Results
한 리딩 맥주 업체는 600개가 넘는 SKU를 50만개가 넘는 점포에 어떻게 입점 시킬지에 대한 최적의 Product 조합에 대한 전략을 개발하기를 원함.

Sales 데이터에서 Purchae 데이터를 아우르는 big data의 통합을 통해서 유통업체들이 개별 스토아 단위로 보다 효율적인 product assortment 를 할 수 있게 해 주며, 이를 통해 2퍼센트의 매출 신장을 할 수 있게 해 준다.


The Challenge
현재도 많은 유통업체들이나 제조업체들이 Store level 단위의 마케팅 전략들을 시행하고 있으나, 개별 스토아의 특성을 감안한 좀 더 세부적인 전략이 요구되기도 한다. 개별 스토아의 특성들을 감안한 Product assortment 전략을 개발하기 위해서는 경쟁사들의 SKU 단위의 정보가 포함된 다양한 소스의 데이터 통합 분석이 필요로 한다.
IRI는 경쟁사를 포함한 매출 데이터에서 사입데이타 까지 이르는 스토아 레벨 수준의 데이터를 분석하기 위해 3개의 단계를 걸친다:
 

1. Data Assembly(데이타 취합):

IRI는 POS 데이터, e-commerce 데이터, 그리고 유가 및 기타 다른 데이타들 까지 아우르는 다양한 데이터를 하나의 통합 데이터로 취합하여 풍부한 인사이트를 제공한다.
 

2. Integration and Harmonization(데이타 통합 및 표준화)

1단계에서 다수의 데이터 소스를 취합한 이후엔, 상이한 속성의 다양한 데이타들이 서로 연결 될 수 있도록 지역정보, 상품정보, 시간 정보들을 표준화 하는 작업을 진행한다. 이를 통해 상이한 데이타에 포함되어 있던 제품들과, 시간정보, 그리고 지역 및 점포 정보들에 대한 정보가 하나의 code로 표준화 되어져서 데이타의 가장 세부적인 단계까지 통합된 분석을 가능하게 해 준다.
 

3. Liquid Data Deployment:

2단계에서 데이타 통합 및 표준화 작업이 끝나고 난 후에  데이타베이스는 IRI의 Liquid Data Platform 에 로딩이 되어 진다. Liquid data platform 내에서는 제품의 특성에 근거한 세그먼트 정보, 제품들의 상하위 계층 구조와 같은 정보들이 더해져서 보다 심층적인 분석을 위한 체계성이 더해 진다.

이처럼 상품들에 대한 체계적인 속성 정보들이 완료 된 이후에는 스토아 레벨 단위로 product assortment 분석을 할 수 있는 분석 툴이 더해지게 된다. 이 분석 툴을 통해서 개별 스토아 별로 상이한 product assortment, 매대 구성에 대한 인사이트, 소비자가 선호하는 제품 특성 파악 등의 분석이 이루어 지고, 이를 통해 빠른 비지니스 decision을 가능하게 해 준다.


The Result

IRI solution 을 시행한 이후 일반적으로 고객사들은 주당 2퍼센트 이상의 매출 성장을 경험 하였으며 이는 연간으로 수억 달러에 이르는 가치이다. 또한 IRI solution을 개별 점포의 마케팅 다이나믹에 대한 깊이 있는 이해를 통해서 신규 제품의 매출 예측을 하는데 있어 정확성을 크게 증가 시켜 주었다.

어떻게 IRI가 당신의 사업 성장과 이윤 성장을 도와 드릴 수 있을까요?

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