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상품 수요 분석 툴: Kano Model 분석법 (실전 사례 설명)

실전 사례를 통한 AARRR 모델 (AARRR 퍼널 분석) 활용법

듀퐁분석(DuPont Analysis) 소개와 듀퐁분석도 작성법

<h2>ABC 분석법 (파레토 분석) 이란?</h2> ABC 분석이란 소비액을 통해 재고 항목을 분석하는 방법으로, 여기서의 소비액이란 특정 기간(보통 1년 )에 소비된 자재의 총 가치를 의미합니다. ABC 분석은 ‘파레토 원칙’을 기반으로 하고 있으며 핵심 항목 관리의 우선순위를 결정하기 위해 활용되는 분석법입니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_0320dbd7b8.png"></figure>A항목은 매년 소비가 가장 많이 일어나는 제품입니다. 파레토 원칙에 따르면 이러한 물품의 경우 작은 부분(보통 20% 내외)이 전체 판매액의 많은 부분(보통 80% 내외)을 차지합니다. 따라서, 해당 물품을 엄격하게 심사하는 것은 합리적이며, 이를 통해 비용과 손실을 가능한 최소화 할 수 있도록 해야 합니다. 이 항목을 제대로 분석하고 운영해야 비용 절감과 손실 감소의 여력이 생기기 때문입니다.&nbsp; B 항목은 A 보다는 적게 판매되지만 C 보다는 많이 판매됩니다. 이 항목은 매우 중요합니다. A와 C에 근접한 물품이 포함되어 있을 뿐 아니라 약간의 매출액 변동으로도 재고관리 전략의 변화을 가져올 수 있기 때문입니다. 재고관리에는 비용이 발생하기 때문에 자산 보호 및 손실 리스크의 분석 및 관리 비용과, 비용 감소로 얻을 수 있는 잠재 가치 사이에서 균형을 맞출 수 있어야 합니다. 따라서, 이 유형에 대한 재고관리 전략은 비용 감소, 관리 시스템 및 프로세스에 대한 비용 효익을 분석한 후 결정됩니다.&nbsp; C 항목은 가장 낮은 매출액을 보입니다. 양적인 비중은 가장 크나, 판매액이 상대적으로 적은 경우입니다. 이런 유형의 제품은 엄격한 재고 관리를 진행해도 비용 효익(cost effectiveness)이 매우 낮습니다. 심각한 손실을 가져올 리스크가 매우 적기 때문에 굳이 분석에 비용을 투입할 가치가 없기 때문입니다. &nbsp; 리스크에 대한 선호와 니즈가 기업 마다 다르기 때문에, 모든 유형에 대해 동일한 상∙하한선을 정의할 수 없습니다. 또한 상∙하한선은 시간과 장소에 따라 달라질 수 있습니다. 가령, 범죄율이 높은 지역이나 안정성이 취약한 시설에서는 높은 비율로 A항목을 선택할 것 입니다. 따라서, 관리회계사들은 장소에 따라 리스크 및 재고 관리의 비용 효과성을 분석하여 가장 최적의 비용 효과를 누릴 수 있도록 균형을 맞춘 다음 ABC 범위를 확정해야 합니다. &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_016b4e4940.png"></figure><h2> &nbsp;ABC 분석의 중요성&nbsp;</h2> 모든 기업에게 재고 투자를 최적화하는 것은 하나의 도전과도 같습니다. 특정 제품을 선택해 미래 수요를 충족시킴과 동시에 과도한 재고 발생을 막는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 맹목적인 구매 혹은 직감에 의존한다고 해도 리스크가 큰 제품을 가려내는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 효과적인 재고관리란 ‘가용할 수 있는 상품의 충분한 확보 여부’와 &nbsp;‘재고 비용의 최소화’ 사이에서 균형을 찾는 것 입니다. 고객들의 수요를 충족시키지 못하면 판매 기회를 상실함과 동시에 고객의 불만을 야기하게 됩니다. 이에 실망한 고객들은 경쟁사 제품으로 눈을 돌리게 될 것입니다. 이처럼 판매 업체들은 매년 재고부족으로 1조 달러의 매출 손실을 겪고 있습니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ac0c67b316.png"></figure>한편 과잉 구매는 적체 재고 혹은 부진 재고를 발생시켜 재정적인 부담으로 작용할 수 있습니다. 창고 보관료가 인상 됨에 따라, 재고관리를 최적화 하며 불필요한 유지비용(창고 보관료, 보험, 인건비 등)을 방지하는 것은 매우 중요해졌습니다. 또한 부패되기 쉬운 제품은 아무리 할인가로 판매한다 해도 구제가 어렵습니다.