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매장 클러스터링

[카테고리 매니지먼트] Case Study 롯데 & 풀무원 지난 2008년 ECR AP 에서 수상한 자료인데, 그 당시 신문에만 조그만하게 소식이 전달 되었다. 사실, 중요한 것은 어떻게 접근 했는지 자료가 중요한데, 충분히 실리지 않았었다. 여기 그 자료를 첨부한다. ECR에서 공개 되어 있는 자료이며, 영어로 되어 있긴 하지만, 크게 어렵지 않다. 연구의 기본 배경이 되는 것은... 기존의 매출 중심 캣맨에서 샤퍼 중심 캣맨 프로세스로 접근 하는 것에서 시작 한다. 카테고리는 '냉장면' 이다. 지역별로 샤퍼의 소득이나 니즈가 다른 것은 사실이고, 이 것들을 어떻게 활용하면 유통사인 롯데마트와 제조사인 풀무원 간의 윈윈 전략이 될 것인가? 에 대한 답을 제시 한다. 1단계와 2단계에서 정확한 실행 가이드가 나와야 되는 조사 였다. 1단계: 롯데마트가 있는 지역.. 더보기
[점포 클러스터링] #1~7 전체 합본 점포 클러스터링에 관련 된 글들을 하나의 파일으로 만들었다. 점포 클러스터링에 대해 고민 해 보신분이 아니라면 이해 하기 힘들 수 있다고 생각한다. 그럼에도 불구하고 유통업의 관련부서에서 일하시는 소수에게는 도움이 될 것이라고 확신한다. GIS 정보, 점포 정보, 고객 정보 등을 이용해서 업계에서 일하신 분들이 계신다면, 자료에 대해서 평가 받고 싶다. 그리고 좀 더 포괄적이고 실제적인 페이퍼로 발전시켜 나가고 싶다. 더보기
[점포 클러스터링] #7 클러스터링 후 유의해야 할 점 클러스터링 후 유의해야 할 점 l 클러스터링 된 것을 중심으로 결과를 볼 때 까지 꾸준히 신뢰하고 클러스터링 별 세워진 전략을 실한한다. 중도 포기 하지 않는다. l 초기 클러터링이 잘 못 되었을 수도 있다. 클러스터링이 주관적인 경험의 의해 진행 되었다면, 전략이 나온다고 할 지라도 성과면에서 계속해서 의문이 들 수 밖에 없다. l 처음부터 다시 시작해 볼 수 있다. 점포를 클러스터링 하는 매우 중요한 ‘변수’라고 생각했었지만, 사실은 클러터들을 잘 설명하지 못하는 경우가 있을 수 있다. l 구매 데이터를 충분히 분석한다. 우리 회사가 어느 고객을 잃고 있으며, 어디에 기회요소가 있는지 항상 고민한다. 여기서 구매 데이터는 단순 POS 데이타와는 달리 고객의 간단한 정보를 확인 할 수 있는 로열티카드 .. 더보기
[점포 클러스터링] #4 변수의 발견과 결정 변수 발견과 결정 점포 클러스터링을 하기 위해서는 클러스터링의 기준이 되는 변수의 선택이 매우 중요하다. 먼저, 변수들을 선택하기 전에 어떤 변수들이 있는 지 확인해 보자. l 점포 변수(store attributes): 행정지역, 상권, 크기, 주차장 유무 l POS 데이터: 매출, SKU수, SKU Type(프리미엄, 가격 민감, PB 등) l 고객정보: 연령, 평균 구매액, 자녀 수, 평균 구매 횟수 등 물론, 이외 클러스터링의 목적에 따라 더 많이 변수가 있을 수 있다. 변수가 정리 되고 나면, 어떤 변수 들이 클러스터링을 하는데 있어서 중요한지 솎아 낼 필요가 있다. 이러한 과정을 변수 프로파일링(attribute profiling)이라고 한다. 예를 들어 총 6개의 매장관련 변수를 가지고 있다.. 더보기
[점포 클러스터링] #3 클러스터링의 유익(장점) 클러스터링의 유익(장점) 기반으로 점포를 4~7개 정도로 클러스터링 한다. 2차 정보인 고객관련 정보를 활용 l 회사 내 점포와 이와 관련 된 전략을 얘기할 수 있는 공통의 언어로 사용 될 수 있다. l 점포 계획, 구색, 그리고 머천다이징 개선에 사용된다. l 클러스터 내에서 고객의 수요에 따라 공간을 조정 할 수 있다. l 클러스터에 따라 가격 및 판촉의 전략을 다르게 전개 할 수 있다. l 카테고리와 하위 하위 카테고리의 수준별로 최적 구색 결정에 도움이 된다. l 재고와 수요 예측을 하는데 도움이 되므로, 최적 재고량을 산출 할 수 있다. 도움이 되므로, 최적의 재고를 파악하는데 도움이 된다. l 시간이 갈수록 클러스터링을 더 최적화 시킬 수 있는 자료가 쌓이게 된다. 더보기

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