NCS 유통정보관리 - 네트워킹(networking), 저스트 인 타임(just-in-time),POS(Point Of Sales)
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유통 4.0
4차 산업혁명 핵심 기술들이 유통산업과 접목되어 유통 서비스의 초지능, 초실감, 초연결화가
실현이 되고 유통 서비스가 고도화되는 것으로서 AI, IOT, BigData 등과 같은 4차 산업혁명
핵심 기술이 있다. 이러한 다양한 기술들이 온라인 쇼핑, 백화점, 대형할인점, 홈쇼핑 등 다양한 유통업체와 연관되어 유통 4.0의 시대를 열고 있다. 그중 로보틱스, 사물인터넷, 증강현실, 가상현실 등과 같은 첨단 기술을 토대로 유통 환경 전반에 걸쳐 다양한 변화의 바람이 불고 있다.
유통물류 스마트화
정확한 정보와 효율적인 유통물류를 관리하기 위해서 컴퓨터, RFID, 바코드, 스캐너, 카메라의
사용은 유통물류 분야에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 스마트화 기기들을 활용해서 정확한 정보들을 수집하고 저장해서 관리까지 하는 것이 유통물류 스마트화의 첫 단계라고 할 수 있다. 이후정보를 다양한 방법으로 분석하고 개선할 부분을 찾아내서 효율적인 유통물류 과정을 만들어 가야할 것이다.
스마트 팩토리(Smart Factory)
기획, 설계, 생산, 공정, 유통, 공급망 관리 등 제조과정에 공장 내 설비와 기계에 정보통신기
술을 적용하여 데이터가 실시간으로 수집되고 분석함으로써 공장 내 모든 상황이 잘 정리되어한눈에 보인다. 이를 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어되는 공장이다. 이러한 시스템은
생산성, 품질, 고객의 만족도를 높일 수 있어 일명 똑똑한 공장이라고 불린다.
VMD(Visual Merchanding)
시각적으로 소비자의 구매를 유도하여 판매에 이르기까지 하는 전략으로서 들어가고 싶고, 고르기 쉽고, 사고 싶은 상품이 많고, 판매와 관리가 편한 매장의 형성을 기대할 수 있다. VMD의 종류는 VP(Visual Presentation), IP(Item Presentation), PP(Point Presentation)등이 있다.
VAN(Value Added Network), 표준형 바코드(bar code), 유통물류진흥원
대한상공회의소 유통물류진흥원(http://www.gs1kr.org/Service/Main/appl/Main.asp)
로지스틱스(logistics)-엔지니어링(Engineering)
상품의 진열은 페이스와 페이싱으로 성립된다. 표<4-1>은 페이스와 페이싱의 시각적인 흐름을 나타낸 것이다.
플래노그램(planogram)에 관해서 파악한다.
plan과 diagram의 합성어로 실제 상품진열에서 무엇을 이용하고, 어떠한 방식으로, 어떻게 할
것인가 등에 관해서 치밀한 계획을 수립하는 것으로서 진열 공간의 생산성 평가의 수단으로 사용한다. 예를 들어 할인점과 편의점의 계산대 옆에 계산하면서 쉽게 집어들 수 있는 소액 상품들을 진열해 고객이 처음에 의도하지 않았던 구매를 유도해서 매출 증대에 도움을 주는 것
- PB(Private Brand) 상품계획, DM(Direct Message)
- 고객 관계 관리(Customer Relationship Management)
- 가치 제안
고객에게 가치를 창출할 수 있는 혜택을 제공하겠다는 명시적 또는 묵시적 약속으로서 영업
사원, 텔레마케팅(Tele Marketing), 데이터마케팅(Data Marketing), 홈페이지(homepage)
등 다양한 경로를 통해서 가치 제안이 이루어질 수 있다.
- 데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 웨어하우스(Data Warehouse),
데이터 웨어하우징(Data Warehousing)
-데이터 마이닝 활용 예를 찾아본다.
데이터 마이닝의 활용은 유통, 제조, 소매와 마케팅 분야에 활용할 수 있다.
1. 유통 분야
(1) 상품 카달로그(catalog) 설계
(2) 매장 진열 전략 수립
(3) 상품 교차 판매
2. 제조 분야
(1) 제품 수요 예측
(2) 경쟁사 입찰 액수 예측
(3) 대리점 여신 평가 모형 개발
3. 소매와 마케팅 분야
(1) 고객 분류와 그룹별 특성을 발견
(2) 광고, 이벤트, 프로모션(promotion) 효과를 측정
(3) 제품과 서비스의 교차 판매
- 매장의 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicators)를 파악하고 제공되는 정보자료와의
연관 관계를 파악하기 위해 매장정보를 활용할 수 있다.
