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1. 기후변화
1. 기후변화 유엔정부간기후변화위원회 (IPCC) 5 차보고서 (2013.9.27) 3
1. 기후변화 IPCC 세기말까지 4.6 도기온상승 해수면 82cm 상승 강수량증가, 가뭄지역확대 뉴욕타임스 해수면이 91.4 cm이상오를경우해안가에사는인구수억명위기뉴욕, 뉴올리언스, 런던, 상해, 베네치아, 시드니물에잠김 기상청 한반도기온상승은 5.7 도, 폭염일수가 4 배증가 부산, 남해및서해안저지대침수 4
2. 기후변화가산업에미치는영향
2. 기후변화가산업에미치는영향 미상무부는날씨에산업에미치는직간접적인영향은 GDP 비율의약 42% 일본의미쓰비시은행은일본전체산업의 51% 우리나라는기상에민감한산업의 GDP 비율은약 42% GDP 비율 미국 42% 일본 51% 한국 42% 6
2. 기후변화가산업에미치는영향 날씨는눈에보이지는않음날씨산업은무형자산임 세계기상기구 (WMO) 미국은매년 2 조 7 천억원 투자하면 10 배이상의이익창출 날씨는고갈되지않는무형의자원이자높은부가가치를창출할수있는사회간접자본 7
2. 기후변화가산업에미치는영향 날씨정보의가치 우리나라의기상정보활용이익효과는연평균 1 조원에달합니다. ( 인제대이중우교수 ) 우리나라의기상정보활용가치. 6 조 5,000 억원 3 조 5,000 억원 선진국수준의기상정보활용가치. 8
3. 기상데이터분석방법
3. 기상데이터분석방법 WRM (Weather Risk Management) : 날씨위험관리기법으로서기업의상품별특성과기상요소별상관관계분석을통해 연관관계를도출하고, 그에따른수요예측을구축하는경영기법 WRM process Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 날씨위험인식 [identification] 상관관계분석 [corelation analysis] 수요예측모델도출 미래예측 전략적대안 프로모션과위험해지 날씨위험관리행태진단 주요날씨요소도출 과거날씨와경영위험요소 ( 고객, 인력배치, 매장효율적운영, 물품구매시기, 재고량, 판매량등 ) 간의상관관계를산업별, 기업별로분석 장기예보와 30 일일별예보를통한경영위험요소분석 사업부차원 (business unit level) 기능적차원 (functional level) 전사적차원 (corporate level) 날씨보험 날씨파생상품 10
3. 기상데이터분석방법 Step1. 날씨위험인식 (identification) - 주요날씨도출 : 산업별, 업체별, 상품별로날씨에따른민감정도와그에따른날씨위험요소를도출 Coverage Category 남성복 날씨 평균기온최고기온 강수량 강수일수 적설량 적설일 운량 풍속 수 여성복 캐주얼 아동복 이너웨어 패션잡화 11
3. 기상데이터분석방법 Step2. 상관관계분석 (correlation analysis) Step 1 Step2 Step3 Step 4 날씨위험인식 / 주요날씨요소도출 상관관계분석 수요예측모델 미래예측을통한전략적대안프로모션과위험헤지 Key Activities 1. 지역별고객수의날씨탄력성분석 2. 제품별임계온도파악 3. 제품별 / 지역별각기상요소와의상관성분석 4. 고객수감소일의기상특성조사 5. 세일기간의날씨에따른입장객수변동분석 6. 날씨변화에따른선호제품분석 날씨변수와매출액의회귀모형추정 예시 ) 아이스크림과빙과류 - 25~30 도에서는유지방이든아이스크림 - 30 도를넘으면얼음이많은빙과류가잘팔린다 - 20 도이하로내려가면소비가감소한다 * 기상요소변수 : 기온, 습도, 강수량, 풍향, 풍속, 운량, 일사랑등 * 임계온도 : 상품의수요가급격히변하는시점의기온으로판매율과기온의상관관계를분석하는기준이됨 12
3. 기상데이터분석방법 Step2. 상관관계분석 (correlation analysis) 과즙음료 우유, 요구르트 콜라 캔커피 스포츠드링크 아이스크림과빙과류 골프와테니스 신사복 최고기온 20 가넘으면팔리기시작 25 가넘으면 1 상승할때마다판매량이 20% 증가 기온상승과매출이반비례하는제품, 20 에서 30 로기온이상승할때매출은약 8% 감소 25 를넘으면매상이급격히증가, 기온이 1 올라갈때마다판매량이 15% 증가 기온이 30 가까이되면갑자기잘팔림 25 넘어서면 1 상승할때마다판매량이 18% 증가 최고기온 23 부터매출이늘어나고 30 가까이되면판매량이급격히늘어남 25 를넘으면 2 상승할때마다 8% 씩매상증가 25~30 에서는유지방이든아이스크림 30 를넘으면얼음이많은빙과류가잘팔림 20 이하로내려가면소비가감소 평균기온 16 때부터치는사람이늘어나 24 에서절정을이룸 27 를넘으면골프, 테니스를즐기는사람이감소 최고기온이 28 가되면 20% 증가낮기온이 27 아래로떨어지고, 아침기온이 20 아래로내려가면신사복입는사람이 60% 가량증가 13
3. 기상데이터분석방법 Step2. 상관관계분석 (correlation analysis) [ 0 도때매출을 100 으로정한판매지수 ] 기온의변화에의한상품매출변화는기준온도에따라큰차이를보임 맥주 30 이상, 소주 6~10, 양주 0~5, 도시락 16~20, 아이스크림 30 이상, 빵 16~20, 소프트드링크 30 이상에서가장많이팔림 최대매출최저매출 14
