Top 18 매출 데이터 분석 25545 People Liked This Answer

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OAC – 매출데이터 분석하기

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영업 매출이 휙 올라간다! 매출 분석 대시보드를 위한 미법·지표·툴 대공개 매출 분석이란, 판매사원, 고객, 사례 데이터 등 영업 활동과 매출에 관한 여러 가지 데이터를 한가지 대시보드에 통합해 분석하는 것입니다. …
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영업 매출이 휙 올라간다! 매출 분석 대시보드를 위한 미법·지표·툴 대공개 매출 분석이란, 판매사원, 고객, 사례 데이터 등 영업 활동과 매출에 관한 여러 가지 데이터를 한가지 대시보드에 통합해 분석하는 것입니다. 매출이 떨어지기 때문에 많이 고민하잖아요? 매출 분석 을 통해 영업 부문이 직면하고 있는 과제를명확히 하고 해결책을 찾을 수 있습니다. 이 글은 영업 매출 분석 의 장점으로부터 필요한 수법, 지표 그리고 툴을 설명해 드리겠습니다.매출 분석
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매출 분석 이란 매출 분석에서 얻을 수 있는 이점은

놓칠 수 없는 매출 분석 비법 3가지

참고할 만한 매출분석 보고서 3가지

매출 분석 대시보드에 필수적인 지표 6가지

매출 분석 대시보드 제작 툴

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Summary of article content: Articles about 효율적인 운영을 위한 데이터 분석 첫 걸음, ABC 분석! | 뷰저블 매출 기여도가 높은 A그룹으로 분류된 상품들은 발주나 재고 관리, 판매, 마케팅 측면에서 중점적으로 관리하고 반대로 C그룹은 실무자가 공수를 덜 들여 효율적으로 운용 … …
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20%의 상품이 매출의 80%를 차지한다 ABC분석

예시 데이터를 활용한 ABC 분석 시작하기

뷰저블로 콘텐츠 중요도 분류하기

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Summary of article content: Articles about CRMì¼ë¡ ì»ì ë°ì´í°ë¥¼ ë¶ìíì¬ ë§¤ì¶ ì¬ë¦¬ê¸°- ì¸ì¼ì¦í¬ì¤(Salesforce) 영업 프로세스에서 CRM의 효과는 널리 알려져 있습니다. 그러나, 데이터를 축적하기만 하고 분석하지 않으면 CRM을 도입하는 의미가 없습니다. …
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Most searched keywords: Whether you are looking for 실적 분석하기 4편-매출 분석 1 매출 분석 기초 | 지난 편에서 실적 분석의 기본 구조에 대해서 설명드렸습니다. 이번 편은 그 기본 구조 … 실적 분석하기 2편 : 원본 데이터 보정. 매출 분석 기초 | 지난 편에서 실적 분석의 기본 구조에 대해서 설명드렸습니다. 이번 편은 그 기본 구조의 가장 처음에 나오는 매출에 대한 분석 방법을 설명드리려고 합니다. 지난 편에서 정의드린 대로 매출은 아래와 같이 정의가 됩니다. 매출 : 상품을 판매하거나 서비스를 제공하는 등의 행위를 통해 벌어 들인 돈 따라서 매출을 집계한다는 것은 말 그대로 우리 회사가 상품을 판
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Most searched keywords: Whether you are looking for 엑셀로 고객/매출 데이터 분석하기(R과 파이썬X,원데이/실습/온라인 선행학습), 5월23일(토) 11시~14시 – 이벤터스 엑셀로 고객/매출 데이터 분석. … 꼭 데이터는 R이나 파이썬처럼 개발관련 언어를 이용해서 분석해야 할까요? 인공지능이나 딥러닝, 머신러닝 이런 경지까지 이르러 … 엑셀로 고객/매출 데이터 분석행사모집,행사 플랫폼,모임 플랫폼, 행사운영,모임,이벤트,하이브리드 이벤트, 추천 행사, 온라인 행사, 웨비나
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엑셀로 고객/매출 데이터 분석하기(R과 파이썬X,원데이/실습/온라인 선행학습), 5월23일(토) 11시~14시 - 이벤터스 — 엑셀로 고객/매출 데이터 분석하기(R과 파이썬X,원데이/실습/온라인 선행학습), 5월23일(토) 11시~14시 – 이벤터스

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모두의 SQL: 05 매출 데이터 분석 정리

전용 상품은 전체 391건의 판매량 중 59건, 즉 총 판매량의 15%, 매출의 23%를 차지하고 있다.

