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데이터 제공 포맷 | 데이터 제공 방식 | 데이터 파일 용량 |
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csv | 다운로드 | 2 Bytes |
₩0
데이터셋명 | 의류_월별 반품 추이 | 데이터 유형 | csv |
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데이터 분야 | 물류 | 구축 데이터량 | 2 Bytes |
구축기관 | 이앤씨지엘에스 | 데이터 갱신 일자 | 2022-12-08 |
데이터 개방 일자 | 2022-01-12 | 데이터 이용 기한 | 무기한 |
데이터 갱신 주기 | - | 버전 | - |
주요 키워드 | 물류,유통,물류센터,의류,반품 | ||
벨류체인 키워드 | 물류유통 | ||
소개 | 의류상품의 월별 반품 추이 데이터 |
■구축목적
-의류 상품군을 판매하는 유통기업과 물류센터를 운영하는 기업이 판매 후 고객에 의해 반품(재입고)되는 현황을 분석하여 마케팅적 관점에서 고객의 비선호 상품 (디자인, 사이즈, 컬러 등)을 분석하여 신상품 기획에 이를 반영하고, 물류센터에서는 양품화 작업, 보관량 산정 그리고 시즌별 운영 면적 계획을 수립함
■데이터 구축 필요성
-의류 상품은 매년 시즌별 (SS, FW) 신상품을 출시하는데 이 신상품을 기획하기 위해 가장 중요한 정보는 소비자들의 선호도 조사/분석이며, 이 중 소비자들의 비선호 제품을 확실하게 알 수 있는 방법이 바로 반품 정보를 활용하는 것이며, 물류센터는 반품된 제품을 양품화(정상품으로 유통/가공 후 재판매) 작업 규모 그리고 보관량 산정을 위해 반품 데이터 추이를 분석함.
■활용 분야
-유통기업은 당해연도 시즌 오프된 품목별 반품량 및 재고량을 파악하여 월간 할인판매 계획을 수립하여 매출 증대 및 재고량 감축으로 비용을 최소화하여 이익을 증대시키고, 반품 상품의 디자인, 색상, 사이즈 그리고 수량의 데이터를 통해 향후 신상품 기획에 활용하여 판매예측 및 마케팅에 활용하고, 물류센터는 반품 물류 운영 최적화를 위한 공간, 인력 그리고 자동화 등 물류 자원 최적화를 운영하는 기반을 수립함.
■데이터 소개
-반품일자, 물류센터코드, 반품수량, 사이즈, 색상 등의 데이터 항목을 통해 시즌별 반품 수량 예측을 위한 분석이 가능함
■키워드
-신상품개발,시즌별선호상품,신상품판매수량예측,반품수량예측
■ 데이터 구조
데이터 구조 (의류_월별반품추이) | ||||
No. | 항목명(국문) | 항목명(영문) | 데이터타입 | 필수여부 |
1 | 시퀀스번호 | sqnc_no | bigint | YES |
2 | 반품년월 | rtgds_yrmnt | varchar(6) | NO |
3 | 월별반품수량 | mnb_rtgds_qntt | bigint | NO |
4 | 월별반품횟수 | mnb_rtgds_cnt | bigint | NO |
5 | 월별반품품목수 | mnb_rtgds_prlst_cnt | bigint | NO |
6 | 일평균반품수량 | dlmn_rtgds_qntt | decimal(10,2) | NO |
7 | 일평균반품횟수 | dlmn_rtgds_cnt | decimal(10,2) | NO |
8 | 일평균반품품목수 | dlmn_rtgds_prlst_cnt | decimal(10,2) | NO |
9 | 반품실일수 | rtgds_rlt_dcnt | bigint | NO |
10 | 분류구분코드 | opnng_specs_sccd | varchar(1) | NO |
11 | 작업구분코드 | opert_sctin_cd | varchar(1) | NO |
12 | 데이터생성일자 | data_crtin_dt | varchar(8) | NO |
13 | 연계처리상태코드 | cntct_prces_stts_cd | varchar(1) | NO |
14 | 연계처리일자 | cntct_prces_dt | varchar(8) | NO |
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