Thought Leadership Brief – Intelligent 카테고리 관리 1 – Analytics (분석 툴)
관리자 2012.07.09
 

Thought Leadership Brief – MS 14(2011.12.08)

Intelligent 카테고리 관리 1 – Analytics (분석 툴)

 

식품서비스 산업에서 카테고리 관리의 핵심은 유통업자와 제조업자간의 협력이다.  제품 카테고리 별로 대표 제조기업이 선정되고, 카테고리의 성과는 대표기업의 영향을 받는다.  이 위치에서 제조기업은 주요한 데이터와 분석 이슈에 직면하게 된다.  

그럼 카테고리 리더로 요청 받았다면, 그 뒤에 고려해야 될 것은 무엇인가?  리더로서 주어진 카테고리에서 최적의 성과를 내도록 할 것이다.  다음의 업무가 발생 가능하다:

•  (회사 내 브랜드뿐만 아니라) 카테고리 내 모든 상품들에 대한 분석

•  내부 생성 데이터 및 insight에 기반하여 유통기업에게 받은 데이터를 추가하여 분석함  

•  데이터로부터 얻은 정보에 기반하여 구조화되고 실행 가능한 권장사항 제공

 

이러한 권장사항들은 상품 구색, 가격 정책, 프로모션 활동과 수익률을 높이는 다른 중요한 수요 창출 수단들과 관련이 있다.  동시에 수요 증가를 도울 수 있는 상품의 특징들에 대하여 기업의 본사와 현장 양쪽 모두에서 유통 파트너들을 교육시킬 필요가 있다.  이를 위해 데이터 분석을 위한 현명한 접근방법이 필요하다.  어떤 것이 카테고리 관리를 위한 좋은 분석적 모델처럼 보이는가?  앞서 언급한 주요 업무들에 대해 생각해보자.

 

카테고리 내 모든 상품들에 대한 분석

 

카테고리 관리는 분석에 의해 이루어진다.  카테고리 대표는 내부의 통찰력과 권장사항에 기반하여 유통 파트너로부터 거래 정보와 데이터를 받을 것이다.  먼저 마주치는 첫 번째 이슈는 이 정보의 품질 수준과 완전성이다.  명심해야 할 것은 일반적으로 식품서비스 유통업자들은 민감한 데이터를 그들의 공급업자들과 공유하지 않으며, 그렇게 공유할 수 있도록 하는 효율적인 내부 프로세스도 부족하다.  SentranaMarketMover™ 와 같은 견고한 데이터 관리체계 솔루션은 이러한 어려움들을 극복하고 고객 레벨의 데이터에 적시에 접근할 수 있도록 함으로써 카테고리 파트너들 간의 협력을 돕는다.

다음 순서는 카테고리 수요를 향상시키기 위한 유통 파트너들의 목적을 가장 잘 지원할 수 있는 분석적인 프로세스들을 계획하는 것이다. 이것은 아마도 제시된 일련의 질문들을 통하는 것이 최선의 접근방법일 것이다. 예를 들면:

•  어떤 insight를 통해 기존 고객들로부터 상품 수요를 개선시키는 방법을 찾는 것을 도와주는 데이터를 얻을 수 있는가?

•  현재 고객들이 유통 파트너로부터 구매하지 않지만 구매를 유도할 수 있는 상품들에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 패턴과 연관성은 어떤 것인가?

•  SKU의 속도를 높여 고객들에게 판매를 장려함으로써 매출을 향상시킬 수 있는 방법은?

 

내부 Insight + 유통 데이터 등 추가

 

위의 질문에 답하기 위해 가장 중요한 활동들 중의 하나는 카테고리의 상품들에 대한 독특한 통찰력에 유통 파트너들이 제공한 데이터를 추가하여 생각하는 것이다.  이것의 중요한 예는 어떤 고객 유형 중에서 수요를 창출해내는 상품의 속성이다.  여러분이 만일 빵 굽는 일을 담당하면, 머핀을 위해 진열공간을 어떻게 운영해야 하는지가 중요할 수 있다.  유통 파트너의 목표는 전체 머핀 매출액을 늘리는 것이다. 제조기업으로서 어떤 고객층의 매출을 창출해내는 상품의 특징과 속성이 무엇인지에 대한 깊은 통찰력을 제공할 수 있다.  

