200511303 김동관

200811408 김도연

SUBWAY 매장의 수익창출을 위한 데이터마이닝

1. 배경 및 목표 2. 분석방법3. 분석내용4. 결론

목차

문서의 제목

배경 및 목표

현재 SUBWAY 교대점에서 매니저로 일을 하게 되면서매장의 매출을 증진시키려고 하는데 데이터마이닝을 통해 매출을 예측하고 그에 따른 대처방안을 세움 .

데이터 마이닝을이용한 매장운영

매점의 일별 매출액 데이터를 가지고 미래의 모델을 예측하고 패턴을 찾아낸다 . 만족도 데이터를 이용하여 어떠한 요소가 고객의 만족도에 영향이 있는지 구한뒤 고객의 만족도를 높일 방법을 구해낸다 . 예측패턴과 만족도방문한 고객의 만족도가 높으면 다시 매장을 방문할 확률이 높고 입소문도 많아지게 되어 총매출이 증가하는 방향으로 이끌어 낼 수 있다 .

목표

배경

01 분석방법 - 일별매출액

1. 순차도표

매출액 데이터를 주 , 일 단위로 정의해준 뒤 데이터의 유형을 파악하기 위해 순차도표를 그린다 .

2. 자기상관분석

패스트 푸드 특성상 최대 시차수를 7 일 ( 일주일 ) 로 정해서 7 일 주기로 분석한다 .

3. 시계열 모형생성 (ARIMA Model)

시계열자료들이 시간에 종속되어 나타내는 계열상관을 가지고 미래에 어떤 식으로 매 출이 변동될지 예측한다 . 예측된 모델에서 나타나는 특징적인 패턴을 파악하고자 한다 .

02 분석방법 - 시계열 분석

사용 데이터 ( 일자별 매출 )

03 분석방법 - 시계열 분석

시계열 분석 (Time series analysis)

시간의 경과에 따른 어떤 변수의 변화경향 (Trend) 을 분석하여 그것을 토대로 미래의 상태를 예측하려는 방법 .

기업매출 시계열 분석 예

04 분석방법 - 시계열 분석

순차도표

시간데이터의 흐름에 따른 총매출을 그래프로 나타냄 .

교대 체육대회 단체 예약

추석 연휴

수능시험

SUBWAY 교대점의 매출 순차도표

05 분석방법 - 자기상관

자기상관 (Autocorrelation)

시간 또는 공간적으로 연속된 일련의 관측치들간에 존재하는 상관관계 .현재의 시계열 데이터가 과거의 데이터와 얼마나 관계가 있는지를 알아보는 것 .

SUBWAY 교대점의시 자기상관표

06 분석방법 - 자기상관

부분자기상관 (Partial Autocorrelation) 구하고자 하는 연속적인 2 개의 시계열 자료에서 상관계수를 구하는데 있어서 , 두 변수를 제외한 모든 변수의 영향을 제거하고 두 변수 사이의 순수한 상관계수를 의미 .

SUBWAY 교대점의 부분자기상관표

07 ARIMA 모형

ARIMA 모델 (Auto-Regressive Moving Average Model)경제가 사람들의 과거지식과 경험에 기초한 행동에 따라 움직이고 있음을 중시한 시계열분석의 사고방식을 기초로 한 모델 .

적절한 최적 예측치를 산출하지만 장기간 예측에는 좋지 않음 .( 단기간 예측이 더 정확 )

R 제곱종속변수의 값의 몇 % 를 독립변수로 예측할 수 있는지 알려주는 척도 예를들어R2 가 0.5 이면 50% 이상 예측할 수 있다는 것이다 . 일반적으로 학계에서는 0.6 이상 실무에서는 0.4 이상이 유효하다고 판단한다 .

모형의 R 제곱이 0.398 으로 유효범위인 0.4 에 조금 못미치지만 유효하다고 간주하였다 .

08 ARIMA 모형

UCL(Upper Control Line)LCL(Low Control Line)

통계에 의해 규격치에 포함되는지 안되는지를 포함 .

예측 결과• 일정한 패턴을 유지하던 총매출이 수능을 기점으로 하락하여 유지됨

•확대된 예측 부분에서 12 월 3일 ( 월 ),12 월 8 일 ( 토 ),12 월 13 일 ( 목 ),12 월 18 일 ( 화 ) 주말에는 소폭 수익이 증가되고 주중에는 감소됨

즉 , 수익창출을 위한 대처방안이 필요 !

