현재 OO기업에 파견나와서 분석작업을 하고 있습니다.
OO기업의 경우 다음과 같은 독특한 영업방식을 가지고 있습니다.

저번에 제가 올린 글의 일부를 인용하겠습니다.
참고 URL(http://www.biz-gis.com/bbs/zboard.php?id=GISessay&page=1&sn1=&divpage=1&sn=off&ss=on&sc=on&select_arrange=headnum&desc=asc&no=44)

OO기업의 경우 매출향상이 더 이상 이뤄지지 않고 있는 근본적인 문제를 해결하고 싶어합니다.
이에대한 근본적인 문제로 "지구관리방안: 매출 평준화 정책"임을 확신하고 있습니다.

하지만 매출 평준화 정책은 OO기업의 역사입니다.
이러한 정책을 바꾼다는 것은 엄청난 일입니다.
사람으로 따지면 "중년에 접어든 사람의 철학과 습관을 바꾸는 것"입니다.

때문에 정확하게 원인을 진단하고 싶어하는 것입니다.
그리고 이를 기반으로 정확한 방법론을 도출하고 싶어하는 것이죠...

GIS 분석가 입장에서는 참 의미있는 프로젝트이지만 정말 부담이 되는 일이 아닐 수 없습니다.
이럴 때일수록 분석의 방향을 명확하게 잡아야 합니다.
GIS를 너무 확신하면 치명적인 오류에 빠질 수 있습니다.
GIS의 한계를 인정하고 주어진 조건에서 고객사에 고민을 풀어주는 고민을 먼저하여야 합니다.

그럼 분석 내용을 소개해 드리겠습니다.

이번 프로젝트의 경우 통계적인 수치나 GIS적인 특징을 잡아내는 것도 쉽지 않은 작업이지만...
GIS와 실제 현실을 어느 정도 일치하는가를 점검해 보면 조금 막막해지는 것도 사실입니다.
때문에 고객사 입장의 전략적인 비젼 제시에 초점을 맞춰야 된다고 합의가 있었습니다.

분석이 시작이 되니 하나씩 그러한 전략적 관점의 분석 내용이 눈에 띄는 것 같아 기대반-걱정반입니다.
툴에 데이터 넣고 띡~ 누르면 결과 나오는 분석이라면 분석가가 필요 없겠지요.

1. 분석의 한계

1) 매출 특이지역 존재

그림으로 보여드리겠습니다.

유동매출이 도저히 설명이 안되는 일부지구가 있어 구글 어스위에 올려봤습니다.(아래그림)

붉은 색일수록 유동매출이 엄청나게 높습니다.
그림에서 여의도 위쪽의 붉은 색은 국회의사당입니다.
유동매출만 월 1000만원이 훌쩍 넘어갑니다.
그리고 그 바로 아래는 KBS입니다.
여기 또한 마찬가지입니다.

위와 같은 특이지역은 소수이지만 그래도 상당한 부담이 되는게 사실입니다.
그리고 이러한 지역의 매출을 예측하기 위해서는 상당한 데이터 가공 작업이 이뤄져야 하는데 현실적으로 불가능합니다.
데이터를 구축한다고 해도 예측이 불가능합니다.
국회의사당에 출퇴근하는 직원의 수는 추정이 가능하나 여기에 방문하는 사람의 수를 어찌 추정할 수 있겠습니까?

이 것만 딱 놓고 봐도 정확도 문제로 이번 프로젝트의 분석을 풀어갈 수 없다는 것을 알 수 있습니다.

정확도를 높이기 위해 데이터 하나하나의 정확도 문제를 점검하고 세부적인 분석방법론을 고민하는 것으로 위 문제를 해결하기는 어렵습니다.
그렇다면 고민의 초점은 정확도가 돼서는 안됩니다.

2) 장시간 매출평준화 정책을 지구관리 기본정책으로 삼아왔던 역사가 매출에 일정부분 포함이 되어 있습니다.

지구별 매출액 기준은 월 500만원입니다.

예를들면 김아무게라는 아주머니가 열심히 일해서 월 500만원짜리 지구를 월 600만원으로 만들어 놨습니다. 그러면 OO기업 본사에서는 일정부분(100만원정도의 구역)을 떼서 상대적으로 돈을 못벌고 있는 최아무게라는 아주머니 구역으로 포함시켜버립니다.

그러면 누가 열심히 일하겠습니다.

1000만원까지 매출을 낼수 있는 지구가 있는데 해당 아주머니는 1000만원의 매출을 올릴까요?
당연히 아니죠...
500만원만 판매를 하는 것이죠...

이러한 특징이 OO기업 전체 매출 특성에 어떻게 반영이 될까 살펴 봤는데...
상당히 복잡합니다.

지하철역 입구에서 제품판매만 해도 500만원 가까이 수익이 난다면 인근의 직장을 방문하여 제품을 판매하는 영업을 소홀히 할 것입니다.
농사로 얘기하면 밭은 좋은데 한쪽 부분은 놀리는 것이죠...

그 반대의 경우도 있습니다.

