[논문]사회연결망 서브그룹을 통한 소매점 상품배치 및 동선 평가: 장바구니 데이터 분석을 중심으로

윤한성

doi:10.17662/ksdim.2021.17.4.109

사회연결망 서브그룹을 통한 소매점 상품배치 및 동선 평가: 장바구니 데이터 분석을 중심으로
An Approach of Product Placement and Path Evaluation Using Social Network Subgroup: Focusing on Shopping Basket Data Analysis 원문보기

디지털산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Society of Digital Industry and Information Management, v.17 no.4, 2021년, pp.109 - 120

윤한성 (경상대학교 경영대학)

Abstract ▼ AI-Helper

Despite the growing online exposure of retailes, offline retail channels still outperform online channels in the total retail volume of some countries. There is much interest in the physical layout plans of retail stores to expand sales. Product placement that have a large impact on customer purchasing behavior at offline retailers influences customer movement and sales volume. But in many cases, each retailer relies on unsystematic and autonomous product placement. When multiple products are sold with one purchase, the customer's movement for shopping may be evaluated in terms of customer efficiency and additional impulse purchase. In this paper, the social network is applied to sales data of a retail store and the result is used for evaluation of product placement and customer path. The frequent sales product composition was identified using k-core from sales data in the form of shopping baskets. The location was checked for the identified compositions of products, the spatial variance was measured and the customer's path was identified. With these results, the store arrangement of products was evaluated with appropriate improvement directions. The analysis method of this paper can be an alternative analysis approach for better layout of retail stores.

주제어

표/그림 (16)

그림 <그림 1> 사회연결망 k-코어 분석 사례[24]
표 <표 1> 사회연결망 서브그룹 분석방식
그림 <그림 2> 연구 범위 및 구성
그림 <그림 3> 건별 판매데이터 구성 (단위: 수량)
그림 <그림 4> 계산된 자카드 유사도
그림 <그림 5> 자카드 유사도 최소값(a)에 따른 사회연결망 구성
그림 <그림 6> 사회연결망의 k-코어 분석결과 사례
그림 <그림 9> 고객의 구매상품 종류에 따라 추정한 동선
그림 <그림 7> 매장과 판매상품의 공간적 분포 사례
그림 <그림 8> 판매상품 그룹의 분산도와 상품종류 수
그림 <그림 10> 사례의 소매점 매장 배치도
그림 <그림 11> 자카드 유사도 최소값(a)에 따른 사회연결망
표 <표 2> 상위 6순위 k-코어와 동시판매 상품종류 구성 (판매건수 164건, 600건 중 27.33%)
표 <표 3> 상위 6순위 k-코어에 대한 공간분산도 산정
그림 <그림 12> 상위 k-코어 상품구성의 매장위치(✷)
그림 <그림 13> 매장과 판매상품의 공간적 분포

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 사회연결망의 구성과 분석방식을 소매점의 판매데이터 분석에 적용하고, 그 분석결과를 소매점의 매장배치에 활용하는 방안을 사례분석과 함께 정리하였다. 세부적으로는 장바구니 형태의 상품판매 데이터에 대해 사회연결망 서브그룹 분석인 k-코어를 활용하여 상위의 빈번한 동시판매 상품 구성을 파악하였다.
본 논문에서는 소매점의 판매실적을 기록한 장바구니 데이터로부터 상품간 동시판매의 연관성이 큰 상품군을 식별하고, 이를 통해 매장의 상품배치 및 동선을 평가하는 방안을 제시하고자 한다. 장바구니 형식을 가지는 소매점의 판매데이터에 대해 높은 동시판매 빈도의 상품그룹을 k-코어 분석을 통해 식별하고, k-코어 분석결과를 소매점의 상품배치와 동선의 평가에 활용하는 방안을 제안하기로 한다.
고객의 구매행위와 관련되는 소매점의 매장배치에 관해서 센서를 통한 고객동선의 분석, 여러 가정조건을 통한 최적화 모형 등을 통한 계량적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 실제 판매데이터의 사회연결망분석과 분석결과를 통한 상품의 매장배치를 평가하는 방식으로서 기존의 소매점 매장배치에 새로운 분석방법론을 제시하는데 이론적인 측면의 의의가 있다. 데이터 분석의 측면에서 센서를 활용한 동선 데이터 수집의 측면이 본 논문의 분석방식에 보완된다면, 추후 보다 심층적인 데이터 실증적 분석이 가능할 것으로 생각된다.

