안녕하세요, 하트카운트 팀입니다.
이전 챕터에서는 하트카운트 ABI를 활용하여 대시보드를 만드는 BI 기능에 대해 살펴보았습니다.
이번 챕터에서는 통계 지식이 없는 실무자도 코딩 없이 데이터를 분석할 수 있는
하트카운트 분석 기능에 대해 소개하겠습니다.
하트카운트 분석 기능에는 12가지의 시각화 방법이 있습니다.
시각화 방법은 다양하지만 실행하는 방법은 간단합니다.
시각화 방법과 탐색하고자하는 변수들만 선택하면 원하는 차트를 간편하게 생성할 수 있습니다.
어떤 차트를 사용해야할지 고민이 될 경우 구글 검색창을 이용하듯이 데이터에 대한 질문을 검색하면,
알맞은 차트가 자동 적용된 시각화 결과를 얻을 수도 있습니다.
분석하고자 하는 데이터셋을 캠페인으로 생성하면
모든 변수들에 대한 통계 정보를 요약하여 한눈에 볼 수 있도록 제시해줍니다.
자동 분석 서비스에서는 클릭만으로 머신러닝을 통해 발견된 패턴을 확인할 수 있습니다.
따라서 전문가의 도움 없이도 실무자가 데이터 활용의 주체가 되어
손쉽게 차트를 도출하고 데이터를 탐색하고 유의미한 패턴을 발견할 수 있습니다.
하트카운트 분석 기능을 사용하려면 분석하고자하는 데이터셋을 업로드해야 합니다.
하지만 BI 기능에서 이미 데이터셋을 업로드하여 차트를 만들어둔 경우,
한 번 더 업로드 할 필요 없이 해당 차트를 분석 기능으로 전환시킬 수 있습니다.
이 방법을 사용하면 대시보드를 확인하다가 궁금증이 생겼을 때 즉시 해당 차트를 심화 분석할 수 있습니다.
BI 기능에서 만들어진 매출 대시보드 예시입니다. 하트를 클릭하면 해당 라인차트가 분석 기능의 스마트플롯으로 전환됩니다.그럼 하트카운트 분석 기능을 이용하면 구체적으로 어떤 분석들이 가능한지 알아보겠습니다.
요일별 / 월별 / 분기별 매출 패턴 찾기
다음 대시보드는 자전거와 자전거 용품 판매 회사의 매출 대시보드입니다.
대시보드에서 하트 아이콘을 클릭하여 하트카운트 심화 분석 기능으로 이동합니다.
대시보드를 분석 기능으로 연동하고 매출의 패턴 그래프를 만드는 방법을 확인해보세요. 에서는 시계열 차트를 시간의 흐름 순으로만 보는 것이 아니라,
아래와 같이 요일별 / 월별 / 주별 / 분기별로도 매출 추이를 파악할 수 있습니다.
요일에 따른 매출 패턴을 파악해보세요. | 스마트 플롯 - 막대차트 가장 많은 이익을 기여한 세그먼트 찾기
기능을 사용하면 사용자가 설정한 변수들로 세분화된 KPI를 확인할 수 있습니다.
원하는 변수들을 설정하여 매출 기여도가 높은 세그먼트를 직접 찾아낼 수 있습니다.
이익의 총합이 높은 고객 특성을 탐색할 수 있습니다. | 드릴다운 - 드릴다운
이익의 총합이 높은 고객 특성을 탐색할 수 있습니다. | 드릴다운 - 트리맵또한 SMART DISCOVERY를 이용하면 설정한 KPI에 대해 모든 경우의 수를 분석한 후
해당 KPI를 최대화할 수 있는 조건을 자동으로 발견해 줍니다.
이익에 가장 많은 영향을 미치는 변수와 최대값 조건을 자동으로 발견합니다. | 드릴다운 - 스마트 디스커버리 검색을 통해 자동으로 차트를 생성하는 방법과 세부 조건으로 드릴다운하는 방법을 확인해보세요. 지표별 요약된 통계 정보 확인하기
캠페인을 저장하면 에서
KPI 설정이 용이하도록 데이터셋 내 모든 변수의 통계 정보를 요약하여 제공합니다.
