해당 블로그 작성글은 제3회 L.POINT 빅데이터 경진대회에서 공개된 데이터를 기반으로
2017년 국민대학교 빅데이터 MBA 학기 중 수업 발표물로 작성된 내용입니다.
L.POINT 및 롯데그룹과 관련하여 아무런 관련이 없으며, 해당 데이터 또한 임의로 생성된 데이터임을 안내드립니다(주최측)

해당 작성물은 직접 작성한 자료이므로 참조를 하실때는 꼭 참조와 함께 댓글을 부탁드리겠습니다.

목차

1. 데이터 정보 및 출처

2. 각 제휴사별 매출 추이 및 성장 가능성 확인

• 성장 가능성이 높은 제휴사를 선정하여 조금 더 매출 상승에 도움이 되고자 선정함.
• 전체 매출 금액은 고려하지 않고 상승률만 고려함.
  

3. 선정된 제휴사 추론

• 대부분의 판매 상품들이 미용 또는 올리브영과 같이 대기업 군이 운영하는 드러그스토어에서 판매하는 제품들.
• 위를 바탕으로 롯데 그룹사에 있는 롭스로 결론을 내린 후 아래 분석을 수행함.
  

4. 서울시 구단위 구매 건수와 금액, 롭스 매장 개수 확인

• 매장 수에 비해 매출이 적은 구도 많이 있고, 매출이 높지만 매장 수가 적은 구도 존재함.
• 해당 구에 대해서 접근성을 높이거나, 노출 빈도를 높이기 위해 신규 매장을 오픈할 수 있을 것으로 판단됨.
  

5. 구매 추이(최근 2년 기반)

6. 지역, 연령대별 구매 제품 비교

7. 프로모션을 위한 상품별 상관관계

8. 시간대별 매출 건수 및 금액

9. 분기별 서울시 구별 객단가

10. 점심시간, 여성헤어엑세서리 매출

• 출근길 분실 또는 놓고 나왔던 헤어엑세서리 구매 또는 드러그스토어에서 1+1 행사로 인해
  점심 식사 후 시간을 활용하여 직원들끼리 같이 구매하는 패턴이 있을 것으로 생각됨.