제안 방법

이를 위해 소매점의 판매데이터로써 사회연결망을 구성하는 방안과 고객의 선호상품을 식별하기 위한 k-코어 분석방식을 정리하였다. 그리고 k-코어 분석 결과를 바탕으로 해당 소매점의 상품배치와 동선에 대한 평가방안을 제시하며, 정리한 방안을 실제 소매점을 대상으로 적용한 사례를 예시하기로 한다.
세부적으로는 장바구니 형태의 상품판매 데이터에 대해 사회연결망 서브그룹 분석인 k-코어를 활용하여 상위의 빈번한 동시판매 상품 구성을 파악하였다. 그리고 파악된 상위 상품구성에 대하여 매장배치의 위치를 확인하여 공간분산도를 측정하고 고객의 동선을 파악하였다. 이러한 결과를 통해 상품의 전반적인 매장배치를 평가하였으며, 집중배치와 분산배치의 전형적인 매장배치 방향에 따라 적절한 개선방향을 제시할 수 있었다.
이상의 범위에 대해 본 논문의 연구 프로세스는 <그림 2>와 같이 구성할 수 있다. 먼저 장바구니 형태의 판매데이터를 바탕으로 한 사회연결망의 구성 방안과 구성된 사회연결망에 대해 k-코어 방식으로써 다수 구매형태를 식별하는 방식을 제시하고 분석하기로 한다. 기존의 상품배치와 동선에 대해서는 k-코어 분석결과에 근거하여 상품 간 공간적 분산도에 따른 기준을 제시하여 평가하였다.
본 논문에서는 사회연결망의 구성과 분석방식을 소매점의 판매데이터 분석에 적용하고, 그 분석결과를 소매점의 매장배치에 활용하는 방안을 사례분석과 함께 정리하였다. 세부적으로는 장바구니 형태의 상품판매 데이터에 대해 사회연결망 서브그룹 분석인 k-코어를 활용하여 상위의 빈번한 동시판매 상품 구성을 파악하였다. 그리고 파악된 상위 상품구성에 대하여 매장배치의 위치를 확인하여 공간분산도를 측정하고 고객의 동선을 파악하였다.
본 논문에서는 소매점의 판매실적을 기록한 장바구니 데이터로부터 상품간 동시판매의 연관성이 큰 상품군을 식별하고, 이를 통해 매장의 상품배치 및 동선을 평가하는 방안을 제시하고자 한다. 장바구니 형식을 가지는 소매점의 판매데이터에 대해 높은 동시판매 빈도의 상품그룹을 k-코어 분석을 통해 식별하고, k-코어 분석결과를 소매점의 상품배치와 동선의 평가에 활용하는 방안을 제안하기로 한다. 이를 위해 소매점의 판매데이터로써 사회연결망을 구성하는 방안과 고객의 선호상품을 식별하기 위한 k-코어 분석방식을 정리하였다.
해당 판매데이터의 판매상품명은 분석목적에 맞도록, 사례의 소매점에서 해당 상품의 매장배치 위치를 의미하는 이름(<그림 10>의 상품별 매대 위치를 표시하는 이름)으로 대체하여 활용하였다

대상 데이터

사례의 소매점은 진주 가호동의 주택가에 위치하는 편의점매장 크기의 평범한 소매 판매점이다. 그리고 실험적 분석대상의 데이터는 해당 소매점에서 2021년 5~6월 동안 임의의 간헐적인 날짜에 16:00~18:00의 시간대에서 복수 개의 상품이 판매되는 경우를 대상으로 600건에 이르도록 수집한 판매데이터이다. 해당 매장의 배치도(layout)는 <그림 10>과 같으며, 매장의 매대 및 상품종류별로 위치를 확인할 수 있다.
또한, 분석에 사용한 데이터는 구매고객의 상품선택에 이동이 필요한 경우인 판매 건별 2개 이상의 상품종류를 포함하는 <그림 3>과 같이 구성되는 600건의 판매데이터를 대상으로 하였다.
소매점의 판매데이터를 대상으로 사회연결망의 구성과 k-코어 분석을 진행하기로 한다. 사례의 소매점은 진주 가호동의 주택가에 위치하는 편의점매장 크기의 평범한 소매 판매점이다. 그리고 실험적 분석대상의 데이터는 해당 소매점에서 2021년 5~6월 동안 임의의 간헐적인 날짜에 16:00~18:00의 시간대에서 복수 개의 상품이 판매되는 경우를 대상으로 600건에 이르도록 수집한 판매데이터이다.
소매점 매장의 설비배치를 통해 정해진 공간적 구조하에서, 판매증대를 위한 상품배치 및 동선의 평가가 이루어질 수 있다. 이를 위해 본 논문의 연구분석 범위는 장바구니 데이터 형태로 구성된 건별 판매데이터에 대하여 사회연결망을 활용하여 분석하고, 분석결과를 통해 상품배치 및 동선을 평가하는 방안을 제시하는 것으로 연구 범위를 요약할 수 있다.