&nbsp; 기업의 장기적인 성장을 위해서는 재고에 대한 정기적 평가가 반드시 수반되어야 합니다. ABC 분석법은 이러한 목표 실현을 가능하게 해주는 다양한 방법 중 하나입니다. 가장 선진적인 BI 툴로 손꼽히는 ‘파인비(<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial">FineBI</a>)’를 통해 ABC 분석 대시보드를 간편하게 생성하고 종합적인 분석을 진행할 수 있습니다. 이는 스마트한 비즈니스 의사결정을 내리는 것에 도움을 줄 것입니다.<h2>ABC 분석법(실전 사례)</h2> 이어서, 프로페셔널 BI 툴인 파인비(<a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial">FineBI</a>)로 ABC분석을 진행해보고 ABC 분석 대시보드의 실전 사례를 함께 살펴보겠습니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_18d002df43.png"></figure>FineBI는 데이터 분석 도구로 사용법이 간단하고 쉬우며 코딩 없이 가시화가 가능하고, 다양한 도표로 가시화해 준다는 장점이 있습니다.<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_85cb1b59c3.png"></figure>데이터를 마우스로 끌어다 놓기만 하면 놀랍도록 빠르게 시각화가 구현되며 데이터 통합, 데이터 시각화 처리, 탐색적 데이터 분석, 데이터 마이닝, 시각화 보고서 작성 등 기능이 제공됩니다. 개인용 FineBI는 무료로도 사용할 수 있습니다. FineBI는 투입 시간 대비 사용법을 빠르게 익힐 수 있는 셀프 데이터 분석 도구로 프로그래밍 지식을 거의 필요로 하지 않습니다. 수많은 해외 데이터 분석 도구에 비해 더욱 사용자 친화적이라는 점에서 비즈니스용으로도 적합합니다. 또한 FineBI는 프로그래밍 없이도 쉽게 활용할 수 있다는 강점이 두드러지고, 플랫폼을 통해 선보일 수 있어 기업과 개인 사용자 모두에게 적합합니다. FineBI를 사용하면 <a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/blog/aarrr-funnel-model">AARRR모델</a>, <a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/blog/bcg-matrix-kr">BCG 매트릭스 분석</a> 등 기존에 사용되던 여러 데이터 분석 모델을 손쉽게 구축할 수 있어 기업 구성원들이 통찰력을 얻는 데에도 도움이 됩니다. &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a155997e62.png"></figure>FineBI는 제조업, 제약업, 소매업, 금융업 등 다양한 산업별 비즈니스 주제 분석 시나리오를 제공합니다. 비즈니스 척도 데이터 분석 및 시각화를 통해 비즈니스 담당자는 비즈니스 트렌드를 쉽게 파악할 수 있습니다.<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_24ed673c3c.png"></figure>FineBI는 데이터 처리 및 시각화 업무로부터 비즈니스 담당자를 해방시켜 데이터 분석, 관리, 비즈니스 커뮤니케이션에 더 집중할 수 있도록 합니다.<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div><h3> 파인비(FineBl)를 통한 ABC 분석 데이터 처리법</h3>기존 데이터의 경우 셀프 서비스 데이터 세트로 데이터를 처리하거나, 혹은 컴포넌츠(components)를 생성하는 과정에서 공식을 통해 누적 매출 지표 비중을 산출합니다. 컴포넌츠를 생성할 때는 누적 매출액 비율에 근거하여 그 대상을 ABC 비율(2:8 분석은 대상을 2:8의 비율로 나눔)로 구분합니다. 마지막으로, 서로 다른 색상의 막대 그래프로 분석 결과를 표시합니다. 데이터 처리 로직은 아래 그림과 같습니다. &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a96d7f7ea4.png"></figure>‘누적매출액비중’ 지표를 산출하는 것이 ABC 비율을 나누는 핵심 작업입니다. 이 작업을 완료한 후 누적매출액 지표에 따라 분류를 진행합니다. 본문에서는 누적매출액비중 산출의 두 가지 방법을 소개합니다.‘누적매출액비중’ 지표는 셀프서비스 데이터 세트의 데이터 처리를 통해 추출됩니다. 도출한 지표는 다양한 컴포넌트에서 중복 사용이 가능합니다.