[고객 사례] 글로벌 패스트푸드 체인 A사의 운영 최적화 전략 도출

데이터 분석을 통한 운영 전략 최적화

전 세계 120개국에서 사랑받는 글로벌 패스트푸드 체인 A사

120개국 이상에서 매장을 운영하며 전 세계의 사랑을 받는 글로벌 패스트푸드 체인 A사는 국내에도 400여개의 매장을 운영하고 있습니다. 매장 운영의 복잡성이 높아지고 시장 환경이 빠르게 변함에 따라, 효율성과 수익성을 높이기 위한 새로운 접근 방식이 필요했습니다.

운영 최적화 관점에서 이익에 영향을 주는 요인 찾기

매장의 이익 높이는 가장 큰 요인은 매출인 것은 분명합니다. 하지만, 같은 매출을 내면서도 이익과 고객 만족을 지속적으로 만들어가는 매장과 그렇지 못한 매장의 차이가 있다면 그것은 결국 운영 효율성의 관점에서 찾아야  할 것입니다. 

A사는 수백 개의 매장에서 쌓이는 데이터를 기반으로 이익에 주요한 영향을 미치는 지표를 도출하고, 경쟁력 향상의 기반을 마련하고자 HEARTCOUNT를 통한 데이터 분석을 진행했습니다.

HEARTCOUNT 솔루션

A사가 보유한 수백 개 매장의 운영 데이터를 효율적으로 분석하기 위해서는 다양한 변수 간의 관계를 자동으로 분석해 가장 유의미한 값을 도출하는 기능이 필요했습니다. 또한, 이 관계를 개별 데이터 수준으로 시각화하여 왜곡 없이 이해할 수 있는 EDA가 중요했습니다.

HEARTCOUNT는 자동 분석 기능 [요인분석]과 개별 레코드 수준의 시각화 기능인 [스마트플롯]을 활용해 이익에 가장 높은 영향을 미치는 주요한 요인들[인건비, 배달 주문 비율, 생산성]을 자동으로 발견하고 개선 방안을 도출할 수 있었습니다.

운영 데이터 통합 분석으로 이익 KPI에 영향을 미치는 주요 요인 발견

HEARTCOUNT의 자동 요인 발견 기능인 [요인분석]을 통해 매장별 이익 차이에 영향을 주는 주요 요인들을 발견할 수 있었고, 이 중 배달판매가 높아질 수록 매장의 순이익이 나빠진다는 사실을 발견할 수 있었습니다.

아래 차트는 배달판매 비중과 인건비 비중이 매장의 이익에 미치는 영향을 [스마트플롯]을 통해 시각화한 결과입니다. 배달 판매 비율과 이익을 각각 X, Y 축에 두고, 원으로 표시된 개별 매장의 인건비를 원의 크기로 시각화한 결과, 배달 비율이 높을 수록 인건비가 높아지는 것이 이익에 영향을 미치는 근본적인 요인임을 직관적으로 확인할 수 있었습니다.

직원 근속기간 최적화를 위한 규칙 발견

이익과 상관관계를 갖는 또 다른 주요한 지표는 직원당 생산성이었는데요. 의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘을 활용하여 서로 다른 두 집단 (근속기간 1년 이상인 집단, 근속기간 30일 이하인 집단)을 분류하는 규칙을 자동으로 생성해 주는 [마이크로 세그먼트 기능]을 이용해 근속기간(Tenure) 최적화 규칙을 발견했습니다. 근속기간을 최적화할 수 있는 통제 가능한 직원의 특성을 도출하여 채용 전략 수립에 활용할 수 있었습니다.

데이터 중심 의사결정 기반 수립

데이터 분석은 현실을 정량적이고 시각적으로 이해할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 실무자와 의사결정권자는 신뢰할 수 있는 방식으로 정보를 공유하며, 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. A사는 HEARTCOUNT를 활용해 다양한 분야의 데이터를 통합 분석하고 운영 최적화를 위한 최적의 경로를 발견할 수 있었습니다. 이로 인해 효율적이고 실용적인 의사결정을 지원하는 데이터 중심 조직으로 나아가는 중요한 발걸음을 내디뎠다고 할 수 있겠습니다.

함께 읽어보면 좋은 고객 사례

[고객 사례] 보험사 데이터 활용 사례, 이상치 발견하기

보험/금융사에서 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요? HEARTCOUNT를 이용해서 보험사의 데이터를 분석해 이상치를 발견한 사례를 다룹니다.

HEARTCOUNT COMMUNITYheartcount

홈쇼핑의 취소율 시계열 분석

한 홈쇼핑사의 최소율 데이터를 하트카운트로 분석해 보았습니다. 하트카운트의 날짜 파생 변수 생성 기능 및 시각화 기능을 통해 시계열 데이터의 추이와 계절성을 쉽게 알아 볼 수 있습니다.

HEARTCOUNT COMMUNITYheartcount