전용 상품은 온라인으로만 주문 가능한 상품이지만 전체 상품 중 스테이크에 이어 두 번째로 많이 팔린다.

연말에 전용 상품의 매출이 높다. 스테이크 역시 연말에 매출이 높다. 비슷한 패턴을 보인다.

전용 상품 매출은 연말로 갈수록 증가 추세다.

전용 상품의 매출 기여도는 12월에 대폭 상승(29.6%)했다.

12월에 예약 건이 많이 늘었다.

다만 취소율은 많이 늘지 않았다.

전용 상품 매출은 평일 화요일이 두 번째로 높았고 수요일이 세 번째로 높았다.

6개월 동안의 전용 상품 매출에서 강남과 종로 지점이 5개월 동안 매출 1위를 차지한다.

고객 평균 연령은 31.8세, 기존 자사의 주 고객 연령층이며 온라인에서도 활동이 활발하다.

다양한 매출 패턴이 존재하며 여러 번 주문한 경우도 있다.

전용 상품을 주문한 고객의 거주지는 전체 고객과 크게 다르지 않다. 전용 상품을 주문한 고객의 직업이 회사원인 경우가 압도적으로 많다.

전용 상품을 주문한 상위 10위 고객의 거주지는 최고 매출액 지점 부근이 아니며, 직업 역시 회사원이 많다.

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상품 개선을 위한 선호 상품 분석

영업 매출이 휙 올라간다! 매출 분석 을 위한 비법·지표·툴

영업 담당자로서 영업 매출이 오르지 않을 때 속수무책인 경우가 종종 있을 것입니다. 이 때 끙끙 앓는 기분은 차치하고 우선 해야 할 일은 영업 매출 분석 입니다. 매출 분석을 함으로써 영업 부문이 직면하고 있는 과제를명확히 하고 해결책을 찾을 수 있습니다. 이번 게시물에서는 영업 매출 분석의 장점으로부터 필요한 수법, 지표 그리고 툴을 설명해 드리겠습니다.

매출 분석 이란? 매출 분석에서 얻을 수 있는 이점은?

매출 분석이란, 판매사원, 고객, 사례 데이터 등 영업 활동과 매출에 관한 여러 가지 데이터를 한가지 대시보드에 통합해 분석하는 것입니다.

효과적인 영업 분석을 한다면 다음과 같은 3가지 이점을 얻을 수 있습니다.

1. 고객 니스의 파악

상품이 팔리지 않는 하나의 중요한 원인은, 고객 요구를 적확하게 파악하지 못한 것입니다. 매출 분석을 통해서 ‘어느 고객이 어느 상품을 사고 있는지’를 파악해 매출 조치를 세울 수 있습니다.

2. 영업 스킬 및 노하우의 공유

과거의 영업 활동에서는 담당자의 직각이나 경험에 의지하므로, 상품 판매에 도움이 되는 스킬·노하우가 체계화되지 않았습니다. 객관적인 매출 분석을 통해 실패와 성공의 원인을 찾고, 정리된 영업 노하우를 팀 내에서공유할 수 있습니다.

3. 통애 판매 예측 가능

과거의 데이터에 근거해 매출 분석에 의하여, 매출 실적의 경향을 파악할 수 있습니다. 매출 분석으로써 ‘미래의 일정된 기간에 자사의 상품이 얼마나 팔릴까’를 예측할 수 있어 미래의 성장 계획을 세울 수 있습니다.

놓칠 수 없는 매출 분석 비법 3가지

매출 분석의 중요성을 이해하는 동시에, 대표적인 방법을 살펴보겠습니다. 매출 분석에 있어서 동향분석·요인분석·검증분석과 같은 3가지 방법은 자주 이용됩니다.

1. 동향

동향분석이란, 매출 분석을 할 때 업계나 상품, 서비스의 큰 움직임을 판단하는 방법입니다. 예를 들어, 한 경쟁 회사와 자사의 매출을 비교하고 자사가 어떤 입장인지를 확인합니다.