-데이터 마이닝의 기법은 의사결정 수, 군집분석, 연관규칙, 신경망, 순차적 형태 발견, 사례기반,추론 등이 있다.
- 고객 데이터 분석과 활용: RFM 기법
최종구입일(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액 합계(Monetary)를 바탕으로
고객정보를 분석하여 이를 고객관리에 활용하는 기법
- 빅 데이터 처리 과정과 기술을 파악한다.
1. 빅 데이터 처리 과정은 데이터 소스(source) 종류에 따라서 수집되는 방식이 달라진다.
2. 수집된 데이터의 형태가 정형, 반정형, 비정형인지를 구분해야 한다.
3. 데이터의 수집과 저장이 완료되면 전처리가 진행된다.
4. 데이터 전처리 때 일괄처리 또는 분산처리 여부를 결정한다.
5. 사용자가 최종적으로 원하는 결과물 도출을 위해서 필요한 알고리즘(algorism)과 통계 방법을 결정한다.
6. 분석된 결과는 표, 그림, 그래프를 포함한 시각화를 통해서 이해하기 쉽게 제작해야 한다
-데이터의 수집
정보기술을 적절하게 활용하면 대형 매장도 고객들에게 가까이 다가갈 수 있다. 이미 많은
매장이 고객의 행동을 파악하는 과정을 대부분 자동화시켰다. POS 스캐너(scanner),
ATM(Automated Teller Machine, 웹 서버(web server), 전화교환기 등으로부터 생성되는
기록들은 데이터마이닝의 원자재가 된다.
- 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicators)
특정한 직무 수행자가 얼마나 많은 성과를 올렸는가, 얼마나 많은 CSF(Critical Success
Factor)를 확보했는가, 성과 행동상의 행동을 얼마나 잘 수행하고 있는가, 해당의 직무역량을
어느 정도 보유했는가를 객관적인 수치로 나타낼 수 있는 지표이다
- 자료 분석에 관해서 파악한다.
1. 고객정보 분석: 고객의 수, 시간대별 고객의 수, 부문별 고객의 단가 분석 등을 할 수 있다.
2. 매출 분석: 시간대별, 계산 월별, 부문별, 단품별 분석 등을 할 수 있다.
3. 상관관계 분석: 상품, 관리, 영업 요인 분석 등을 할 수 있다.
4. 시계열분석: 목표 대비, 작년 동기 대비, 전월 동기 대비 분석 등을 할 수 있다. [그림 4-1]과 같이
여러 가지 기법을 이용하여 분석한다.
트렌드 분석:
인터넷 사용 환경의 변화
유선에서 무선 인터넷으로, LTE, 초고속이동 통신 서비스를 활용한 모바일 중심의 인터넷
환경으로 진화되고 있어 모바일 쇼핑 이용자들이 늘어나고 유통시장 확대의 주요 원인이 되고 있다.
무점포 판매
특별한 매장 공간 없이 소매유통업을 수행하는 업태로 사이버 쇼핑몰, TV홈쇼핑, 통신판매,
카달로그, 방문 다단계 재판매 등이 포함된다.
해외직구
해외 인터넷 쇼핑물 또는 구매와 배송대행업체 등의 인터넷 사이트를 통해서 해외 상품을 직접구매하는 것이다.
컨텍스트 쇼핑(context shopping)
구매 욕구가 발생했을 시 어떠한 장소, 시간, 상황에서도 소비자의 구매 욕구와 행동이 멈추지
않고 구매를 할 수 있도록 해주는 것이다. 구매 의지 때 상품 검색, 비교, 결제 단계를 자동화
또는 최소화하는 것이다.
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스마트 팩토리 구축 절차를 파악한다.
1. 현 수준 진단과 평가
기업과 공장의 각 분야가 연결화, 디지털화, 스마트화 관점에서 어느 수준인지 현황을 파악
하는 것이다.
2. 구현 목적과 기대 목표를 설정
스마트 공장을 왜 구축해야 하는지의 목적을 제대로 설정해야 한다.
3. 개선의 대상과 범위를 확정
어느 부분을 얼마나 개선할 것인지를 정확하게 구분하고 서술한다.
4. 필요한 기능과 적용 기술을 확정
어떤 기능을 어떻게 개선할 필요가 있는지, 새로운 기능을 추가할 필요가 있는지를 정확하게
파악해야 한다.