09

1. 상관분석 (Correlation Analysis)

고객만족도 설문조사를 이용하여 만족도에 영향을 주는 변수를 상관계수를 이용하여 찾아낸다 .

2. 선형 회귀분석 (Linear Regression analysis Model)

상관분석에서 만족도에 영향을 주는 변수를 독립변수로 두고 , 만족도를 종속변수로 두어 종속변수와 독립변수간의 관계를 구해낸다 .

만족도 - 분석 방법

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회귀분석 (Regression analysis)

변수들 간의 상호 관련성을 규명하고 어떤 변수 ( 독립변수 ) 들의 변화로부터 다른 변수 ( 종속변수 ) 들의 변화를 예측하는 기법

상관 분석과 회귀분석

특히 , 주관심대상인 변수 ( 종속변수 ) 와 종속변수의 행태와 연관이 있다고

여겨지는 변수 ( 독립변수 ) 들 간의 관계에 관심을 둔다 .

< 예 > 자동차의 평균 주행거리 : 속도항생제의 평균 효능 : 저장기간평균 체중 : 음식섭취량 , 운동량

관련변수

상관분석 (Correlation Analysis)

확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다 . 두변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계 (Correlation, Correlation coefficient) 라 한다 . 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ 를 사용한다 .

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SUBWAY 교대점의 고객 만족도 평가

11.29~12.07 중 5 일간 총 50 개의 데이터 를 사용

고객 만족도맛 , 가격 , 친절도 , 위치 접근성 , 만족도로 평가

실제 데이터 - 고객만족도

설문조사 결과

설문조사

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유의 확률 : 신뢰성 여부를

판단하는데 도움을 주고

0.05 이하 (95% 이상 ) 이면

유의하다고 판단한다 .

맛 , 가격 , 친절도 3 개의 변수만 유의확률 0.05 이하로 95% 이상의 신뢰성을 보여주므로 3 가지를

가지고

회귀 모델을 구축한다 .

만족도에 대한 맛 , 가격 , 친절도 , 접근성의 상관계수

실제 데이터 분석

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친절도 , 맛 , 가격을 독립변수로 , 만족도를 종속변수로 둔 선회회귀모델

실제 데이터 분석

R 제곱값이 0.591 이므로 , 다시 말해 59% 의 예측을 보이므로 선회 회귀분석은

유효하다고 판단 .

선형 회귀 분석 모델의 적합도

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선형 회귀 분석 - 베타

베타값독립변수들이 종속변수에 미치는 상대적인 영향력의 크기를 의미한다 .

베타값이 가장 높은 것은 맛에 대한 평가이므로 만족도 미치는 영향은맛 > 가격 > 친절도라고 볼 수 있겠다 .구체적으로 생각해보면 만족도에 대한 맛에 영향력이 친절도에 비해 2.8 배 이상 높다 .

만족도에 대한 친절도의 베타값의 유의확률이 0.051 대략 94.9%정도로 신뢰구간에 약간 못 미치므로 친절도도 실제 유효한 독립변수라고 하기 어렵다

만족을 결정하는 것은 맛과 가격에 영향이 매우 크며 수치상으로 54% 정도 맛에 영향을

받고 32% 정도 가격에 영향을 받는다 할 수 있다 .

실제 데이터 분석

SUBWAY 교대점 상품 판매수량과 매출

15 분석 결과와 실제 데이터와 비교

판매량을 보면 실제로 가격의 영향을 알 수 있다 .

스마트써브 ( 할인메뉴 ) 가 전체기간동안 가장 많이 팔렸다는 것을 알 수 있다 .

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맛에 따른 만족도 증가방안

재료의 정량화

결론 - 매출증진 방안

현재 정해진 레시피가 따로 없이 손님이 원하는 대로 샌드위치를 만듬 . -> 한국 문화에 따라 맥도날드처럼 알아서 만들어주길 원하는 문제점 발생 . -> 요리전문가 등을 통해 레시피 확립이 필요 .

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가격에 따른 만족도 증가방안

할인 메뉴의 확대

결론 - 매출증진 방안

스마트서브 ( 할인 ) 가 매출에 효과를 보이지만 한달에 한가지만 하고 있음 . -> 수정하여 일본에서 시행 중인 특서브 방식으로 확대 -> 예측결과 패턴에서 주중의 매출이 감소하는 것을 보아 주말에는 로스트 비프 등을 할인하고 평일에는 이탈리안 비엠티 같은 인기메뉴를 스마트 서브로 한다 .

Q&A