&nbsp;<div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div><h3>파인비(FineBI) 를 활용한 ABC 분석 단계</h3>‘소매업’ 업무 파일의 ‘매출 계획’ 과 ‘브랜드 차원표’를 사용해 분석을 진행해 보겠습니다. 주요 브랜드 매출 현황에 파레토 분석을 적용하면 기업에 가장 중요한 브랜드를 도출할 수 있습니다. 셀프서비스 데이터세트로 분석을 진행해 보겠습니다.<h3>1. 셀프 서비스 데이터 세트 생성</h3>1.1 필드 추가 1) 아래 그림과 같이 ‘테이블 추가’를 클릭한 후 셀프 서비스 데이터 세트를 추가합니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_71f510fa78.png"></figure>1.2 &nbsp;그룹 통합(Summary)‘+’를 클릭한 후 ‘그룹 요약’을 선택합니다. ‘유형 설명’을 ‘그룹’ 박스로 드래그 합니다. ‘판매’를 ‘요약’ 박스로 끌어다 놓습니다. &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_547d966c88.png"></figure>1.3 정렬&nbsp; ‘+’를 클릭한 후 ‘정렬’을 선택합니다. ‘정렬 추가’를 클릭한 후 ‘매출’ 필드를 선택하여 ‘내림차순’으로 설정합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_533c44ce9d.png"></figure>1.4 총 매출액 산출 1) ‘+’를 클릭한 후 ‘새로운 컬럼 만들기’를 선택합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_5f26de998b.png"></figure>2)새로운 컬럼의 이름을 ‘총 매출액’으로 설정한 다음 ‘모든 값/그룹 내’를 선택합니다. 값 규칙을 &nbsp;‘모든 값’으로 지정하고, 값의 출처는 ‘매출액’으로 하며, 통계 방법은 ‘SUM’을 선택합니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_c61781147e.png"></figure> 1.5 누적 총계 1)새로운 컬럼의 이름을 ‘누적 총계’로 설정한 다음 ‘누적값/그룹 내’를 선택합니다. 값 규칙은 ‘누적 값’으로, 값의 출처는 ‘매출액’으로 선택한 뒤 ‘확인’을 클릭합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_efe2046324.png"></figure>2)‘누적 총계’ 필드 도출&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_905afd0e34.png"></figure>1.6 누적 비율 계산 1) 새로운 컬럼을 추가하고 ‘누적 비율’로 이름을 설정한 뒤 ‘누적 총매출액/총매출액’ 공식을 입력하고 ‘확인’을 클릭합니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_30023017ae.png"></figure>※비고 : 공식 가운데 ‘누적총매출액과 총매출액’은 직접 입력이 불가능하기 때문에 숫자 필드의 필드명을 클릭해야 합니다.1)‘누적 비율’ 필드 도출 &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_58c7c63ff5.png"></figure>1.7 그래프 도식화&nbsp; 셀프서비스 데이터 세트의 이름을 ‘파레토 분석표’로 설정한 다음 ‘확인’을 클릭 합니다. 데이터 미리보기(date priview)시트에서 ‘데이터 업데이트’를 클릭 합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_df8b324c2b.png"></figure><h3>2. 컴포넌트 만들기</h3>2.1 컴포넌트 생성‘파레토 데이터 분석’과 ‘컴포넌트 만들기’를 선택하여 대시 보드에 관련 정보를 입력한 후 ‘확인’을 클릭 합니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_7a3865951e.png"></figure>2.2 증가한 누적매출지표 비율 ‘+’를 클릭하여 계산 지표를 추가하고, 이름을 ‘누적 매출 비율’로 설정합니다. ACC_SUM의 공식 (SUM_AGG(매출액)/총 계(SUM_AGG(매출액),0,‘총합’))를 입력한 다음 ‘확인’을 클릭 합니다.