운영관리 판매 분석
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판매 분석
1) 개요
판매 분석의 정의 - 판매 관리에 의한 판매 활동의 결과를 분석한다.
판매 분석 항목 - 조회 수, 판매 랭킹, 판매 비율(제품, 금액, 수량), 반품 랭킹, 반품 비율, 특정 제품 판매 기록, 전체 판매 내역
2) 판매 반응(Sales Response) 분석법
⑴ 정의 - 광고 금액과 실제 판매 금액의 관계를 통계적 계량화로 자료화하고 이를 통해 광고 예산을 산출하는 방법이다.
⑵ 장점
■ 광고 예산 대비 판매 효과의 예측이 가능하다.
■ 기간별 판매 반응 분석의 활용으로 광고 예산의 집행 시기에 따른 광고 효과의 예상이 가능하다.
⑶ 절차
판매 반응 함수를 도출(導出)하기 위해서는 광고량과 판매액(량) 자료를 월별 또는 분기 단위의 시계열적(時系列的)자료를 활용하여 분석한다.
3) 판매액 실수 분석
⑴ 추세 변동 계산법 - 추세 변동 계산법이란 판매 금액이 어떠한 추세를 보였는가를 파악하는 방법으로서 이동 누계 분석과 이동 평균 분석이 있다. 추세 변동 계산법은 계절 변동의 영향을 받는 업종에 적합한 판매 분석 방법이다.
⑵ 부문 구성 계산법 - 판매 계획을 수립하기 위해서 매우 가치 있는 정보가 되는 방법으로서 상품 부문별 매출액 분석이 있다. 이 방법은 상품의 세부 부문(계열, 품목)의 매출액을 자료화하여 측정하는 분석 방법이다. 세부 부문의 분류 방식은 기업의 업종, 업태, 규모에 따라서 다르다. 상품 분류를 더 세분화하면 단위 관리(유니트 컨트롤 : Unit Control)의 자료가 된다.
⑶ ABC 분석 - 상품 판매 통계를 활용하여 상품을 매출액 기준으로 ABC(상중하)로 구분하여 분석하는 것. 일반적으로 파레토법칙과 유사한 비율이 적용된다. (파레토 법칙 : 20대 80 법칙 ; 20%의 우량 상품이 80%의 매출을 올리는 것, 20%의 우량 고객이 80%의 매출을 올리는 것)
예) A그룹 : 10% -> 70% 매출, B그룹 : 30% -> 15% 매출, C그룹 : 60% -> 5% 매출
4) 판매 효율 분석 - 판매 활동의 결과인 매출액에 대한 분석 즉 판매 효율 분석은 매우 중요한 경영 분석 방법이다. 판매 효율이란 판매 활동에 투입된 자본이나 노동을 매출액과 비교하여 그 상대적 관계를 비율로 파악하는 것이다. 즉, 자본 또는 노동의 단위당 매출액이 어느 정도인가를 확인하는 것이다.
■ 경영 자본 회전율 = (매출액/경영 자본)
■ 상품 회전율 = (매출액/평균 재고)
■ 고정 자산 회전율 = (매출액/유형 고정 자산)
5) POS 분석
POS Data(Point Of Sales data : 판매 시점 데이터) 분석은 바코드 리더(=스캐너)와 그 레지스터에 의해 단품별로 수집된 판매 관련 정보를 각자의 목적에 따라 유효하게 이용할 수 있는 정보로 처리, 가공하는 POS 시스템에 의한 분석이다.
⑴ 특징
■ 개별 상품 및 개별 고객에 대한 정보를 신속 정확하게 조사, 기록할 수 있다.
■ 가격, 지불 방식 등의 기초 자료는 물론 쿠폰 사용, 판매 시점, 방문 횟수 등의 자료도 수집 가능하다.
■ 컴퓨터 자료화할 수 있는 PC 환경에서 수집되고 기록된다.
■ 상품 관리, 판매 관리, 재고 관리 등에 활용된다.
■ 판매 데이터를 이용해 고객에 관한 정보를 관리하고 이를 경영에 활용한다.
⑵ 종류
① 점포 데이터(Store Data) - 일반적인 POS 데이터
■ 특정 점포의 판매 자료이다.
■ 표본 점포를 선정하여 매월 1, 2회 수집한다.
■ 수집한 자료는 지역별, 품목별로 분류하여 유통업체나 생산업체에 판매된다.
② 패널 데이터(Panel Data) - 시장조사 차원의 POS 데이터
■ 점포가 아니라 가정 단위의 자료이다.
■ 상대적으로 정확한 판매 예측이 가능하다.
■ 표본 가정을 선택하여, 그 가정의 모든 구매 행위를 기록함으로써 자료를 수집한다.
■ 패널 데이터는 재고 관리에도 원용이 가능하다.
⑶ POS 데이터 정교화 단계
① 1단계 - 데이터 수집 단계 : POS 데이터를 수집하는 시스템을 개발하고, 다른 관련 자료와 통합하여 마케팅 데이터베이스를 조직한다.
② 2단계 - 데이터 접근, 배분 시스템 : 데이터 접근, 배분 시스템은 비숙련 사용자도 데이터베이스에 쌍방향 질의가 가능하게 한다. 마케터가 직접 그들이 필요로 하는 데이터에 접근하도록 시스템화하는 것이다.
③ 3단계 - 모형화(Modeling) 단계 : 계량적인 분석 방법을 사용하여 마케팅 변수의 효과 관계에 관한 마케터의 개념을 공식화한다. 계량적인 분석 방법은 소비자 구매 데이터나 행동에 기준한 소비자 세분화에도 사용된다.
④ 4단계 - 자동화된 데이터 검색 : 의사 결정자들이 편리하게 데이터를 사용할 수 있도록 자동적으로 분석하고 구조화한다.
⑤ 5단계 - 시뮬레이션 : 통합된 결과의 시뮬레이션 임무를 수행하는 시스템을 구축한다.