비즈니스의 정성적 및 정량적 데이터

정성적 데이터와 정량적 데이터의 의미에 대해 자세히 설명합니다.

지금까지 데이터에는 정성적 데이터와 정량적 데이터의 두 가지 유형이 있습니다.

 

이제 데이터 유형과 데이터 수집 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

이 시나리오에서 여러분은 영화관 체인의 데이터 애널리스트입니다. 관리자는 다음과 같은 추세를 추적하기를 원합니다:

• 시간대별 영화 관람객 수
• 매점의 수익성
• 저녁 시간대 관객 선호도

이 세 가지 추세를 모두 모니터링할 수 있는 정량적 데이터가 이미 존재한다고 가정합니다.

시간 경과에 따른 영화 관람객 수

극장이 로열티 및 보상 프로그램을 통해 보유하고 있는 과거 데이터부터 시작하여 해당 데이터에서 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 조사하는 것이 첫 번째 단계입니다.
지난 3개월 동안의 출석률을 살펴봅니다.
하지만 지난 3개월에는 주요 공휴일이 포함되지 않았으므로 1년치 데이터를 살펴보는 것이 더 낫다고 판단합니다.
예상한 대로 정량적 데이터를 통해 월 평균 출석 수는 550명이지만 휴일이 있는 달에는 월 평균 1,600명으로 증가한다는 것을 확인했습니다.

과거 데이터는 프로젝트에 필요한 정보를 제공하지만, 극장에서 저녁 상영 시간대 티켓 가격을 인상한 후 몇 달 후에 다시 분석을 재개하기로 결정합니다.

매점의 수익성

수익은 판매 수익에서 비용을 차감하여 계산합니다.
과거 데이터에 따르면 매점은 수익성이 있었지만 이익률은 5% 미만으로 매우 낮았습니다.
평균 구매 금액이 $20 이하인 것을 확인했습니다.
이를 지속적으로 모니터링하기로 결정합니다.

데이터 수집 도구에 대한 이해를 바탕으로 고객들이 매점의 음식에 대해 의견을 남길 수 있도록 온라인 설문조사를 제안합니다. 이를 통해 더 많은 정량적 데이터를 수집하여 메뉴를 개선하고 잠재적으로 수익을 높일 수 있습니다.

저녁 고객 선호도

 

과거 데이터를 분석한 결과 오후 7시 30분 공연 시간이 가장 인기 있고 관객 수가 가장 많았으며, 그다음으로 오후 7시 15분과 오후 9시 공연 시간이 뒤를 이었습니다.
참석률이 낮은 현재 오후 8시 상영 시간을 오후 8시 30분 상영 시간으로 변경할 것을 제안할 수 있지만, 사람들이 늦은 시간대에 더 많이 참석할 것이라는 직감을 뒷받침할 더 많은 데이터가 필요합니다.

저녁 시간대 영화 관람객은 극장의 가장 큰 수익원입니다.
따라서 더 많은 인사이트를 얻기 위해 온라인 설문조사에 질문을 포함하기로 결정합니다.

세 가지 트렌드와 티켓 가격 모두에 대한 정성적 데이터

극장에서 몇 달 안에 저녁 공연 시간대 티켓 가격을 인상할 계획이라는 것을 알고 있으므로 고객의 가격 민감도를 파악하기 위한 질문도 설문조사에 포함할 수 있습니다.

최종 온라인 설문조사에는 정성적 데이터를 위해 다음과 같은 질문이 포함될 수 있습니다:

1. 오늘 우리 극장에서 영화를 보기로 결정한 이유는 무엇인가요? (영화 관람)
2. 매점에서 구매한 제품의 품질과 가치에 대해 어떻게 생각하십니까? (매점 수익성)
3. 오후 8시와 오후 8시 30분 중 어느 상영 시간을 선호하시나요? 그리고 그 시간을 선호하는 이유는 무엇인가요? (저녁 영화관람객 선호도)
4. 어떤 상황에서 야간 상영보다 마티네를 선택하시겠습니까? (티켓 가격 인상)

주요 테이크아웃

데이터 애널리스트는 일반적으로 두 가지 유형의 데이터를 모두 업무에 사용합니다.

일반적으로 정성적 데이터는 이유나 보다 철저한 설명을 제공함으로써 분석가가 정량적 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

즉, 정량적 데이터는 일반적으로 '무엇'을 제공하고 정성적 데이터는 일반적으로 '왜'를 제공합니다.

정량적 데이터와 정성적 데이터를 모두 활용하면 사람들이 언제 영화를 보러 가는지, 왜 그 극장을 선택했는지 알 수 있습니다.

고객이 리클라이닝 의자를 정말 좋아한다면 관리자는 리클라이닝 의자를 더 구매할 수 있습니다.

루트 비어를 제공하는 극장은 이 극장이 유일할 수도 있습니다.

공연 시간이 늦어지면 인기 있는 레스토랑이 있는 곳에서 극장까지 운전할 수 있는 시간이 더 늘어날 수도 있습니다.

자녀가 있고 돈을 절약하고 싶어서 마티네에 갈 수도 있습니다.

참석자, 수익, 상영 시간 등 정량적 데이터만 분석해서는 이러한 정보를 발견할 수 없었을 것입니다.