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내 답변

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[Project Report: 데이터 기반 7-Eleven 매출 최적화 및 전략 수립]

1. 프로젝트의 배경 및 문제 정의 (Background & Problem Definition)

• 배경: 유통 산업의 핵심인 편의점은 기상 조건, 주변 상권, 유동인구 등 외부 변수에 매우 민감한 업종입니다.
• 문제점: 당시 대상 매장은 단순 내부 판매 데이터(POS)에만 의존하여 발주 및 프로모션을 진행하고 있었으며, 이는 급변하는 시장 상황(트렌드, 경쟁사 공세)에 기민하게 대응하지 못하는 한계가 있었습니다.
• 목표: 내부 데이터에 외부 변수를 결합한 '다차원 데이터 분석'을 통해 매출 정체 구간을 진단하고, 실질적인 매출 향상을 위한 전략적 가이드를 도출하는 것이었습니다.

2. 본인의 역할 및 수행 과정 (Role & Methodology)

저는 본 프로젝트의 **'데이터 아키텍트'**이자 **'전략 애널리스트'**로서 전 과정을 주도했습니다.

① 데이터 수집의 경계 확장 (Data Engineering)

• API 활용: 공공데이터포털 API를 연동하여 매장 위치별 '일별 기상 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)'를 확보했습니다.
• 소셜 리스닝: Python 크롤링을 통해 SNS(Instagram, X 등)에서 '편의점 신상', '혼술', '안주' 등과 관련된 키워드 트렌드 점유율을 수집했습니다.
• 경쟁사 모니터링: 수작업 및 소셜 데이터를 통해 경쟁사(GS25, CU)의 1+1, 2+1 프로모션 주기와 품목 데이터를 DB화했습니다.

② 데이터 정제 및 무결성 확보 (Data Preprocessing)

• 서로 다른 출처(API, POS, SNS)의 데이터 형식을 일치시키기 위해 데이터 클렌징 작업을 수행했습니다.
• 특히 시간대별 매출 데이터와 일별 기상 데이터를 결합하는 과정에서 발생하는 데이터 왜곡을 방지하기 위해 스케일링(Scaling) 및 정규화(Normalization) 과정을 거치며 데이터의 무결성을 확보했습니다.

③ 인사이트 도출 (Advanced Analytics)

• 상관분석 및 회귀분석: 기온 변화에 따른 카테고리별 매출 탄력성을 산출했습니다. (예: 특정 온도 임계점 돌파 시 주류 및 음료 매출 급증 패턴 파악)
• 경쟁사 영향도 분석: 경쟁사의 대규모 프로모션 기간에 자사 매장의 특정 품목군 매출이 잠식되는 현상을 수치로 증명했습니다.