밭이 좋아서 직장인들에게 제품을 고정적으로 배달하는 것만으로 500만원의 수익이 나는 경우 지하철 역 앞에서 판매하는 노력은 당연히 없겠지요. 판매해서 매출이 올라갈 경우 편하게 일하고 있는 자신의 지구가 잘려나갈 수 도 있기 때문이입니다.

위 두가지 경우는 직장이 밀집한 지역의 경우입니다. 게다가 직장인들은 가격이 비싼 제품을 먹습니다.
많이 팔지 않아도 금방 500만원이 되는 것이죠.
상당히 행복한 경우죠.

불행한 경우는...
일반 주거지역입니다.
300만원 정도의 매출이 이뤄질 것으로 판단되는 지구에서 정말 성실한 아줌마들이 정말 열심히 일해 500만원을 벌어들이는 경우입니다.
게다가 거주지역의 경우 싼 제품을 주로 사먹습니다.
엄청 고생해서 엄청 많은 양을 팔아야 500만원이 되는 것이죠.

이러한 지구관리 역사가 수십년동안 이뤄졌기 때문에 OO기업 매출에는 필연적으로 왜곡이 포함되어 있습니다.

재밌는 건 이러한 왜곡이 나름대로의 특성을 보인다는 점입니다.
유동인구가 많은 곳에 유동매출이 많아야 하는데.. 그렇지 않는다는 것이죠. 이 점은 이러한 지구관리 역사를 살펴보면 이해가 됩니다.

그런데 단순히 "유동매출-유동인구(직장인 밀집지역)" 상관관계 없음으로 끝나질 않고...

"유동매출- 유동인구가 적은지역(거주지 지역)"과 상관관계가 높다고 나오는 것은 상당한 문제가 있습니다.
유동매출의 특성을 정확하게 반대로 진단하는 결과인 셈이죠.

이를 토대로  토대로 예상매출액을 추정해 버리면 아주 웃기는 결과가 나오게 됩니다.

주거지역에서 힘들게 일하는 아줌마들에겐 "기대에 못미쳐~ 일 더해~" 이러한 독려가 있을 것이구요.
직장지역에서 편하게 일하는 아줌마들에겐 "정말 열심히 해주시는 군요. 몸 생각 하면서 쉬엄쉬엄하세요"라는 격려가 있을 것입니다.

이러한 특징이 있습니다.

2. 전략적 관점의 분석 방향

1) 툴에 의한 밀도지도나 통계적 수치에 집착하지 말고 고객사의 고민에 접근하는 노력이 우선되어야 합니다.

너무나 당연한 얘기입니다.
고객관점의  시각을 견지하자는 얘기가 자칫 형식적인 구호로 그쳐서는 안될 것입니다.

그러기 위해서는 분석가의 역할이 중요합니다.
전략적인 관점에서 기술적으로 풀어주는 역할이 요구됩니다.

우선 아래 얘기를 계속하여 보면..

통계적인 상관관계만을 가지고 추정이 이뤄지면 위와 같은 의사결정이 이뤄지게 될 것입니다.

이 시점에서 다시 고객사의 고민으로 접근을 시도하는 과정이 필요합니다.

"매출 평준화 정책을 사용하였더니 궁긍적으로 매출에 부정적인 영향을 끼치더라. 이를 극복하기 위해서 객관적인 시장성을 평가하고 이를 기반으로 합리적인 지구단위를 점검하자"가 고객사의 고민입니다.

이를 해결해주기 위해서는 툴에의해 만들어진 밀도그림, 통계적인 수치를 모두 버려야 합니다.
지금의 현상을 지도에 매핑하는 것은 과거의 모습일 뿐입니다.
통계 수치 또한 마찬가지 입니다.

어디로 나아갈건데? 에 대한 답은 아닙니다.

분석가가 가장 빠지기 쉬운 오류가 바로 이 오류입니다. 특히 한참 학문적인 열정이 강할 때... ^^

그럼 "어디로 나아갈건데?"에 해당하는 지도와 통계수식을 만들기 위해서는 어떠한 과정을 거져야 하느냐?

매출 향상이 궁긍적인 목적이기 때문에...

주거지역에서 열심히 일하는 아주머니의 지구만을 가지고 통계 추정식을 만드는 것을 제안해볼 수 있습니다.
그 통계 추정식은 가장 치열하게 제품을 판매했을 때 낼 수있는 최고치 추정이 될 것입니다.

이 기준을 근거로 편하게 직장지구에서 일하는 아줌마들에게 지시를 하는것이죠.

여기에서 분석가가 초점을 맞춰야하는 점은 매출을 올리기 위한 전략적인 방안마련입니다.
통계적 수치, GIS 지도의 특성은 전략적 방안 마련을 위한 수단일 뿐입니다.

OO기업의 경우 지구를 분할하는 정책을 중지하기로 하였습니다.
이유는 위에서 밝혔던 문제점들 때문입니다.

