AI 데이터 분석으로 푸는 3가지 실무 질문 : 이익, 성장률, 설문 분석

안녕하세요, HEARTCOUNT 마케터 SUN입니다.

새해가 시작된 지 한 달이 넘었지만, 아직 우리에겐 새로운 다짐을 실천할 시간이 충분합니다. 긴 연휴를 앞두고 한 해의 계획을 정리하기에 지금만큼 좋은 타이밍도 없죠. 올해는 감이 아닌 데이터로, 막연함이 아닌 데이터 분석 인사이트로 더 나은 전략을 세워보는 건 어떨까요?

그래서 오늘은 실무자들이 연말 연초에 가장 자주 고민하는 세 가지 질문을 중심으로, 데이터 시각화와 AI 분석 기능을 활용한 데이터 분석 사례를 소개합니다. 매출과 이익의 관계, 연간 성장률 계산, 고객 타겟 분석까지.

HEARTCOUNT의 무료 데이터 시각화, AI 분석과 함께라면 어려운 통계 지식 없이도 직접 업무 데이터에서 새로운 패턴을 발견하고 실무에 바로 적용 가능한 인사이트를 찾을 수 있습니다. 매출, 고객, 이익 데이터가 있다면 이 글을 보며 한 번 따라해보세요.

매출과 이익의 상관관계 - 매출은 늘었는데, 이익은 왜 들쭉날쭉할까? 💡

필요한 데이터 : 고객분류, 지역, 제품대분류, 매출, 이익, 할인율
사용한 기능 : 탐험하기 > 스마트 플롯

지난 성과를 리뷰할 때 보통 “매출이 올랐는지”부터 확인 합니다. 하지만, 공헌이익과 같은 실질적인 수익을 놓치면 다음 전략은 실속 없는 방향으로 갈 가능성이 큽니다.때문에 사업 전략을 위한 데이터 분석에서 매출과 이익의 관계를 확인하고, 상세하게 뜯어보는 데이터 시각화 과정은 필수라고 할 수 있습니다.

HEARTCOUNT 무료 데이터 시각화 기능 스마트 플롯 을 활용하면

• 매출과 이익의 상관관계(r) 를 한눈에 파악하고
• 고객군·제품군 별 화면 분할(Facet) 로 패턴을 비교하며
• 클릭만으로 저이익 구간을 쉽게 확인할 수 있습니다.

스마트 플롯 데이터 시각화 결과

이번 분석에서는 1 년 거래 데이터를 기반으로 매출과 이익의 상관 관계을 탐색해 봤습니다.

• 전체 상관계수 r = 0.44로 매출이 늘수록 이익도 오르는 편이지만 편차가 있네요.
• 기업 고객 r = 0.58, 홈오피스 r = 0.27 로, 홈오피스 채널은 매출과 이익의 상관관계가 보다 약해 수익 구조 개선이 필요해보입니다.
• 제품 소분류 별로 보면 기계 품목이 저마진 구간을 주도, 특히 홈오피스에서 손실 확대되고 있습니다.
• 복사기 품목은 모든 고객군에서 매출 대비 이익이 높은 것을 알 수 있습니다.

연간 성장률 계산 간단하게 하는 법 🤓

필요한 데이터 : 고객분류, 지역, 배송 형태, 제품분류, 매출, 이익, 할인율
사용한 기능 : AI 분석 > 지표 변화요인 식별 템플릿

연말 연초 보고서에 빠지지 않는 수치가 있다면 연간 성장률*입니다. 성과를 정확히 파악하고 내년 전략을 세우는 데 필수지만, 변수가 많을 수록 계산이 어렵고 실수도 많아지는 항목입니다.

HEARTCOUNT의 지표 변화요인 식별 + AI 인사이트 기능으로 연간 이익 변화 흐름을 빠르게 점검할 수 있습니다.

• 연·월·일 원하는 시간 단위에 맞게 성장률을 한 번에 계산하고
• 전체 이익 증가에 어떤 요인이 얼마나 기여했는지 자동 계산되고
• AI가 변화 원인을 문장으로 요약해주며, 액션 아이템까지 바로 제안해줍니다.

지표 변화 요인 식별 결과

이번 분석은 3개년 주문 데이터를 기반으로,2025년 이익이 어디에서 가장 크게 증가했는지 확인해봤습니다.

• 배송 타입 별로 보면, 업체 직접 배송은 작년 대비 7.04% 증가
• 카테고리 별로는 생필품이 14.74% 증가하며 연간 이익 성장에 크게 기여했습니다.
• 반면 생활가전은 –5.69% 감소, 연간 –682,680 손실로 하락세로 전환 되었네요.

설문조사로 타겟 데이터 분석하기 🧐

필요한 데이터 : 고객 설문 데이터
사용한 기능 : 탐험하기 > 스마트 랭킹

좋은 전략의 시작은 타겟을 이해하는 것입니다. 이를 위해 설문이나 리서치를 진행하거나, 전문 조사기관에서 진행한 라이프스타일 설문 데이터를 활용하는 경우가 많으실 텐데요. 보고 싶은 특성이 디테일 할수록, 문항·지표를 하나씩 열어보는 방식은 너무 많은 시간이 필요합니다.

HEARTCOUNT의 데이터 시각화 기능 스마트 랭킹은 한 가지 특성(세그먼트)을 기준으로 여러 KPI(또는 문항)를 동시에 비교할 수 있어

• 범주형 그룹별 결과를 카드로 나란히 펼쳐 한눈에 비교하고
• 특정 그룹을 클릭하면 해당 그룹의 패턴이 강조되어 프로파일을 빠르게 확인할 수 있습니다.

스마트 랭킹 데이터 시각화 결과

이번에는 라이프스타일 설문 데이터를 바탕으로, 음주 습관에 따라 라이프스타일이 어떻게 달라지는지를 가볍게 탐색해봤어요.

사회적 관계를 위한 음주, 많이 마심, 절대 마시지 않음 세가지 세그먼트를 기준으로30개 문항을 한 화면에서 비교해보니

• 그룹에 따라 식습관/지출/에너지 수준 같은 항목에서 패턴이 뚜렷하게 드러나고
• 헬스·활동성처럼 라이프스타일 성향도 한눈에 묶여 보이네요.

마무리하며

세 가지 질문을 따라오셨다면, 이제 여러분도 데이터 분석이 생각보다 어렵지 않다는 걸 느끼셨을 거예요. 복잡한 코딩이나 통계 지식 없이도 무료 데이터 시각화 도구 하나면 충분합니다. 중요한 건 완벽한 분석보다, 지금 내 데이터에서 '실행 가능한 인사이트' 하나를 찾아내는 것이니까요.

지금 내 업무 데이터에도 이런 패턴이 숨어 있을지 궁금하다면, 오늘 딱 한 가지 분석만 시작해보세요. HEARTCOUNT의 데이터 시각화와 AI 분석은 무료로 열려있습니다 :) 부담 없이 이 글을 차근차근 따라가며 내 데이터의 숨겨진 인사이트를 발견하고, 올해 전략의 첫 단추를 가볍게 끼워봅시다.