[논문]머신러닝 기반 외식업 프랜차이즈 가맹점 성패 예측

안예린; 유성민; 이현희; 박민서

doi:10.17703/jcct.2022.8.4.347

머신러닝 기반 외식업 프랜차이즈 가맹점 성패 예측
Prediction of Food Franchise Success and Failure Based on Machine Learning 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.8 no.4, 2022년, pp.347 - 353

안예린 (서울여자대학교 소프트웨어융합학과) , 유성민 (서울여자대학교 데이터과학전공) , 이현희 (서울여자대학교 데이터과학전공) , 박민서 (서울여자대학교 데이터사이언스학과)

초록
AI-Helper

외식업은 소비자의 수요가 많고 진입장벽이 낮아 창업이 활발하게 일어난다. 하지만 외식업은 폐업률이 높고, 프랜차이즈의 경우 동일 브랜드 내에서도 매출 편차가 크게 나타난다. 따라서 외식업 프랜차이즈의 폐업을 방지하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 프랜차이즈 가맹점 매출에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 도출된 요인들에 머신러닝 기법을 활용하여 프랜차이즈의 성패를 예측하고자 한다. 강남구 프랜차이즈 매장의 PoS(Point of Sale) 데이터와 공공데이터를 활용하여 가맹점 매출에 영향을 미치는 여러 요인들을 추출하고, VIF(Variance Inflation Factor)를 활용하여 다중공산성을 제거하여 타당성 있는 변수 선택을 진행한 뒤, 머신러닝 기법 중 분류모델을 활용하여 프랜차이즈 매장의 성패 예측을 진행한다. 이를 통해 최고 정확도 0.92를 가진 프랜차이즈 성패 예측 모델을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the restaurant industry, start-ups are active due to high demand from consumers and low entry barriers. However, the restaurant industry has a high closure rate, and in the case of franchises, there is a large deviation in sales within the same brand. Thus, research is needed to prevent the closure of food franchises. Therefore, this study examines the factors affecting franchise sales and uses machine learning techniques to predict the success and failure of franchises. Various factors that affect franchise sales are extracted by using Point of Sale (PoS) data of food franchise and public data in Gangnam-gu, Seoul. And for more valid variable selection, multicollinearity is removed by using Variance Inflation Factor (VIF). Finally, classification models are used to predict the success and failure of food franchise stores. Through this method, we propose success and failure prediction model for food franchise stores with the accuracy of 0.92.

주제어

표/그림 (8)

표 표 1. 입지요인과 매출에 관한 선행연구 Table 1. Previous literature on location factors and sales
그림 그림 1. 프랜차이즈 성패 예측을 위한 머신러닝 모델 Figure 1. Machine learning model for prediction of franchise success and failure
표 표 2. 변수의 정의 Table 2. Definition of Variables
표 표 3. 최종 선정된 독립변수 간 VIF Table 3. Variance inflation factors in selected features
표 표 4. Confusion matrix 요소 Table 4. Elements of confusion matrix
그림 그림 3. 성공매장예측모델(Random Forest)의 Feature Importance Figure 3. Feature importance of franchise success predictive model by random forest
그림 그림 4. 실패매장예측모델(Decision Tree)의 Feature Importance Figure 4. Feature importance of franchise failure predictive model by decision tree
표 표 5. 프랜차이즈 성패 예측 모델별 정확도 비교 Table 5. Comparison of accuracy in franchise success and failure predictive models

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