데이터 관련하여 도전적인 부분은 특정 상품들에 특정 속성들을 매핑할 수 있는 능력이다.  카테고리 관리자는 상품 데이터베이스에 접근할 수 있어야 하고, 선호 속성에 기반하여 상품 그루핑과 카테고리 분류를 할 수 있어야 한다.  위의 머핀 예를 사용하면, 모든 상품에 대해 양적 속성 모델을 만들 수 있다.  버터 맛는 아마도 머핀의 적합한 속성일 수도 있으며, 모든 적용 가능한 상품들을 매우 많은/중간/매우 적은으로 구분하여 표를 만들 수도 있다.  이것은 카테고리 내의 더욱 합리적인 상품 그루핑과 이를 통해 상품구색에 대한 trade-off, 가격전략, 판촉접근방법들을 분석하고 평가하는 것에 도움을 준다.

 

이런 상품 관리 능력은 각각의 밀접한 하위 범주와 상품 세트에 대한 표준화된 속성을 정의하는 방법과 관련하여 새로운 이슈들을 제기한다.  카테고리 매니저를 통해 새로운 상품과 하위 카테고리를 분류하게 되면, 이러한 카테고리들은 유통기업의 분류와 일치하진 않을 것이다.  카테고리 관리 기능은 제조사의 카테고리 매니저에 의해 맵핑된 특정 상품 및 속성 그루핑과 유통기업의 분류기준간에 매칭 관리를 필요로 한다.

 

분석 툴 지원

 

이러한 프로세스를 만드는 동안 필요한 분석역량의 모델이 구체화 되어질 수 있다.  예를 들면, 어떠한 데이터 조사 기능을 통해 보다 효과적으로 분석을 할 수 있는지?  하위 카테고리 구조와 상품들을 이해하기 위해서는 고객, 세일즈 영역, 다른 핵심 정보뿐만 아니라 유통 파트너의 데이터 기록에서 상품들을 상세히 파악할 수 있도록 안내하는 매커니즘이 필요하다.  종류나 등급에 따라 상품들을 보기 위한 필터링 매커니즘도 있는데, 예를 들면 유통 파트너의 특정 지사에 현재 저장되어 있는 모든 SKU들 또는 “Frozen”로 표시되어있는 모든 상품들과 같이 데이터를 자유롭게 볼 수 있어야 한다.

 

시각화와 편집 능력은 또한 분석의 중요한 요소들이다.  필요한 조직에서 어떻게 정보를 보기 원하며, 설득력 있는 형태로 체계화하기 원할까?  아마도 다양한 서식들과 데이터 처리를 통해 고객들과 알리고 싶은 상품들에 대해 명확한 통찰력을 시각적으로 다양하게 표현 할 수 있는 것들을 원할 것이다.  또한 자주 사용하는 것들에 대해 쉽게 접근하고, 보고서들과 서식들을 수정할 수 있길 원할 것이다.  그리고, 동일한 프로젝트에서 다른 사람들의 업무에 대한 리포팅과 편집 역량들 또한 원할 것이다.

 

Providing Guidance and Recommendations

 

카테고리 매니저들은 그들의 파트너들을 위해 분석을 통한 insight를 어떻게 하면 실행 권장사항으로 잘 변화시킬 수 있을지 고려해야 한다.  예를 들면, 유통기업의 영업사원을 위해 상품에 대한 강력한 홍보 내용을 개발하는 것은 카테고리 실적 목표들의 달성을 위한 중요한 방법일 수도 있다.  상품 관련 데이터의 업로딩, 관리, 내보내는 등의 시스템은 따라서 중요한 기능이다.  다른 중요한 특징은 가격 결정, 판촉 기회들과 구색 trade-off를 위한 대안 선정을 위한 시나리오 분석 능력일 것이다.  마지막으로, 제조업자들은 그들의 시장 정보를 데이터화 하는 방법에 대해 고려해야 한다.  예를 들어, 유관 유통 파트너들이 가진 정보 보다는 전체 시장 수준에서의 매출 정보가 나을 수 있다.

 

공동 카테고리 관리는 유통업자들의 카테고리 실적을 개선시키고 제조업자들의 전체적인 상품 매출을 개선시킬 수 있는 장기적인 관계로 발전할 수 있다.  추후 카테고리 관리 프로그램의 범위는 개선된 예측 모델과 수요 동인들을 관리하는 범위로 확장될 수 있다.  안정적 기반 확보를 위해 적합한 데이터 분석 툴을 확보하는 것이 시작점이 될 것이다.

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