하지만 고민을 해봐야합니다.
정말 매출을 늘리기 위해 지구분할 정책을 중지하는게 맞는지 아니면...
지구를 분리할 곳과 병합할 곳을 판단하여 시장성에 따라 모든 지구를 재설정하는 기반을 마련하는 것이 맞는지를 결정하여야 합니다.

(GIS 분석가는 이러한 의사결정에 적극적으로 참여할 수 있는 역량을 키우는 것이 무엇보다 중요합니다.)

이러한 고민이 분석의 결과물로 도출하는 것이 무엇보다 중요합니다.
솔루션을 구축하는 경우 솔루션에 어떠한 모습으로 반영이 되어야 하는지까지 고민해주는 센스가 있어야 합니다. ^^

지금까지 제가 정리한 내용은 고객와 협의가 정확하게 이뤄지지 않았습니다. 우선 제가 정리한 내용이라는 점입니다.
그리고 같은 말이라도 고객사의 문제점을 이렇게 직설적으로 풀어놓으면 부담스러워 하겠죠... ^^
그리고 데이터 한계때문에 매출을 정확하게 예측할 수도 없는 노릇이구요.... ^^

그래서 다음과 같은 화면을 만들어 봤습니다.

각 지구별로 위와 같은 항목을 만드는 것이죠...(환경은 매출을 올릴 수 있는 시장성으로 해석하시면 됩니다.)
유동고객 환경은 직장인이 밀집한 지역이 높은 값을 나타낼 수 있도록 해야겠죠?

그리고 아주머니들의 노력도를 다음과 같이 정리해볼 수 있을 것입니다.

고정고객 노력도가 "소홀"하다고 판단하는 기준은 다음과 같습니다.

환경은 좋은데 매출은 낮은 경우죠...
이러한 기준이 마련된다면...

다음과 같은 진단이 가능할 것입니다.

고정고객 노력도도 소홀하고 유동고객노력도도 소홀한 지구(한마디로 일안하는 아주머니 찾겠다는 것이죠^^)

위 와 같은 조건으로 검색하면 됩니다. ^^
실제 위 조건으로 검색하니(서울지역 지구 대상, 개수 1400여개) 232개가 뽑아져 나오는 군요.

지도로 보면 아래와 같습니다.

붉은 색으로 표현된 지역이 일안하는 지구인 셈이죠...
지역적인 패턴이 있다기 보다는 전반적으로 분포있다고 판단됩니다.

그러면 매출평준화 정책 때문에 일 더하고 싶은데 안하고 계시는 아주머니을 찾아 볼까요?

고정고객 유지, 유동고객 소홀 지구(고정매출이 좋아서 유동매출 신경안쓸 가능성이 있는 지역)

이렇게 뽑으니 1400지구중 518개가 선택되는 군요.
특히 강남지역의 지하철 역 인근의 지구들이 대거 선택이 됩니다.
그 지역의 경우 직장인 고정고객 비율이 좋아서 유동매출에 신경을 그다지 쓰지 않아도 되는 지역으로 살펴보던 지역이었습니다. ^^
이 아주머니들에게 이제 지구 안짜를 것이니 돈 더 벌어주세요~ 라고 얘기하면 됩니다.
매출 안오르면 영역은 안짜르고 다른 아주머니 추가 배치할 거에요~ 라고 하는 얘기도 포함해서... ^^

지도로 보면 다음과 같습니다.

파란색 지역입니다.

해당 지역은 서초, 강남지역에 몰려 있습니다.
직장인이 많은 지역에 이러한 특징이 있다고 위에서 말씀 드렸습니다.
그래서 한번 직장인 밀도를 한번 그려 봤습니다.

붉은색 계역이 직장인밀도입니다.
투명도를 줘서 동시에 비교해봤습니다.
재밌는 것은 중구지역에 직장인 밀도가 높지만 이러한 특징이 거의 없다는 것입니다.

하지만 강남서초지역의 경우 두드러집니다.
원인은 더 찾아 봐야합니다.
GIS 특징으로는 잡내내기 어려운 내부관리문제가 포함됐을 수도 있습니다.

3.  정리하는 글

시작은 거창했는데... ^^
그래서 우선 오늘은 여기까지 마무리하고...
분석 중간중간에 의미 있는 내용이 나오면 또 정리하도록 하겠습니다.

전체 글을 정리하면...

분석가는 고객의 현재를 지도에 매핑하는 것만을 사명으로 하여서는 안된다는 것입니다.
고객사가 앞으로 나아갈 미래를 매핑하는 고민이 이뤄지지 않으면 반드시 스스로의 오류에 빠질 수 밖에 없습니다.

툴 사용법은 배우며 됩니다.
이건 기술력이 아닙니다.

현재를 매핑하는 것은 지오코딩과 데이터만 있으면 누구나 가능합니다.

"GIS에서 가장 중요한 것은 정확한 데이터이다"라는 말에는 분석가의 자질부족의 문제를 지적하는 또 다른 면이 있습니다.

고객사의 미래를 매핑해 줄 수 있는 고민과 이에 대한 해법 제시가 진정한 기술력이자 경쟁력일 것입니다.