글
전체 댓글
핵심 용어
관리코드, 데이터, 사물인터넷, 유통, 유통관리, 유통데이터, 유통정보관리, 정보관리, 정보활용, POS, 저스트 인 타임(just-in-time), 관리코드와 로지스틱스, PB(Private Brand), DM(Direct Message),
-1. 표준형 바코드(bar code) / 2. 단축형 바코드
- 바코드를 부여받는 방법에
1. 대한상공회의소 유통물류진흥원(http://www.gs1kr.org/Service/Main/appl/Main.asp) 사이트
2. CRM-고객 관계 관리(Customer Relationship Management)
3. 가치 제안-고객에게 가치를 창출할 수 있는 혜택을 제공하겠다는 명시적 또는 묵시적 약속으로서 영업사원, 텔레마케팅(Tele Marketing), 데이터마케팅(Data Marketing), 홈페이지(homepage)등 다양한 경로를 통해서 가치 제안이 이루어질 수 있다.
4. 데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)=대형전자창고
데이터 웨어하우징(Data Warehousing)-다양한 정보 근원으로부터 나온 자료를 분석하고 정보처리가 가능한 환경으로 조정하는 것이다.
5. 빅 데이터(Big Data)-디지털 환경에서 생성되는 자료로서 규모가 방대하고 생성 주기도 짧으며, 형태가 수치및 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터로서 예측분석과 신속한 실행을 통해새로운 가치를 창출하는 방식이다.
6. 데이터 마이닝의 기법에 관해서 파악한다.
데이터 마이닝의 기법은 의사결정 수, 군집분석, 연관규칙, 신경망, 순차적 형태 발견, 사례기반
추론 등이 있다.
1. 의사결정 수
과거에 수집된 데이터 레코드(Data Record)들을 분석하여 이들 사이에 존재하는 형태의
특성을 고객 속성 조합으로 나타낸 분류모형을 나무의 형태로 만드는 것이다.
2. 군집분석
어떠한 목적 변수를 예측하기보다는 다양한 특성을 가진 많은 고객을 유사한 특성을 가
진 집단으로 나누는 기법이다.
3. 연관규칙
상품 또는 서비스 간의 관계를 살펴보고 이로부터 유용한 규칙을 찾고자 할 때 이용하는
기법이다.
4. 신경망
자신이 가진 자료로부터 반복적인 학습 과정을 거쳐 형태를 찾아내고 이를 일반화 시킴
으로써 추후를 예측 가능할 수 있는 기법이다.
5. RFM 기법-최종구입일(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액 합계(Monetary)를 바탕으로고객정보를 분석하여 이를 고객관리에 활용하는 기법이다.
6. 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 방법을결정한다.
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.
-대한상공회의소 유통물류진흥원 자료실(http://www.gs1kr.org/Service/Info/appl/01.asp).
-한국유통학회(http://www.kodia.or.kr/).
-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, 가상
현실 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.
-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 정리되어
한눈에 보인다. 이를 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어되는 공장이다
-VMD(Visual Merchanding)
시각적으로 소비자의 구매를 유도하여 판매에 이르기까지 하는 전략으로서 들어가고 싶고, 고
르기 쉽고, 사고 싶은 상품이 많고, 판매와 관리가 편한 매장의 형성을 기대할 수 있다. VMD
의 종류는 VP(Visual Presentation), IP(Item Presentation), PP(Point Presentation)등이
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.
-페이스(face)와 페이싱(facing)
상품의 진열은 페이스와 페이싱으로 성립된다. 표<4-1>은 페이스와 페이싱의 시각적인 흐름을
나타낸 것이다.
-점두와 쇼윈도 개념과 설계에 관해서 파악한다.
1. 점두의 개념과 설계
일반적으로 매장 직전과 매장 내 입구 부분을 통칭하는 것으로 기본적으로 점두 윈도➜
점두➜진열대➜입구 순으로 고객 동선을 유도할 수 있도록 설계해야 한다.
2. 쇼윈도 개념과 설계
고객을 매장에 흡수하는 역할수행하고, 매장 품격을 표시하며, 고객의 시선을 매장 안으로
유도하는 역할을 담당하는 것으로서 고객 구매 결정상 심리적 과정인 아래의 AIDMA 원리
5단계를 응용하여 설계할 수 있다.
(1) 주의(Attention)
(2) 흥미와 관심(Interest)
(3) 구매 욕망(Desire)
(4) 기억(Memory)
(5) 구매 행동(Action)
-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 사
용한다. 예를 들어 할인점과 편의점의 계산대 옆에 계산하면서 쉽게 집어들 수 있는 소액 상품
들을 진열해 고객이 처음에 의도하지 않았던 구매를 유도해서 매출 증대에 도움을 주는 것이다.
Don’t waste a single second: 분초사회
Rise of ‘Homo Promptus’: 호모 프롬프트
Aspiring to be a hexagonal Human: 육각형인간
Getting the price right: 버라이어티 가격 전략
On dopamine farming: 도파밍
Not like old daddies, Millennial hubbies: 요즘남편 없던아빠
Expanding your horizons: 스핀오프 프로젝트
You Choose, I’ll follow: 디토소비
Elastic City: 리퀴드폴리탄
Supporting one another: 돌봄경제
ㅁ 훈련목적 11.15 금- 빅데이터 분석솔류 11.션 활용 비정형 텍스트에서 의미있는 패턴과 새로운 인사이트 탐색할 수 있다.
- 디지털시대의 빅데이터 활용과 관리를 통해 소비행동, 소비문화를 이해하고 디지털 시대의 역량 함양할 수 있다.
ㅁ 훈련내용
- 텍스트 마이닝의 이해
- 빅데이터 분석 솔루션 활용
- 소비자의 소비행동 분석 및 Needs 도출
- 디지털 시대의 소비시장 방향성
ㅁ 강사소개
- 김하연 교수님은 현재 국립군산대 의류학과 교수로 재직중이십니다. (주)신원, (주)지오다노에서 상품기획 및 Buying MD 경력과
함께 한국패션산업협회, 한국섬유산업연합회, 한국연구재단에서 패션산업의 AI 관련 연구활동을 수행하고 계십니다.
※ 텍스트 마이닝이란 ?텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스, 다양한 문서 자원에서 정보를 자동으로 추출하여 새로운 정보를 발견하는 것.
ㅁ 교육목적 11.28 목
- 친환경 소재 관련 기술 동향을 파악하고, 이를 응용한 신발용 자재 및 부자재 기술 정보 습득 및 신발 자재 개발에 적용할 수 있다. ㅁ 교육내용 - 신발 자재의 기술동향 및 부품별 친환경 소재 적용 - 글로벌 브랜드의 친환경 소재 정책 및 적용 동향 - 친환경 섬유 소재 및 공정, 친환경 섬유 소재의 신발용 자재 적용 ㅁ 강사소개 - 박은영: 한국소재융합연구원 혁신소재연구단장, 신발 Bottom 부분의 소재 연구 개발 전문가 - 김일진: 한국소재융합연구원 융합소재연구단 책임연구원, (주)효성, LG 화학에서 소재개발 담당 '신발산업의 섬유 소재동향', '신발 제조 시스템의 최신동향' 등의 연구활동 이력
프리킥 / https://kr.freepik.com/vectors/%EA%B3%B5%EC%A0%95-%EA%B4%80%EB%A6%AC 1. 통합내역프로그램 다운로드(XCOST professional) http://xcost.me/bbs/boa...
