모든 현업을 위한 데이터 분석 도구 , HEARTCOUNT의 45번째 뉴스레터

매월 HEARTCOUNT 소식을 전달 드립니다 💌

안녕하세요, HEARTCOUNT 팀입니다 :)

유난히 짧았던 10월이 지나, 내일이면 벌써 입동(立冬)이에요.
겨울과 함께 한 해의 마무리도 가까워지고 있습니다.

이번 레터부터는 작은 피드백 코너를 열었어요.
읽으시며 좋았던 점이나 아쉬웠던 점이 있다면 꼭 남겨주세요!
차가워지는 계절에도,

HEARTCOUNT는 여러분의 데이터 여정에

따뜻한 동료로 곁에 있고 싶습니다 :)

연말이 다가오면, 매출 성과만으로 한 해를 판단하기 쉽습니다.
하지만 매출이 늘어도 이익이 오르지 않는 구간이 있다면

내년 전략을 세우기 앞서 반드시 자세히 파악해 봐야겠죠.

이번 분석에서는 올해의 거래 데이터를 기반으로
매출과 이익의 상관 패턴을 탐색해봤습니다.

✔️ 전체 상관계수 r = 0.44, 매출이 늘수록 이익도 오르는 편이지만 편차 존재
✔️ 기업 고객 r = 0.58, 홈오피스 r = 0.27 → 홈오피스 채널은 수익 구조 개선 필요
✔️ 제품 소분류별로 보면 [기계] 품목이 저마진 구간을 주도, 특히 홈오피스에서 손실 확대

✔️ [복사기] 품목은 모든 고객군에서 매출 대비 이익이 높음

실무에선 이렇게 응용해보세요!

💰 홈오피스×기계 조합에 할인율·프로모션 가드레일을 설정해 마진 방어
🚚 할인율·배송비 등 간접비용 요인을 추가 분석해 손실 트리거를 찾아보세요.
📈 복사기·소모품처럼 효율이 높은 품목군 중심으로 채널 포트폴리오를 재배치해보세요.

데이터가 가장 많이 쌓인 지금,

스마트 플롯으로 데이터의 ‘구조’를 파악해보세요.
데이터가 많을수록, 인사이트는 훨씬 선명해집니다 :)

쉽게 풀리지 않는 데이터 질문들, AI 분석 템플릿으로 해결하세요.

이번 글에서는 고객 그룹별 매출 차이, 고객 경험의 핵심 동인, 이탈 고객의 행동 패턴 등 세 가지 핵심 질문을 HEARTCOUNT의 AI 분석으로 탐색합니다. 클릭 몇 번으로 인사이트와 실행 전략까지 연결하는 구체적인 방법을 확인할 수 있습니다.

데이터로 실질적인 답을 찾고, 비즈니스 성과를 만들고 싶은 실무자라면

지금 바로 확인해 보세요!

자세히 보기 ↗︎

전략적 의사결정을 위한 예측분석이라면, 신뢰도는 더욱 중요합니다.

이번 글은 HEARTCOUNT ABI가 Prophet과 XGBoost를 결합하여 예측 정확도와 신뢰도를 모두 잡은 과정을 소개합니다. 데이터 변동성에 맞춰 민감도를 자동 조정하고, 예측 오차(잔차)까지 학습해 보정하는 하이브리드 모델의 설계 전략을 확인해 보세요.

미래 예측에 대한 감을 넘어, 데이터에 근거한 확실한 전략을 세우고 싶은 분이라면 놓치지 마세요!