[Tableau] Superstore Sales Tracking 프로젝트

 

 

0. 분석 계기

데이터를 완벽하게 파악하고 그 속에 담겨있는 문제점을 해결하는 역량을 기르기 위한 목적으로 프로젝트를 진행했다. 구체적으로 태블로 기본 데이터인 가상 슈퍼스토어의 판매 데이터를 이용하여 수익 개선 방안을 도출하는 과제였다.

 

 

1. 분석 아이디어

먼저 다양한 관점에서 데이터를 살펴보며, 특정 요소에 따라 수익이 부진한 경우가 있는지 탐색했다.

지역별 매출(막대) / 순이익(선)

그 결과 지역별 수익 차이가 크다는 사실을 확인할 수 있었다. 특히 위 그래프에서 Central 지역의 경우 매출은 South보다 높지만 순이익은 South보다 낮아 수익 개선이 필요하다는 것을 알 수 있다. 따라서 지역에 초점을 맞추어 분석하고, 구체적으로 특정 지역에서만 수익을 내지 못하고있는 제조업체들과 해당 업체 상품의 수익 부진의 원인을 찾아 판매 전략을 수정할 것을 제안하는 방향으로 프로젝트를 진행하기로 결정했다.

 

 

2. 부진 서브카테고리/상품 제조업체 선정

전체적인 순이익에서 지역별로 차이가 존재한다는 사실을 확인한 후, 구체적으로 어느 분야에서 차이가 발생하는지 확인하기 위해 상품의 서브 카테고리별 각 지역의 순이익을 확인했다. 이 때 특정 지역에서만 수익이 부진한 서브 카테고리를 찾기 위해서는 결국 4개의 지역 중 3개의 지역에서는 수익을 잘 내고있지만, 1개의 지역에서는 수익을 내지 못하고 있는 경우들을 찾아내면 되는 문제였고, 이를 태블로의 조건식으로 걸어 찾을 수 있었다.

 

SUM(IF {FIXED [Sub-Category], [Region]: SUM([Profit])} >= 0 THEN 1 END) = 3
AND
SUM(IF {FIXED [Sub-Category], [Region]: SUM([Profit])} < 0 THEN 1 END)= 1

해당 코드는 서브 카테고리별 각 지역의 순이익이 0 이상인 지역의 수를 구했을 때 3이 되고, 서브 카테고리별 지역의 순이익이 0보다 작은 지역이 1개인 경우를 찾아낼 수 있는 T/F 조건식이 된다.

 

부진한 서브카테고리 그래프

해당 조건식을 걸어 서브 카테고리를 필터링한 결과는 위와 같다. 전체 서브 카테고리 중 타 지역에서는 수익을 잘 내고 있지만 하나의 지역에서만 수익을 내지 못하는 카테고리는 Appliances, Binders, Furnishings로 총 3개가 존재했다. 또한 수익이 발생하지 않는 지역은 3개의 서브 카테고리에서 모두 Central로 나타났다. 순이익의 차이도 크게 나타나 Central에 적용하는 판매 전략에 개선이 필요함을 확인할 수 있었다.

 

이제 해당 서브 카테고리의 상품을 제조하는 업체들 중 어떤 업체의 상품들이 수익을 내지 못하고 있는지 살펴보았다. 앞서 서브 카테고리의 필터링에 적용했던 것과 마찬가지로, 3개의 지역에서는 수익을 내고 있지만 1개의 지역에서만 수익을 내지 못하고 있는 상품 제조업체들을 필터링했다.

 

부진 제조업체들의 지역별 순이익

필터링을 통해 부진 제조업체로 선발된 곳들은 다음과 같다. 모두 Central 지역에서만 수익을 내지 못하고 있는 모습을 확인할 수 있어, 해당 제조업체들의 상품을 Central 지역에 판매할 때 추가적인 전략을 세울 필요가 있다.

 

 

3. 판매 전략 수정

Central과 같은 특정 지역에서만 이익을 거두지 못하고 있는 경우가 다수 존재하여 이 원인을 파악하고자 판매와 관련된 다양한 변수들을 시각화하여 순이익과의 연관성을 살폈다. 그 결과 필터링에 의해 판매 전략이 필요하다고 결론 지은 상품 제조업체들의 경우, 수익을 내지 못하고 있는 지역에서만 높은 할인율이 적용되고 있다는 사실을 확인했다.

 

부진 제조업체들의 지역별 순이익과 할인율

표를 통해 타 지역에서의 할인율은 대부분 10%이하이지만 Central 지역의 경우 40% 이상의 할인율을 적용하는 경우가 대다수이다. 따라서 높은 할인율이 수익성 저하와 관련이 있다는 것은 명확해보인다. 다만 할인율을 적용하게 된 배경에 대해서는 파악할 수 없으므로, 할인율을 무조건적으로 타 지역과 동일하게 만드는 것이 수익 개선의 해결방안은 아닐 수 있다. 가격이 올라가면 판매율이 저조해지는 관계가 존재하기 때문이다.

