케이스 요약
본 프로젝트는 가공되지 않은 단순 매출 로우 데이터를 목표, 비교, 흐름이라는 세 가지 관점으로 재구성하여 시각화한 사례입니다. 기록과 저장 수단인 엑셀이나 구글 시트의 한계를 넘어, 데이터가 쌓임에 따라 자동으로 업데이트 되는 지속 가능한 분석 환경 구축을 목표로 했습니다.
클라이언트 소개
매출액 3,000억 원이 넘는 주영엔에스(주)와 2024년부터 여러 프로젝트를 진행하고 있습니다. 주영엔에스(주)는 2003년에 설립된 건강기능식품 원료 및 제품 개발/유통 전문 기업으로 서울시 문정동에 본사가 위치하고 있습니다. 뼈엔엠비피MBP, 관절엔콘드로이친1200 등의 히트 상품을 보유하고 있으며 매년 지속적인 성장을 이어가고 있는 기업입니다.
개발 니즈 및 목표
많은 기업들이 엑셀이나 구글 시트로 매출 데이터를 분석합니다. 그런데 데이터가 많이 쌓일수록 분석이 어려운 상황에 직면하곤 합니다. 프로그램의 메모리가 부족해서 엑셀이나 구글 시트가 꺼지기도 하고, 다른 정보를 조인해서 가져와야 하는데 어려움을 겪기도 합니다.
클라이언트의 홈쇼핑팀과 영업팀 등 부서들에서는 보고를 위해 엑셀에 별도의 보고용 탭을 구성하여 사용하고 있었기 때문에 매번 보고용 페이지를 수동으로 수정해야 하는 리소스 낭비가 발생하고 있었습니다. 또한 대표님은 현재 보여지는 수치들이 과거 대비 얼만큼의 성장을 이룬 것인지 비교해서 보는 방식을 선호하셨기 때문에 시간이 흐름에 따라 과거의 데이터와 비교하는 대시보드가 더욱 필요했습니다.
주요 개발 목표 •
직관적인 KPI 파악: 목표 대비 달성률 등 주요 KPI를 스코어카드로 구현.
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다각도 비교 분석: 단순 합계가 아닌 연간(YoY), 월간(MoM) 추이, 비교 및 증감률 자동 계산 시스템 구축.
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운영 효율 극대화: 로우 데이터 추가만으로 리포트가 자동 갱신되는 환경 조성. (불필요한 작업 제로화)
적용 솔루션
엑셀로 관리하던 시스템을 구글 클라우드 환경으로 마이그레이션하여 구글 시트 → 빅쿼리 → 루커 스튜디오로 연결되는 데이터 파이프라인을 구축하였습니다.
사용한 데이터는 샘플 데이터입니다.
1.
연간 목표 달성 현황 페이지 구성
데이터는 샘플입니다.
목표 달성 현황: 현재 매출 상황을 빠르게 판단하기 위한 페이지로 연·월간 목표 달성률, 온·오프라인 목표 달성률을 스코어 카드로 배치해 현 시점 매출이 목표를 얼마나 달성했는지를 보여줍니다. 월별 목표 달성 추이(최근 1년): 최근 1년 기준으로 목표액과 실적을 함께 보여줍니다. 월별로 목표 실적을 달성했는지, 월별 추이가 어떻게 변화하고 있는지 확인할 수 있습니다. 월별 목표 달성 현황(최근 1년): 월별 목표액과 실적을 온·오프라인으로 구분하여 보여줍니다. 로우 데이터에 구분 값이 들어있기만 하면 이렇게 값을 구분하여 보여줄 수 있습니다. 2.
YoY(Year-over-Year) 페이지 구성
데이터는 샘플입니다.
매출 비교: 현재 선택한 연도의 전체 매출과 전년도의 전체 매출을 막대 그래프로 보여주어 전체 매출이 얼마나 성장했는지 파악할 수 있습니다. 추이 비교: 선택한 연도와, 전년도의 매출을 월별로 보여주어 전년 대비 월별 추이 변화를 파악할 수 있습니다. 월별 비중: 선택한 연도의 전체 매출 중, 각 월이 차지하는 비중을 보여줍니다. 월별 비교: 월별 증감액과 증감률을 표시하여 월별 실적의 성장을 구체적으로 파악할 수 있습니다. 3.
MoM(Month-over-Month) 페이지 구성
데이터는 샘플입니다.
매출 비교: 현재 선택한 기간의 매출과 전월 동기간의 매출을 막대 그래프로 보여주어 월 전체 매출을 비교할 수 있습니다. 추이 비교: 선택한 월과 전월의 매출을 일별로 보여주어 전월 대비 일별 추이 변화와 크기를 파악할 수 있습니다. 일별 비교: 일별 증감액과 증감률을 표시하여 일별 실적의 성장을 구체적으로 비교합니다.4.
AOV(Average-Order-Value) 페이지 구성
데이터는 샘플입니다.
평균주문금액 추이 비교: 선택 연도의 평균 주문금액과 전년도의 평균 주문금액의 월별 추이를 비교합니다. 판매채널별 추이: 온·오프라인으로 나누어 평균 주문금액의 추이를 비교합니다. 판매몰별 추이: 판매몰별로 평균 주문금액의 추이를 비교합니다. 판매몰별 평균 주문금액: 판매몰의 월별 평균 주문금액을 피벗 차트로 보여줍니다. 품목별 평균 주문금액: 품목의 월별 평균 주문금액을 피벗 차트로 보여줍니다. 결과 및 효과
핵심성과
보고 체계 자동화: 매주 반복되던 엑셀 업무가 사라지고, 로우 데이터 입력 시 자동으로 실시간 리포트가 갱신되는 환경을 달성했습니다. 비교 분석의 직관화: 의사결정권자가 중요하게 생각하는 전년/전월 대비 지표를 차트화하여, 성장 흐름을 파악할 수 있게 되었습니다. 매출 구조의 심층 분석: 단순 매출액 뿐만 아니라 AOV(평균주문금액) 추이를 모니터링함으로써 매출 변동의 원인을 파악할 수 있게 되었습니다. 개발 노하우
빅쿼리(BigQuery)를 활용한 데이터 모델링: 대량의 데이터를 루커 스튜디오에서 빠르게 로드하기 위해, SQL을 활용하여 연/월별 비교에 최적화된 데이터 스키마를 사전에 설계했습니다. 이렇게 하면 데이터가 늘어나더라도 대시보드가 느려지는 문제를 예방할 수 있습니다. 사용자 중심의 UX설계: 가장 중요한 KPI 스코어카드를 상단에 배치하고, 상세 내역으로 내려가는 'Top-Down' 방식을 채택하여 보고용에 최적화된 시각적 위계를 설정했습니다.