매출 분석의 동향분석은 전체 상황을 파악해 중대한 문제를 뛰어나게 발견할 수 있습니다. 하지만, 상세한 분석에 이르지 못하기 때문에 구체적인 요인이나 해결책 파악에 적합하지 않습니다.

2. 매출 분석 : 요인

요인분석이란 전체 동향에 영향을 주는 요인을 파악하는 것입니다. 큰 시각으로부터 매출 의좋고 나쁨을 판단한 후, 문제가 발생하는 이유를 파악하도록 이 방법을 사용합니다. 예를 들어, 사례 수가 동일할 경우 평균 단가가 하락하기 때문에 전체 매출 이 감소될 것입니다.

많이 선택되는 요인 분석 방법이 역(逆) 분석입니다. 역(逆) 분석은 결과로부터 요인을찾아가는 방법입니다. 예를 들어 전체 매출이 오르지 않는 것은 A지사의 매출이 떨어지고 있기 때문이다. A지사에서는 B상품의 매출이 감소하고 있기 때문입니다. 이와 같이, 매출 감소의 최대의 원인을 이끄는 것이 가능합니다.

3. 매출 분석 : 검증

검증분석은 동향 분석과 요인 분석을 통해 세운 가설이 맞는지 데이터를 보고 확인하는 방법입니다. 다양한 측면에서 데이터를 분석하고 시각화하여 원인 근거를 부각하고 효과적인 조치를 취합니다. 가설이 옳지 않으면 동향과 요인 분석으로부터 다시 해야 합니다.

참고할 만한 매출분석 보고서 3가지

매출 이 생각한 것처럼 발전되지 않는 경우만으로 매출 분석이 필요한 것은 아닙니다. 항상 매출 데이터의 변화를 주시하고 조속히 문제점을 발견해야 합니다. 그러나 매출 분석 때마다 데이터를 수집하고 집계하고 시각화하는 일이 많은 번거로움이 될 것입니다. 많은 기업에서 여전히 엑셀로 매출분석 보고서를 제작하는데 최근 BI 매출 대시보드를 활용하는 기업도 늘고 있습니다. 지금부터는 매출 분석에 도움이 되는 3가지의 보고서 대시보를 소개해 드립니다.

이번 시간에는 제가 직업때문에 자주 사용했던 파인리포트(FineReport)로 보고서 양식 데모를 사용하고 공유하는 것입니다.

무료 체험판 활성화

1. 매출 분석 대시보드 예시: KPI 대시보드

매출 분석에 우선 파악해야 한 것은 KPI 대시보드입니다. 매출액이나 이익, 사례 수 등의 평가지표, 그리고 월간 연간 목표 달성도를 표시합니다. 매출 담당자는 시간차 없이 현황과 목표의 차이를 파악하고 목표 달성을 위한 계획을 세울 수 있습니다.

2. 매출 전반 분석 보고서 대시보드

KPI 대시보드를 통해 목표 진행 상황을 대국적으로 파악하는 데 반해 전반적인 매출 분석 대시보드는 상세하고 구체적인 영업 분석을 지향합니다.

영업 대시보드를 통하여 담당자는 전체 매출을 파악하는 데 이어 드릴다운 분석을 통해 보다 상세한 지역 및 제품, 고객, 판매원 등의 정보를 알게 되어 매출 부진의 원인을 발견하게 됩니다.

3. 매출 대시보드 예시 : 다차원 매출 분석

검증 분석에 활용될 수 있는 다차원 영업 분석 대시보드로 지역별, 상품별, 지사별, 월차별로 매출을 집계하거나 목록을 표시합니다. 그 때문에, 영업 담당자는 분류로 매출 분석을 할 수 있어 매출 부진의 원인의 근거와 유효한 대책을 찾아내는 것이 가능하게 됩니다.

매출 분석 대시보드에 필수적인 지표 6가지

이상의 매출 분석 대시보드를 봐도 주의해야 할 영업 지표를 모르는 분이 있을 것입니다. 그래서 다음은 매출 분석에 필요한 KPI 지표를 제시하겠습니다.

1. 매출 대시보드 지표: 신규 리드 수

광고, 전시회, 이벤트 등 일련의 마케팅 활동을 통해 획득하여 영업 부문에 전달되는 신규 리드 수입니다.

