'예측'
: 미리 짐작하는 것
예측 데이터는 정답이 있을까요?
데이터 분석에 있어 미래를 예측하기란 매우 조심스러운 일입니다. 예측은 미래에 대한 결과를 알려주는 것이 아니라 미리 상황을 짐작하여 발생될 수 있는 미래를 대응하는 것이라 할 수 있습니다.
축구 경기로 예를 들어보면 FC 바르셀로나와 레알마드리드 경기는 세계적으로 유명한 라이벌 매치 경기입니다. 만약 FC 바르셀로나의 대표 선수인 메시 선수가 부상으로 이번 라이벌 매치 경기에 출전할 수 없게 되었습니다. 레알마드리드는 최근 경기에서 메시 선수가 출전하지 않았을 때 승률이 훨씬 높다는 확률 데이터가 있습니다. 그럼 레알마드리드는 지난 메시 선수가 출전하지 않았을 때의 전략을 세우게 된다면 이번 라이벌 매치에서 승리할 확률이 높다는 예측을 하게 될 것입니다.
과연 이번 라이벌 매치에서 레알마드리드가 승리할까요? 물론 최근 승률을 본다면 메시 선수가 없기 때문에 승리할 확률은 높습니다. 하지만 100% 승리한 것이라는 말은 할 수 없죠. 만약 그 경기에서 메시 선수 외 또 다른 선수가 엄청난 활약을 할 수도 있죠. 그래서 예측은 절대 결과를 알려주는 것이 아닙니다.
그럼 예측을 왜 하는 것일까요?
위의 예시를 다시 보겠습니다. 만약 메시 선수가 부상을 당해 이번 라이벌 매체 경기에 출전할 수 없다는 것을 몰랐다면 레알마드리드는 메시 선수를 막을 수 있는 전략을 세우게 될 것입니다. 그러나 이번 라이벌 매치에서 메시가 출전할 수 없다는 것을 경기 당일 날 알게 된다면 당일 날 전략을 바꿔야 하는 상황에 직면하게 됩니다. 그럼 최근 메시 선수가 출전하지 않았을 때 승률이 높았더라도 이번 라이벌 매치에서 메시 선수 없을 때의 전략을 미리 대비했을 때 보다 승률은 떨어질 수 밖에 없습니다. 이처럼 예측은 미리 다음 상황을 짐작하여 대비할 수 있게 됩니다.
그럼 이번에는 A광고의 최근 6주차 매출 데이터를 기반으로 7주차 매출을 예측해보겠습니다.
[그림 1] A광고 7주차 매출 예측(평활지수법)
위의 그림을 보시면 파란색 선은 A광고의 최근 6주차 매출 데이터입니다. 이를 기반으로 7주차 매출을 예측하게 됩니다. 최근 추세가 3주차부터 떨어지다가 6주차부터 아주 서서히 오르는 추세입니다. 이를 기반으로 7주차 매출을 예측했을 때 7주차에는 약 “1,260만원”으로 6주차와 비슷한 매출을 일으킬 것이라 예측이 됩니다.
만약 예측 매출 데이터가 목표 매출액 대비 떨어지고 있는 경우라면 객단가를 높이는 방법을 모색한다든지 광고 소재를 콜투액션(Call to Action,CTA)이 일어날 수 있도록 기능을 추가하는 등 매출로 이어질 수 있는 방안을 모색해야 합니다.
만약 예측 매출 데이터가 목표 매출액과 유사하거나 높은 경우라면 당연히 목표 매출액 보다 실제 매출이 높을수록 지속적인 이익이 나기 때문에 더 많은 매출을 일으킬 수 있도록 광고 예산을 집중한다던지 새로운 광고매체에 예산을 추가 할당하여 또 다른 매출을 일으킬 수 있는 방안을 모색해 볼 필요가 있습니다.
예측은 미리 짐작하는 것일 뿐 절대 정답이 아닙니다. 여러가지 변동사항으로 인해 예측이 틀릴 수도 있습니다. 하지만 예측을 통해 앞으로 일어날 일을 사전에 대비하여 좀 더 구체적인 전략을 세울 수 있습니다.
감사합니다.