공식은 아래의 표와 같습니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_b17509f377.png"></figure><figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_5ac0162f2c.png"></figure>먼저 누적매출액을 산출한 다음 그 비율을 계산할 수도 있습니다. 공식은 다음과 같습니다.&nbsp; 공식: ACC_SUM（SUM_AGG（매출액），0）/총 계（SUM_AGG（매출액）0‘총합’）2.3 컴포넌트 만들기 &nbsp;분석할 영역의 필드를 가로 축과 세로 축으로 끌어다 놓습니다. ‘사용자 정의 차트’를 선택하여 ‘매출액’은 막대 그래프로, ‘누적매출액비율’은 꺾은선 그래프로 지정합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a13b1ede7b.png"></figure>2.4 값 축 설정&nbsp; ‘누적 매출액 비율’ 필드의 값 축을 설정합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_448cd31506.png"></figure>공유 축에서 ‘오른쪽 축’을 선택하고, ‘축 눈금 사용자 정의’를 선택한 다음 ‘최대값’과 ‘최소값’을 설정합니다.&nbsp;<img src="https://media.finebi.com/strapi/image_838d761767.png"> 2.5 정렬 ‘매출액(총합)을 기준으로 ‘내림 차순’에서 ‘브랜드 설명’을 선택합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_898260b835.png"></figure>2.6 &nbsp;‘ABC 분류’ 지표 추가하기&nbsp; 1)계산 지표를 추가하여 ‘ABC 분류’로 이름을 설정한 후, IF공식 ((누적매출액 비율&lt;0.8,1,IF(누적매출액비율&gt;0.9,3,3))를 입력합니다. 공식에서 ‘1’은 A유형 제품을 ‘2’는 B유형 제품을 ‘3’은 C유형 제품을 의미합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_ffa03a474a.png"></figure>2) 서로 다른 색상으로 유형별 ‘브랜드 설명’을 구분합니다. ‘ABC 분류’ 필드를 ‘그래프 속성&gt;매출’ 하단의 ‘색상’ 상자로 드래그 합니다. ‘사용자 정의’를 선택하여 그라데이션을 지정합니다. 구분된 분류에 따라 색상의 그라데이션 지정 개수를 선택합니다. 3개 분류의 경우 그라데이션 개수를 ‘3’으로 지정한 뒤, 이에 해당하는 색깔을 설정합니다.&nbsp; &nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_984e483c65.png"></figure>2.7 경계선 설정 아래 그림과 같이 파레토 이미지 위에 경계선을 설정합니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_06761e5c3f.png"></figure>이 밖에도 동적인 파레토 이미지를 설정할 수 있고, 필터 컴포넌츠와 다른 유형의 컴포넌츠를 추가 할 수도 있습니다.<h3>3. 기대 효과</h3> 대시보드를 통해 모든 제품의 매출액과 누적매출비율을 확인해 볼 수 있습니다. ABC 분석에 따라 브랜드 제품은 매출별로 내림차순으로 정렬되었고 A,B,C 유형으로 나눠졌습니다. 각각의 매출은 80%, 10%, 10%에 달하며, 서로 다른 색상의 막대 그래프로 표시되었습니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_a79b3ade6a.png"></figure><h2>결론&nbsp;</h2> ABC의 대시보드의 분석에 따라 아래와 같은 결론을 도출할 수 있습니다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://media.finebi.com/strapi/image_37ae72931a.png"></figure><div class="raw-html-embed"><div style="margin:20px 0px"><a href="https://intl.finebi.com/ko-KR/trial" style="background-color:#2c7adf;padding: 15px 26px;border-radius:50px;color:#fff" target="_blank" rel="noreferrer noopener">FineBI 무료 체험&gt;&gt;</a></div></div>