5. 필요한 인력과 조직화를 한다.
기업 내에서 인재를 찾고, 추진팀을 어떻게 구성하고 팀장과 팀원이 누가 돼야지 제대로
추진할 수 있는가를 결정해야 한다.
6. 구현 계획과 실행을 한다.
스마트 공장 추진팀이 스스로 계획을 수립하고, 소속된 모든 팀원이 열정적이고 조화롭게
계획을 실행해 나가야 한다.
7. 검증과 기대 성과를 분석한다.
스마트 공장이 기대하던 바로 추진되었다면 이제 제대로 실행이 되는지를 검증해야 할
단계이다.
빅데이터 마케팅 과정에 관해서 파악한다.
빅데이터 마케팅 과정을 [그림 5-6]과 같이 5단계로 구분할 수 있다.
빅데이터를 활용한 분석기법에 관해서 파악한다.
1. 통계적 분석
전통적 분석 방법으로 주로 수치형 데이터에 관해서 확률을 기반으로 어떠한 형상의 추정과
예측을 검정하는 기법이다.
2. 프로세스 마이닝
시스템에 기록된 이벤트 로그(log)를 분석하여 프로세스에 관한 통찰, 병목구간 발견, 프로
세스 낭비 요소 제거 프로세스 변경의 효과검증, 업무수행 규정 위반 검증, 공정 표준화,
감사 등의 목적으로 활용할 수 있는 기법이다.
3. 데이터 마이닝
대용량 데이터로부터 체계적이고 자동으로 통계적인 규칙이나 형태를 찾아 숨어 있는 데이터
사이의 상호 연관성 및 유용한 정보를 추출하는 기법이다.
4. 텍스트 마이닝(Text Mining)
문자 기반 데이터로부터 새로운 정보를 발견할 수 있도록 정보를 검색, 추출, 체계화, 분석을
모두 포함하는 텍스트 프로세싱(processing) 기술 및 처리하는 기법이다.
5. CEP(Complex Event Processing)
시스템에서 발생한 다양한 이벤트 로그를 시나리오 기반으로 실시간 분석하여 이에 대응하는
기능을 수행하는 기법이다.
6. 사회 연결망 분석
집단과 개인 사이의 관계를 노드(node)와 링크(link)로 모델링(modelling)해서 위상 변화
구조와 확산 및 진화 과정을 계량적으로 분석하는 기법이다.
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1. VP
(1) 역할
(가) 다른 매장과 차별성으로 고객 시선유도
(나) 시즌 테마에 의한 매장의 메시지를 시각적으로 표현하는 MD 전개 장소
(2) 연출 아이템
POP, 현수막, 포스터
(3) 연출위치
쇼윈도
(4) 연출 방법
(가) 주목성 강조: 판촉 행사를 고지하고 판촉 기능을 강화
(나) 차별성 강조: 정돈된 매장 분위기로 신뢰감을 조성
2. IP
(1) 역할
(가) 상품을 정리해 보기가 쉽고 선택이 용이함
(나) PP에 전개된 상품을 사기 쉽게 수량, 사이즈, 컬러 등으로 정리한 장소
(2) 연출 아이템
스탠드 POP, 거치대, 소품류
(3) 연출위치
쇼케이스, 집기류, 선반류
(4) 연출 방법
상품군 또는 판매 방법에 따라서 분류 연출
3. PP
(1) 역할
(가) 구분된 상품에 판매 포인트를 주어 구매를 유도
(나) 시각적인 연출과 매력적인 코디네이션에 의해서 관련 판매를 촉진하는 장소
(2) 연출 아이템
POP, 현수막, 포스터
(3) 연출위치
집기류와 벽면 상단
(4) 연출방법
(가) 상품의 특징에 맞추어 POP를 배치함
(나) 철 지난 것 또는 상품을 가린 POP가 있지 않은지 확인이 필요
스마트 소비자
온라인 쇼핑에서 소비자들은 스마트폰, 태블릿 등의 최신 모바일 기기로 LTE망을 통해서 언제,
어디에서, 다양한 기기로 쇼핑 서비스에 접속할 수 있다. 더불어 기존의 커뮤니티, 블로그를
비롯해 카카오톡, 트위터, 페이스북 라인 등의 소셜미디어를 통해 쇼핑에 관한 정보를 공유
하고 있다. 이러한 새로운 쇼핑문화의 확대되고 있다. 이렇게 똑똑한 소비자가 바로 스마트
소비자다.
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