데이터 마이닝 기법을 활용한 한국 수출상품의 중국 지역별 판매 분석

Abstract

본 연구는 국내 유명 기업의 중국 내 각 성시 (省市)에 진출한 200개 지점의 연간 판매 데이터를 바탕으로 중국 각 지역별 선호 브랜드를 조사하고 효과적인 대중국 수출을 위한 고객의 판매 패턴을 분석하였다. 본 연구는 손실함수와 GIS를 활용하여 기존의 대리점 위치를 재편하는 실무적인 효과를 도출하였다. 또한 초도 배분, 재배분과 관련, 가장 효율적인 수요예측 방법을 통해 계절성의 영향을 상쇄한 시계열 분석을 시행하였다. 더불어, 데이터 마이닝의 일종인 의사결정나무 분석 모델을 활용하여 지금까지 동북 3성으로 분류되어온 지린성, 랴오닝성, 헤이룽장성에서 지리적으로 완전히 다른 판매 패턴을 보이는 헤이룽장성을 분리해내고 새로운 지역권으로 구분하는 실무적 성과를 제시하였다. 뿐만 아니라, 장쑤성은 지리적으로 상하이와 인접하여 남부권으로 분류되어 왔으나, 오히려 산동성과 같은 기후권에서 고객들이 계절성을 가지고 제품을 선택한다는 사실을 입증하였다. 마지막으로 기존 중부권으로 단순 분류되었던 신장위구르 자치구는 그 판매 특성이 다르게 나타나 비록 적은 표본을 가진, 즉 비활성 상권으로 분류된 지역이지만 새로운 거점물류를 개발하고 이를 통해 고객에게 접근하는 것이 효과적이라 제언하였다.