3. 기상데이터분석방법 Step3. 수요예측모델을통한미래예측값도출 날짜 8 월 6월 4월 2001 년예상최고기온증감편차 2013 최고기온증감편차최근 5 년간판매량와최고기온의평균값변화 OO 테마파크 00 의류의류의 2013 2009 2001 년예상입장객판매량수 88 35 90 86 30-0.9-1.0-2.9-1.3-1.9-0.4-0.8-0.7 2.2 1.9-0.2 0.3-4.0-3.0-2.0-1.0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 기온 ( 도 ) 작년과의차이 5년평균과의차이 판매지수 84 25 82 20 80 15 78 10 76 5 74 0 4월 5월 6월 7월 8월 9월 판매지수 (5년평균 ) 최고기온 (5년평균 ) 최고기온 판매지수 85 80 75 70 4월 5월 6월 7월 8월 9월 5년평균 2001년예상 예보데이터 상관기상요소의예측데이터 ( 기상예보 ) 수요예측모델 판매량과기상요소와의상관관계및임계치 ( 수요예측 ) 미래예측값 기상요소에따른판매량예측 15
3. 기상데이터분석방법 Step4. 전략적대안수립 Step 1 날씨위험인식 / 주요날씨요소도출 Step2 Step3 step 4 상관관계분석 수요예측모델 미래예측을통한전략적대안 / 프로모션과위험헤지 Key Activities 1. 날씨에따른주력상품설정 / 매장관리 2. 장기기상전망에따른웨더프로모션계획수립 3. 날씨에따른세일ㆍ이벤트기간설정 4. 날씨금융상품을통한 Risk Hedge Deliverables A. 중 / 장기예보를바탕으로 2013 년지역별복종별매출전망 B. 중 / 장기예보를바탕으로제품별 Season Timing 및 Season End 전망 C. 날씨금융상품 ( 날씨보험, 재정손실보험 ) 을활용한세일즈프로모션전략수립 16
4. 기상데이터분석의성공적인사례
4. 기상데이터분석의성공적인사례 - 건설 건설업 - 대우건설, 현대건설, GS 건설등 건설기상정보시스템포인트예보작업기상도 기상정보시스템활용으로, 효율적인 공정관리 가능 공사기간단축 갑작스런기상변화에대비하여공사장의 안전사고 크게감소 대우건설기상정보를활용하여, 연간수억원의비용절감효과 공정관리 45.4%, 시공관리 36.4%, 품질관리 18.2% 에활용 < 현대산업개발 > 18
4. 기상데이터분석의성공적인사례 - 에너지 에너지 - 한국전력, 한국지역난방공사, 한국가스공사등 난방예보시스템포인트예보난방지수 난방수요예측을통해난방에필요한원자재비용최소화 난방지수를통한지역난방이용고객의만족도증가 객관적인난방공급의기준으로안정적인난방공급가능 매년수십억원규모의이익증대효과 19
4. 기상데이터분석의성공적인사례 - 유통 유통업 ( 편의점, 할인점, 백화점 ) - CU, GS25, 홈플러스등 점포지역포인트예보산업기상판매영향지수 날씨정보를 POS에활용하여, 제품의수요공급량을조절하여매출극대화 - 각점포당하루평균매출 15% 증가 - 아이스크림류는각점포당평균매출이 20% 이상증가 기상정보예측시스템구축으로 날씨변화 에따른판매및운영지수에따른효율적인대응 상품의재고회전율평균 14일에서 10일로 4일감소 재고비용수십억절감 20
4. 기상데이터분석의성공적인사례 - 패션 패션 - 블랙야크, 제일모직등 A B C D E F 총합 장기기상전망 ( 기온, 강수량등 ) 제품별수요예측모델제품별예상판매량산출 날씨경영컨설팅서비스활용으로 2012년매출극대화실현 - 2012년블랙야크전체매출증가액의약 60% 직간접영향받은것으로분석 S/S 시즌대비바람막이등기능성외투생산량늘임 F/W 시즌에경량다운생산량은줄이고헤비다운, 고어다운생산량대폭늘임 - S/S에 300억원, F/W에 800억원으로약 1,100억원에달하는수익증대 21
4. 기상데이터분석의성공적인사례 - 패션 패션 - 헬리한센 (Helly Hansen) 온도에따라매장디스플레이를바꿔라 미국의헬리한센 (Helly Hansen) 회사 - 패션매장의자동화기상모니터링장비설치 - 측정된외부기온에따라매장의외출복디스플레이를바꿈 - 역동적인디스플레이인기 22
4. 기상데이터분석의성공적인사례 - 패션 패션 - 막스 & 스펜서 (Marks & Spencer) 와유니클로 (UNIQLO) 영국의패션전문유통업체인막스 & 스펜서 (Marks & Spencer) 주주총회에서최고경영자해고 패션은날씨와동업한다 일본의패션업체유니클로 (UNIQLO) 2001년에 가을과겨울사이의간절기가길것 이라는기상예보활용 날씨를제대로예측하지못하고의류생산량을늘려재고부담을증가시켰기때문 얇고포근한폴라폴리스점퍼를 2,000 만장생산 보름만에품절 일본의류사상최단기간에가장많은판매기록을세움 23
5. 기상데이터분석의향후발전방향
5. 기상데이터분석의향후발전방향 기상기후빅데이터융합서비스방안도출 - 해외사례분석 - 국내적용가능빅데이터서비스도출 - 국내기상기후서비스개선방안도출 - 기상기후빅데이터를활용한타분야빅데이터서비스개선방안도출 유통 관광 레저 보험 25
Value up through weather 감사합니다