변수들의 분포를 한눈에 파악할 수 있는 그래프와 최대값, 최소값, 평균, 빈도수, 결측치 수 등을 제공합니다. | KPIs 관리 설정한 KPI에서 주목할 만한 패턴 발견하기
는 설정한 KPI들의 값을 한눈에 확인할 수 있는 화면을 제공합니다.
또한 특정 변수를 선택하면 모든 KPI가 해당 변수로 드릴다운됩니다.
데이터셋의 레코드 수, 매출, 이익의 합과 평균을 파악할 수 있습니다. | 대시보드
매출과 이익의 합과 평균이 높은 카테고리를 발굴해보세요. | 대시보드또한 SMART DISCOVERY 기능에서는 설정한 KPI에 대해 주목할 만한 패턴을 제시합니다.
매출, 이익의 합과 평균에서 최대값을 가지는 변수 및 조건을 자동으로 찾습니다. | 대시보드 - 스마트 디스커버리 매출과 다른 변수와의 상관관계 및 랭킹
는 수치형 변수와 다른 변수들의 관계를 여러개의 작은 창에 각각 시각화하는 기능입니다.
이를 통해 변수들 사이의 관계를 한눈에 확인할 수 있습니다.
X축의 변수가 수치형 변수일 경우 산점도와 상관계수를, 범주형 변수일 경우 바차트와 평균치를 보여줍니다.
매출과 선형 관계성이 높은 변수들과 매출이 높은 조건들을 한눈에 파악한 예시입니다. | 스몰 멀티플즈 특정 지역이 다른 지역들에 비해서 상대적으로 어떤 특징을 갖는지 확인하기
은 설정한 범주형 변수에서
각 범주들이 상대적으로 어떤 위치를 갖는지 한눈에 알아볼 수 있는 기능입니다.
아래와 같이 모든 수치형 변수들에 대한 막대 차트를 확인할 수 있습니다.
국가별로 연령, 연수입, 구매수량, 구매금액, 이익 등의 평균 순위를 파악한 예시입니다. | 스마트 랭킹
다른 국가들과 비교하여, 캐나다는 어떤 상대적인 특징을 갖고 있는지 파악한 예시입니다. | 스마트 랭킹 실적이 좋은 지역과 좋지 못한 지역의 특성 차이
에서는 차이점을 알고싶은 두 집단 간의 통계적 특성 차이를 알려줍니다.
예를 들어 매출이 좋은 국가를 그룹 A, 매출이 좋지 못한 국가를 그룹 B로 설정했을 경우,
두 집단의 차이를 가장 잘 설명하는 변수부터 차례대로 제시합니다.
매출이 좋은 국가와 좋지 못한 국가들의 차이를 만드는 변수들을 파악해보세요. | 비교분석 매출이 가장 높은 마케팅 타겟 발굴
에서는 설정한 KPI를 최적화하는 규칙들을 자동으로 발견해줍니다.
이를 고려하여 최적화된 마케팅 세그먼트를 발굴 할 수 있습니다.
매출이 높은 상위 20%와 하위 20% 고객을 구분할 수 있는 구체적인 조건을 발견해보세요. | 마이크로 세그먼트이와 같이 하트카운트 ABI를 이용하면 데이터를 더욱 자세히 분석하고,
그 결과를 바탕으로 고객들의 구매 패턴을 분석하고, 이를 시각화하여 비즈니스 전략을 개선할 수 있습니다.
또한 마케팅 효과를 분석하고, 이를 토대로 다음 마케팅 캠페인을 계획할 수도 있습니다.
이처럼, 데이터 시각화와 분석에 최적화된 도구인 ABI를 활용하여 비즈니스 성과를 높이는 방안을 탐색해보세요!
하트카운트 분석 기능 중 일부 서비스는 무료로 체험해보실 수 있습니다. https://www.heartcount.io/play
https://www.heartcount.io/play추가적인 질문이 있거나, 하트카운트 도입 관련 문의는 다음 이메일로 연락주세요. sales@idk2.co.kr
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