2. 매출 대시보드 지표: 예상도가 높은 영업 기회 수

영업 기회 중 예상도가 높은 안건의 수(전망 고객 수)입니다. 예상도의 높이는 견적 제시 수와 방문 수 등으로측정합니다.

3. 매출 대시보드 지표: 전망 고객 전환율

청약 수÷ 예상도가 높은 영업 안건수. 이 지표는 전망 고객의 품질이나, 영업 활동의 효과를 측정하기 위한 참고가 됩니다.

4. 매출 대시보드 지표: 판매사원의 매출 안건수

각 판매사원이 담당하고 있는 안건수입니다. 적으면 신규 리드수를 증가시켜야 합니다.

5. 매출 대시보드 지표: 평균거래액

거래총액÷ 성약수. 평균거래액을 제어하지 않으면 성약수가 오르는 반면 가치가 높은 고객도 감소할 수 있습니다.

6. 매출 대시보드 지표: 세일즈 사이클

신규 리드를 받고 나서 계약을 수주하기 전까지 평균일수보다 오래 걸린 리드라면 성약의 가능성이 낮아져 영업 목표 달성에 영향을 미칠 수 있습니다.

매출 분석 대시보드 제작 툴

현재 영업 중인 데이터와 정보는 POS 계산대, CRM 및 재고 관리 등 사내 다양한 시스템에 흩어져 놀라운 속도로 생성됩니다.

기존의 매출 분석은 각 시스템에서 데이터를 출력하여 Excel bi로 처리하는 경우가 많습니다. 수동 작업이 매우 번거롭고 시간이 많이 낭비되며 분석 결과의 정확함을 보장해드리지 않습니다. 그래서 매출 분석 대시보드에 추천하고 싶은 것이 ‘BI툴’입니다.

BI툴은 방대한 데이터를 모으고 분석하여 신속한 의사결정을 도와 드릴 도구입니다. FineReport는 우수한 매출 분석을 위한 기능을 제공합니다.

서로 다른 데이터 소스에서 매출 데이터를 추출, 집계, 분석 가능

드래그 및 드롭만으로 집계표와 매출 분석 보고서 작성 가능

실시간 데이터 갱신 가능

체험판과 매출 분석 템플릿을 준비하기 때문에, 효율적인 매출 분석을 통해 매출 향상을 실현하고 싶은 기업은시험해 보실 수 있습니다.

체험판 무료로 알아보기

현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다.

효율적인 운영을 위한 데이터 분석 첫 걸음, ABC 분석!

안녕하세요, 뷰저블입니다. 매출을 살펴보다보면 잘 팔리는 히트 상품과 그렇지 않은 상품으로 나뉠 것입니다. 허면 실무자는 여기서 고민에 빠집니다. 인기 상품과 비인기 상품에 각각 얼마나 많은 공수를 들여 관리해야 효율적인가? 말이죠. 오늘 글에서는 이런 고민을 해결해줄 ABC 분석을 소개합니다.

20%의 상품이 매출의 80%를 차지한다, ABC분석

여러분, 2대 8의 법칙에 대해 한번쯤 다들 들어보신 적 있지 않으신가요? 세간에서는 20%의 제품이 전체 매출의 80%를 차지한다는 말이 있는데요, 바로 ABC 분석에 근거하는 말입니다.

ABC분석

ABC분석은 일반적으로 제품의 매출을 중요도에 따라 분류하는 기법으로, 취급 품목을 줄을 세워 누적 매출 비중이 70% 차지하는 그룹을 A, 70~90%를 B그룹, 90~100%를 C그룹으로 나눕니다.

매출 기여도가 높은 A그룹으로 분류된 상품들은 발주나 재고 관리, 판매, 마케팅 측면에서 중점적으로 관리하고 반대로 C그룹은 실무자가 공수를 덜 들여 효율적으로 운용할 수 있게 됩니다. 분석 기준은 매출, 영업이익, 판매수량 혹은 상품의 클릭 수까지 다양한 방법으로 설정할 수 있습니다. 보통 유통업계에서는 A그룹에 속한 상품의 경우 폐기로스*에 연연하지 않고 적극적으로 발주하여 매출 강화 전략을 수립합니다.

