군위문품 쇼핑몰에 대한 주문패턴과 상품판매 패턴분석

Abstract

현재는 실로 데이터 분석의 시대라고 해도 과언이 아니다. 비즈니스 측면에서 보면 데이터 분석이란 단지 판매를 위한 참조자료로만 축적했던 자료들을 새로운 의미들을 부여하고 분석하여 다양하고 애매하기까지 한 고객의 구매패턴을 알아내는 것이다. 이처럼 기업들이 OLAP 또는 데이터 마이닝과 같은 분석 툴을 이용하여 데이터 분석을 하는 이유는 단순히 상품 판매를 극대화 하기 위해서 뿐만 아니라 경쟁력 있는 의사결정을 위해, 시장의 경향이나 패턴을 찾아내어 타겟 마케팅처럼 보다 강력한 마케팅을 적용하기 위해서 일 것이다. 본 논문에서 구현하게 될 OLAP은 데이터 웨어하우징 처리의 핵심이 되는 요소로서, 의사결정 지원 서비스(DSS)는 회사의 보고서 작성(차트, 리포트문서)에서부터 향상된 의사결정 지원에 이르기까지 다양한 범위의 응용 프로그램에 대해 기본적인 기능을 제공해 준다. 즉, 데이터 웨어하우스로 적재된 데이터 또는 데이터베이스에 저장된 가공되지 않은 데이터를 변환하여 모든 사용자가 이해할 수 있는 분석적인 차원의 데이터로 승화시키는 기능을 갖는다. 본 논문은 현재 필자가 운영하고 있는 군 위문품 쇼핑몰에 대해 여러가지 데이터 분석 툴 중 마이크로소프트에서 제공하는 SQL Server 2000의 Analysis Services를 이용하여 OLAP을 구축하고 그를 통해 주문자의 주문 패턴과 상품 판매 패턴 대한 데이터를 분석한 연구이다. 본 논문에서는 Analysis Services를 통해 시기별로 판매된 상품들의 판매 패턴, 기간별 또는 지역별 주문패턴을 알아보기 위해 실제 OLTP 스키마의 원시 데이터를 데이터의 추출/변환/적재 과정을 거쳐 OLAP을 구축하고 이를 분석할 것이다. 이러한 데이터 분석 결과를 이용한다면 이를 기반으로 고객이 사이트 접속 시, 신규 고객이 회원으로 가입 시 등에도 상품페이지 팝업창을 이용하여 고객에 따라 추천 상품을 달리 보여줄 수 있을 것이다. 또한 새로운 상품을 내놓을 때도 좀 더 판매량을 극대화 할 수 있는 기간을 선택할 수 있을 것이며 신규 상품의 단가 책정에도 큰 도움이 될 것이라고 생각된다. 그렇게 되면 쇼핑몰은 현재 고객의 이탈을 방지하며 고객들의 충성도를 높여 기업의 실질적인 경제적 이익을 가져올 수 있을 것이다. ;It can't be overemphasized that the world of today is the age of the data analysis. In the business world, the data analysis is to find out the consumer's various and complicated purchasing pattern, allowing new meaning to accumulated data just for reference. The main reason of using data analysis by companies is not only to maximize the sales of products but also to make a competing decision, to apply a strong marketing strategy like a target marketing which tracks down the market trend or pattern, which uses the analysis tool such as OLAP or data mining. The OLAP being implanted in this thesis is the key element of processing of data warehousing, and therefore the DSS provides the basic function to the wide range of application from the company's report writing (charts, word documents) program up to the support of the improved decision making. In other words, it has a function transforms the data stored as the data warehouse or upgrades the raw data in the database to the analytical data can be understood by every user. In this thesis, it is used one of my online shopping malls carrying comfort items. There are many software tools for data analysis around, however, it is used the Analysis Service provided by Microsoft's SQL Server 2000 for this thesis. This thesis is a study of data analysis about the purchasing and the sales pattern using OLAP constructed by the Analysis Services. In this thesis, it is going to be analyzed the constructed OLAP followed by the process of sort/transformation/accumulation of the real OLTP schema which is to find out the sales pattern by periods, or region with the Analysis Services. If the result of the data analysis is being used, it can show recommended items differently for different customers using pop-up page of the products when loggin-in, signing up for new customers. Also, it can choose the period where it can maximize the number of sales and it can be a more help to decide cost for new items. And then, the online shopping mall prevents the existing customers leaving the site, and instead it increases the loyalty and brings to the profit of practical economy of the company.