소상공인포커스 - [경영·실전] ＂매출 데이터가 말해주는 것＂… 데이터 기반 의사 결정

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 매출 데이터를 분석하여 경영 전략을 수립하는 소상공인. (사진 = 제미나이)

경영 직관과 감각도 중요하지만, 데이터는 거짓말을 하지 않는다. 매일 발생하는 매출, 고객 수, 상품별 판매량, 시간대별 매출 등의 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하면, 효율적인 의사결정이 가능해진다. 특히 10월은 4분기를 앞두고 전략적 의사결정이 필요한 시점이다. 지금까지의 데이터를 바탕으로 앞으로의 전략을 수정한다면, 연말까지의 성과를 극대화할 수 있다.

◇ 기초 데이터 수집과 정리
먼저 수집할 데이터를 정의해야 한다. 일일 매출액, 월별 매출액, 상품별 판매량, 고객 수, 평균 객단가, 반복 고객 비율 등을 정하고 일관되게 기록한다. POS 시스템(현금등록기)이 있다면 자동으로 데이터가 기록되므로, 이를 정기적으로 추출해 정리한다. POS가 없다면 엑셀에 매일 기본 정보를 입력하는 습관을 들인다. 카드사별 매출액, 현금 매출액도 구분해 기록하면, 결제 수단별 고객 특성을 파악할 수 있다. 직원별 판매량, 시간대별 매출 등의 상세 정보도 수집하면 더 정밀한 분석이 가능해진다.

◇ 주요 지표 분석과 해석
수집한 데이터를 단순히 저장하기만 해서는 의미가 없다. 정기적으로 분석해야 한다. 월별 매출 추이를 그래프로 그려보면 계절성이 보인다. 요일별 매출을 보면 어느 요일이 강점인지, 약점인지 알 수 있다. 상품별 판매량을 보면 어떤 상품이 인기인지, 어떤 상품은 재고 부담이 되는지 판단할 수 있다. 평균 객단가 추이를 보면 고객 구매력 변화를 감지할 수 있다. 반복 고객 비율을 보면 고객 충성도가 높아지고 있는지, 낮아지고 있는지 판단할 수 있다. 이런 지표들을 월별, 분기별로 비교하면, 사업의 강점과 약점이 명확해진다.

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 데이터 분석과 경영 의사결정 교육을 받는 소상공인들. (사진 = 제미나이)

◇ 데이터 기반 의사결정의 사례
어떤 카페가 시간대별 매출 데이터를 분석했더니, 오전 9~11시가 가장 높은 매출을 기록했다. 이를 바탕으로 그 시간대의 조명을 밝게 하고, 조용한 음악을 틀고, 충분한 직원을 배치했다. 또한 그 시간대 고객 선호도가 높은 상품을 미리 준비했다. 

결과적으로 해당 시간대 매출이 20% 증가했다. 또 다른 식당은 상품별 판매량을 분석해 이동진열된 메뉴를 발견했다. 이를 바탕으로 메뉴판 구성을 바꾸고, 신상품 개발에 집중했다. 고객 만족도도 높아지고 매출도 증가했다. 이렇게 데이터에 기반한 의사결정은 추측과 느낌이 아닌 사실에 근거하므로, 성공 확률이 훨씬 높다.

소상공인포커스 / 이경희 기자 leegh0224@bizfocus.kr