*로스(loss)

기업이 생산 활동 과정에서 잃은 것들을 로스(Loss)라고 합니다. 로스가 많을수록 생산성은 감소하며 생산성을 높이기 위해서는 로스를 감축하는 것이 최대 관건입니다. 로스는 다양한 형태로 발생하며 폐기로스는 그 중 하나입니다.

예시 데이터를 활용한 ABC 분석 시작하기

아래 표는 모 분식점 판매 상품을 매출순으로 정렬하여 총 매출에서 차지하는 비중과 누적 비율을 산출한 것입니다.

상품별 매출 비중이 큰 순대로 더하여 누적 매출 비중이 70%에 달하는 김치만두와 고기만두, 만두그룹을 A그룹으로 선정하였습니다. 또한, 누적 매출 비중이 80~90% 영역에 속한 찐빵과 어묵, 순대를 B그룹, 기타 상품은 C그룹으로 나누었습니다. 여기는 아마 만두 맛집일 것으로 추측되네요.

이처럼 상품을 가게 매출 기여도에 따라 A, B, C로 나누는 것이 ABC 분석의 첫걸음이라 말씀드릴 수 있습니다. 허나 사실 단순히 제품을 그룹으로 나눈것만으로는 ABC 분석을 실행하는 의미가 없습니다.

상품별 관리방안을 도모하여 효율화를 꾀하는 것이 궁극적인 목표죠.

분식점을 컨설팅하는 백종원이 되었다고 생각해봅시다. 분식점에서는 폐기가 항상 많이 나와, 재고 관리 측면에서 효율화를 도모하기 위해 위처럼 그룹핑하였다고 생각해 보세요. 그럼 아래와 같은 재고관리 방안을 수립할 수 있습니다.

매출 기여도가 제일 높은 A그룹

냉장고 중에서도 최대한 넓은 영역을 확보합시다. 이전 판매 데이터를 활용해 세밀한 판매 예측을 실시해봅시다. 계절별, 월별, 특정 이벤트별로, 주말 또는 평일 등으로도 나눌 수 있습니다. 또한 재고가 떨어지는 일이 없도록 철저히 관리하고 만들어두어야 합니다.

매출 비중이 전체의 중간인 B그룹

A그룹과 C그룹의 중간입니다. 적절한 판매량 예측을 통해 재고가 없을 때 새로 만들거나 상품을 들여오는 방안을 꾀할 수 있습니다.

매출 비중이 적은 C그룹

냉장고에 종류당 최소한의 상품만을 준비해 둡니다. 판매량을 예측하지 않고 품절이 발생하더라도 어느정도 감안합니다. 너무 인기가 없다면 메뉴에서 없애는 방안도 고려해야 합니다.

위 내용처럼 적절한 관리방안을 도모하는 것이 ABC분석의 기본입니다!

ABC분석 어디에 활용할 수 있을까?

매출에 기여하는 상품군을 파악하여 중점관리대상 항목을 알고자 할 때

마케팅 비용을 투자해야하는 상품군을 파악하여 비용 효율화를 달성하고자 할 때

고객의 구매기여도를 분류하여 VVIP로 불리는 A그룹에만 마케팅을 집중하고자 할 때 등등

특별한 데이터분석 툴이 없어도 엑셀이나 스프레드시트만으로도 충분히 실천할 수 있는 분석기법입니다. 너무 간편하고 쉽죠?

또 한가지 팁으로 데이터 분석 서비스에서 모든 상품을 추적하려면 페이지 뷰 수 또는 콜 수가 크게 발생하여 감당할 수 없는 많은 비용이 나가게 됩니다. 뷰저블의 분석 컨설턴트는 예산 절감을 위해 상품 상세 페이지를 분석할 때 ABC분석에 의해 A그룹에 랭크된 상품들에 우선순위를 부여하여 PV를 소진할 것을 권하고 있습니다.

뷰저블로 콘텐츠 중요도 분류하기

ABC분석과 같은 상품 분석 이외에 사이트 내 콘텐츠에서 중점적으로 관리해야 할 부분, 투자해야 할 부분 등을 아는 방법은 없을까요? 뷰저블을 활용해 콘텐츠 중요도를 분류하고, 어떤 부분에 집중해야 할 지 알아봅시다.

뷰저블은 콘텐츠를 다음과 같이 분류해보았습니다.