데이터처리

먼저 장바구니 형태의 판매데이터를 바탕으로 한 사회연결망의 구성 방안과 구성된 사회연결망에 대해 k-코어 방식으로써 다수 구매형태를 식별하는 방식을 제시하고 분석하기로 한다. 기존의 상품배치와 동선에 대해서는 k-코어 분석결과에 근거하여 상품 간 공간적 분산도에 따른 기준을 제시하여 평가하였다.
소매점의 판매데이터를 대상으로 사회연결망의 구성과 k-코어 분석을 진행하기로 한다. 사례의 소매점은 진주 가호동의 주택가에 위치하는 편의점매장 크기의 평범한 소매 판매점이다.
장바구니 형식을 가지는 소매점의 판매데이터에 대해 높은 동시판매 빈도의 상품그룹을 k-코어 분석을 통해 식별하고, k-코어 분석결과를 소매점의 상품배치와 동선의 평가에 활용하는 방안을 제안하기로 한다. 이를 위해 소매점의 판매데이터로써 사회연결망을 구성하는 방안과 고객의 선호상품을 식별하기 위한 k-코어 분석방식을 정리하였다. 그리고 k-코어 분석 결과를 바탕으로 해당 소매점의 상품배치와 동선에 대한 평가방안을 제시하며, 정리한 방안을 실제 소매점을 대상으로 적용한 사례를 예시하기로 한다.

성능/효과

그리고 파악된 상위 상품구성에 대하여 매장배치의 위치를 확인하여 공간분산도를 측정하고 고객의 동선을 파악하였다. 이러한 결과를 통해 상품의 전반적인 매장배치를 평가하였으며, 집중배치와 분산배치의 전형적인 매장배치 방향에 따라 적절한 개선방향을 제시할 수 있었다.

후속연구

본 논문에서는 실제 판매데이터의 사회연결망분석과 분석결과를 통한 상품의 매장배치를 평가하는 방식으로서 기존의 소매점 매장배치에 새로운 분석방법론을 제시하는데 이론적인 측면의 의의가 있다. 데이터 분석의 측면에서 센서를 활용한 동선 데이터 수집의 측면이 본 논문의 분석방식에 보완된다면, 추후 보다 심층적인 데이터 실증적 분석이 가능할 것으로 생각된다.
본 논문에서 제시한 분석방식이 가지는 첫 번째 한계점으로는, 사회연결망의 구성에 적용할 자카드 유사도의 적절한 최소값(a)을 제시에 시행착오가 아닌 적절한 기준이 있어야 한다는 것이다. 두 번째로는, 유사도에 따라 선택되는 빈번한 동시판매 상품구성중에서 일부 판매빈도가 떨어지는 상품의 제거 기준을 명확히 할 필요가 있다.
최근의 빅데이터의 추세와 함께 데이터 확보와 분석 소프트웨어의 보편화가 활발해지고 있으므로, 본 논문의 분석방식은 소매점 상품배치의 개선에 실용적인 응용이 손쉬운 방안이 될 수 있다고 판단된다. 앞에서 지적한 본 논문의 한계점들을 고려하여, 소형 소매점뿐만 아니라 여러 형태의 소매점 매장배치 분야에 본 논문의 분석방안을 대안으로 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
최근의 빅데이터의 추세와 함께 데이터 확보와 분석 소프트웨어의 보편화가 활발해지고 있으므로, 본 논문의 분석방식은 소매점 상품배치의 개선에 실용적인 응용이 손쉬운 방안이 될 수 있다고 판단된다. 앞에서 지적한 본 논문의 한계점들을 고려하여, 소형 소매점뿐만 아니라 여러 형태의 소매점 매장배치 분야에 본 논문의 분석방안을 대안으로 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

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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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