 

하지만 해당 업체들의 상품을 판매할 때는 이러한 할인율을 조금이라도 낮추거나, 해당 지역에서의 판매 동향을 집중적으로 살펴 특정 지역에서는 아주 적은 수의 상품만 판매하는 등 수익 개선을 위한 추가적인 전략을 취할 수 있을 것이다.

 

 

4. 대시보드 구성

슈퍼스토어 세일즈 트래킹 대시보드

 

4.0 분기별 매개변수 구성

프로젝트 초반에는 시간을 고려하지 않고, 보유한 데이터의 전체 기간을 기준으로 분석을 진행했다. 하지만 이 분석 결과가 유의미하게 사용되고, 대시보드로서 꾸준히 모니터링될만한 가치가 있으려면 기간별 조회가 필요하다고 생각했다. 예를 들어 최근 1분기, 혹은 1달을 기준으로 판매 현황을 파악할 수 있어야 다음 분기, 월에 해당 제조업체의 판매 전략을 수정하는 등의 방식으로 활용할 수 있다.

 

결론적으로 분기를 기준으로 시작 지점과 끝 지점을 설정하여 원하는 기간에 해당하는 분석 결과를 반환하도록 지정했다. 월이 아닌 분기로 설정한 이유는 해당 데이터의 경우 크기가 크지 않아 월별 판매 내역이 적었기 때문에 분기별로 보는 것이 더 유의미하다고 생각했기 때문이다.

 

 

4.1 현황

현황 수치/QoQ/시계열 그래프

본 프로젝트의 가장 큰 목적은 매출을 트래킹하여 수익 개선 전략을 찾아내는 것이다. 따라서 매출과 관련된 주요 변수들의 흐름을 가장 먼저 파악할 필요가 있었다. 구체적으로 매출, 순이익, 주문 건수, 그리고 주문 당 금액을 좌측 상단에 가장 먼저 배치하여 전체적인 지표들의 동향을 파악할 수 있도록 구성했다. 해당 지표들은 매개변수로 설정한 끝 분기를 기준으로 동작한다.

 

 

4.2 지역별 그래프

(좌) 지역별 매출(막대), 순이익(선)/ (우) 지역별 할인율 도넛차트

매개변수로 지정한 기간별 각 지역의 수익 현황을 파악할 수 있는 그래프를 수록했다. 또한 본 프로젝트를 통해 지역별 수익 차이와 관련이 있다고 판단된 '할인율'을 지역별로 나타내었다. 두 그래프를 통해 수익과 할인율의 관계를 살피고, 할인율 조정 등에 활용할 수 있다.

 

 

4.3 실적 부진 서브 카테고리/상품 제조업체

(좌) 실적 부진 서브카테고리 / (우) 실적 부진 상품 제조업체의 순이익과 할인율

실적 부진 서브 카테고리 막대 그래프를 통해 타 지역에서는 수익을 내고 있지만 한 지역에서만 수익을 내지 못하고 있어 지역별 순이익의 차이가 있는 서브 카테고리를 확인할 수 있다. 이후 해당 서브 카테고리의 상품들 중 특정 제조업체의 상품이 지역별 순이익의 차이가 크다면, 해당 제조업체를 필터링하여 리스트로 확인할 수 있다. 리스트에는 해당 제조업체의 지역별 순이익과 할인율을 같이 확인할 수 있도록 구성하여 타 지역과의 매출 차이와 할인율이 얼마나 높게 구성되어있는지 알 수 있다.

 

 

5. 결론

 

전체적으로 지역별 매출 차이에 집중하여, 특정 지역에서만 수익이 낮은 경우 해당 지역의 수익을 개선할 수 있는 방안을 찾을 수 있는 대시보드를 구성하고자 했다. 본 프로젝트에서는 지역별 수익 차이의 원인 중 하나를 '할인율'이라고 생각하여 수익과 할인율을 비교하여 확인할 수 있도록 차트를 수록했다. 또한 실적이 부진한 서브 카테고리와 상품 제조업체를 순서대로 탐색하여 결론적으로 특정 지역에 판매할 때 새로운 상품 판매 전략을 세울 필요가 있는 제조업체들의 리스트를 도출했다.

 

1) 지역별 수익 차이가 존재하여, 수익이 부진한 지역의 개선이 필요하다.

2) 수익 부진과 '높은 할인율'은 밀접한 관계가 있다.

3) 특정 지역에서만 수익을 내지 못하고 있는 제조업체들의 리스트를 통해 해당 제조업체들의 할인율을 낮추는 등의 판매 전략 개선을 도입해야한다.

 

 

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