A. 기존 성과 극대화: 사용자가 선호하는 콘텐츠

B. 기존 성과 극대화: 예상보다 성과가 높은 콘텐츠

C. 부정적인 경험 최소화: 주목성이 떨어지는 콘텐츠

A는 사용자가 가장 많이 찾고 관심이 있는 콘텐츠, B는 해당 콘텐츠 영역까지 도달한 사용자는 적지만 도달 대비 관심도가 높은 콘텐츠, C는 사용자의 주목성이 떨어지는 콘텐츠입니다.

뷰저블로 해당 콘텐츠들을 어떻게 찾을 수 있을까요?

A. 기존 성과 극대화: 사용자가 선호하는 콘텐츠

클릭 히트맵, 무브 히트맵, 어텐션 그래프

뷰저블의 무브 히트맵과 어텐션 그래프를 활용해 사용자가 어떤 구간에서 집중하고, 많은 움직임을 보였는 지 확인해보세요! 사용자가 관심을 갖고 정보를 획득한 콘텐츠를 유추할 수 있겠죠? 또한, 클릭 히트맵을 통해 사용자가 어떤 콘텐츠를 통해 전환했는 지 확인할 수도 있습니다. 클릭률이 높은 콘텐츠는 사용자가 페이지를 방문한 최종 목적과 가장 연관된 정보라고 할 수 있죠.

뷰저블의 클릭 히트맵과 분석 내용 & 무브 히트맵 & 어텐션 그래프

클릭 히트맵과 Unique Click 분석 내용을 통해 사용자의 클릭률이 높은 콘텐츠를 찾아보고, 무브와 어텐션 그래프를 통해 사용자의 관심도가 높은 영역이 어딘지 찾아봅시다.

위 콘텐츠는 클릭률 3,4,5위인데다 무브와 어텐션 그래프까지 높은 콘텐츠입니다! 강조하고 싶은 콘텐츠가 있다면 해당 영역에 놓는 것이 좋겠고, 혹은 사용자가 가장 관심있어 하는 콘텐츠이니 내용을 좀 더 보완해도 좋겠죠.

B. 기존 성과 극대화: 예상보다 성과가 높은 콘텐츠

클릭 히트맵, 스크롤 히트맵

뷰저블의 스크롤 히트맵 & 클릭 히트맵

스크롤 히트맵에서 Average fold 하단임에도 사용자의 어텐션 그래프가 높아지는 구간이 있으신가요? 그렇다면 해당 영역의 콘텐츠를 클릭 히트맵과 함께살펴보세요. Click PV Rate(순클릭)도 높은 편이라면, 해당 콘텐츠는 도달한 사용자 대비 성과가 뛰어난 콘텐츠라고 볼 수 있습니다.

예상보다 성과가 높은 콘텐츠를 Average fold 내에 위치시키거나 전시 위치를 상단으로 조정해 사용자의 페이지 탐색 경험을 개선시켜 볼 수도 있을 것입니다.

C. 부정적인 경험 최소화: 주목성이 떨어지는 콘텐츠

무브 히트맵, 스크롤 히트맵

뷰저블의 무브 히트맵 & 스크롤 히트맵

해당 영역은 사용자 움직임이 적고, 관심도 또한 떨어지는 영역입니다. 콘텐츠의 주목성이 떨어진다고 볼 수 있겠죠.

이러한 콘텐츠는 어필을 위한 방안을 고려해야할 것 입니다.

예를 들어, 크기를 좀 더 키워 사용자의 주목성을 높인다거나 문구의 길이를 간략하게 줄여 가독성을 높일 수도 있습니다. 콘텐츠의 개선 방안은 페이지와 콘텐츠 성격에 맞게 다양하게 기획해볼 수 있습니다.

뷰저블로 콘텐츠 분류하는 방법을 소개해드렸는데요. 위와 같이 콘텐츠를 분류한다면, 콘텐츠 개선 우선순위를 정할 때 큰 도움이 될 것 입니다. 현 상황이나 페이지 성격을 고려하여 콘텐츠 개선 순위를 정해봅시다!

이번 글에서는 효율적인 운영관리를 위한 데이터 분석의 기초, ABC 분석과 뷰저블로 콘텐츠를 분류하는 법에 대해 알아보았습니다. 다음 글에서는 ABC 분석과 관련되었다고 볼 수 있는 ‘파레토 분석’에 대해 소개해드릴게요!

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