다.

성능/효과

루꼴라카프레제피자는 191개에서 658개, 7. 치킨디아블라피 자는 60개에서 90개, 8. 콰트로스타지오네피자는 272개에서 360개로 증가되었다.
기존에서 많이 활용되고 있는 밀러, 메뉴엔지니어링, 우먼, 파베식, 메릭스 & 존 메뉴 분석방법을 적용한 대부분의 결과에서 메뉴 분석 방법들은 각각의 장단점이 있어서 어떠한 방식이 바람직하다고 단정하기는 어려운 실정이므로 적절한 분석기법을 선택하여 분석을 실시하는 것이 바람직하다고 주장하였다(Han & Yang 2000; Lee 등, 2003). 또한 기존의 메뉴분석 방법들로부터 얻은 분석 결과는 4개 그룹으로만 구분되어 있을 뿐 이들의 자료로부터는 우수한 품목 중에서도 아주 우수한 품목과 그렇 지 못한 품목과 같이 좀 더 세부적으로 구분할 수 있는 기준선 등이 없어 전체 메뉴들에 대한 특징을 찾기가 쉽지 않았 다. 이런 문제점을 해결하기 위해 개발된 판매비율인 메뉴믹스 MM%(percentage of Menu Mix)와 가중공헌이익률인 WCM% (percentage of Weighted Contribution Margin) 각각을 x, y축으로 하고 평균값을 기준선으로 하여 4사분면에 분포시킨 다음, 추세선 또는 y=x 직선을 기준선으로 이용하여 더욱 세분 화할 수 있는 새로운 메뉴엔지니어링 방법이 개발되었다 (Lee SH 2015a; Lee SH 2015b).
이와 같은 결과는 새로운 메뉴엔지니어링 분석법으로 메뉴분석을 하고서 추세선 아래의 품목과 Dog- 영역의 메뉴를 제거하는 변화를 줌으로 판매량은 감소하더라도 경영에서 총매출액과 총공헌마진은 더 높아지는 좋은 결과를 얻었음을 알 수 있었으며, 이는 새로운 메뉴엔지니어링 분석법의 우수성으로 여겨진다.
또한 총공헌마진은 변화 전 35,248,320 원에서 변화 후 35,810,400원으로 증가하였다. 즉, 총판매량은 감소하였으나, 이와 같이 경영수익면에서의 좋은 결과가 나타난 것은 추세선 아래의 품목과 Dog- 영역의 메뉴를 제거하는 품목의 수정을 통하여 판매량은 감소하였으나, 총매출액과 공헌마진은 오히려 증가되는 우수한 경영결과를 얻었다.
총판매량은 변화 전 5,568개에서 변화 후 4,312(2,156×2)개 로 22.56%의 감소를 보였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	과거 진행된 마케팅 도구로서의 메뉴분석 연구에 무엇이 있는가?	그러나 주로 연구된 내용은 메뉴판의 분석, 메뉴판의 디자 인 등 메뉴 북 관련 내용보다는 메뉴의 마케팅과 운영 측면에 서의 의사결정을 가능하게 하는 마케팅 도구로서의 메뉴분석 측면, 즉 메뉴의 효율적인 운영과 이를 통한 수익성 확보를 위한 분석방법들이다. 밀러(Miller JE 1980) 방법은 식재료 원 가비율과 판매량을 분석축으로 1980년에 개발되었고, 이어서 메뉴엔지니어링(menu engineering)으로 불려지는 카사바나 & 스미스(Kasavana & Smith 1982) 방법, 우먼(Uman D 1983) 방 법, 파베식(Pavesic DV 1983) 방법, 메릭스 & 존(Merricks & Jones 1988) 방법 등이 개발되었다. 최근에는 식재료비용 외 에 인건비(labour cost), 간접경비 등 다양한 비용 자료를 포괄 한 분석방법인 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용한 연 구가 있다(Morrison P 1996; LeBruto 등 1997; Kim & Park 2010; Reynold & Taylor 2011; Chou & Fang 2013). 그러나 각 종 경비항목을 구분할 수 있는 자료가 충분하지 못한 경우에 는 적용하기 어렵다.
	메뉴분석의 정의는?	메뉴분석이란 식음료 경영에서 현재와 미래의 메뉴가격, 디자인, 메뉴 구성내용 결정 등의 문제를 해결하고자 하는 일련의 과정으로 정의되고 있다(Jin YH 1998). 즉, 메뉴분석 이 다루는 내용은 메뉴의 가격, 식재료 원가, 고객의 선호도, 수익을 극대화할 수 있는 판매량, 가격변경이나 삭제 등의 조치가 필요한 내용, 메뉴판의 품목별 분류 및 위치선정, 메 뉴디자인 등을 분석하는 것으로 정의할 수 있다.
	메뉴분석이 다루는 내용은 무엇인가?	메뉴분석이란 식음료 경영에서 현재와 미래의 메뉴가격, 디자인, 메뉴 구성내용 결정 등의 문제를 해결하고자 하는 일련의 과정으로 정의되고 있다(Jin YH 1998). 즉, 메뉴분석 이 다루는 내용은 메뉴의 가격, 식재료 원가, 고객의 선호도, 수익을 극대화할 수 있는 판매량, 가격변경이나 삭제 등의 조치가 필요한 내용, 메뉴판의 품목별 분류 및 위치선정, 메 뉴디자인 등을 분석하는 것으로 정의할 수 있다.

참고문헌 (25)

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Uman D. 1983. Pricing for profits. Restaurant Business 1:157-168

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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