빅데이터 분석을 이용한 홈쇼핑 MD 상품 소싱

안녕하십니까

열정남입니다.

오늘은 회사에서 다음소프트의 박현영 부장님의 특강이 있었어요.

'빅데이터로 본 라이프스타일'이라는 주제로

패션MD 직무 특성화 교육의 일환으로 진행됐습니다. 

데이터 분석은 입사 이후 지금까지 지속적으로 관심을 가지고 있는 분야 입니다.

홈쇼핑은 채널이 6개사로 정해져있기 때문에 다른 유통 채널보다는 범위가 좁은 편입니다. 

이 점 때문에 과거의 데이터를 잘 분석하면 올해의 매출 추이나 내년의 매출 추이를 예측하기에 상대적으로 유리하다고 생각했습니다. 

가전파트에서 4개월 정도 있으면서 경쟁사의 추이와 자사의 추이를 비교하면서

방송 내적, 방송 외적 요인들을 분석하고, 이 요소들에게 가중치를 적용하여, 변수를 측정하여

정성적 분석이 아닌 정략적 분석을 시도하고자 여려차례 도전했었죠.

하지만 결과적으로 홈쇼핑의 미시적으로 분석이 거의 불가능하다고 판단이 됐습니다. 

아무리 모수가 많다고 한들, 홈쇼핑 방송 PGM을 예측하는 것은 현실적으로 불가능했습니다. 

다만, 홈쇼핑 시장, 홈쇼핑 카테고리의 추이를 파악하기에 어느 정도 오차 범위를 좁힐 수 있는 부분은 있습니다. 

트랜드 코리아 전미영 교수님께 이와 관련된 내용을 이메일로 문의드렸으나,

해당 업계에서 오랜 시간 연구하고, 사례들을 분석하면서도 특히나 홈쇼핑의 특정 카테고리 이하의 요소를 분석하는 것은 쉽지 않다고 하셨죠.

아무튼, 오늘 교육에서는 박현영 부장님께서 많은 이슈거리를 던지셨습니다. 

결론적으로 이야기해서, 홈쇼핑 MD들이 빅데이터를 적극적으로 이용하는 것은 '쉽지 않다'라는 것입니다. 

전반적인 카테고리, 예를 들면 홈쇼핑 가전 시장의 올해의 매출 전망 수준은 

키워드 검색(트위터 노출 키워드 기타 매체 키워드)수준으로 파악은 할 수 있으나, 세부적인 분석은 쉽지 않다는 것입니다.

추가적으로 홈쇼핑 주 고객들의 시장성을 판단하는 가장 좋은 방법을 말씀해주셨습니다. 

1. 레몬테라스 카페에서 상품평 살피기

2. 시니어 커뮤니티 가입해서 그들의 선호 분석

3. 지역맘 모임, 학부모 모임 카페 등에서 정보 수집

빅 데이터와 관련된 툴을 이용하는 것은 개인 차원에서 이뤄져야 할 것이 아닌 기업 대 기업으로 진행되어야 하는 문제라고 합니다. 이 분야의 전문가가 아닌 이상은 사실 쉽게 접근할 수조차 없는 것이죠.