얼마나 팔릴지 예측하고,
왜 그만큼인지 설명합니다.
매출 데이터에 상권·인구·경쟁사·트렌드를 더해 미래 매출을 예측하고, 핵심 요인까지 분해합니다.
학술 실험이 아닌, 실제 기업에서 검증된 정확도
이론이 아니라 실제 매출 데이터로 증명했습니다. 아래는 납품 완료된 프로젝트의 실제 결과입니다.
연예인 IP별 포토부스 매출 예측. 계절·요일·IP·지역·경쟁 변수를 통합한 모델로 매장별 매출을 예측했습니다.
배달·홀·포장 채널별 매출 예측. 온·오프라인 데이터 + 상권 정보 + 리뷰 빅데이터를 결합해 핵심 매출 요인을 분석·납품했습니다.
신규 매장 최적 입지 선정 모델을 개발·납품했습니다. 전국 상권 데이터를 기반으로 후보지별 예상 매출을 비교 분석합니다.
학술 실험이 아닌, 실제 매출로 검증한 정확도
포토OO 무인사진관 — 과거 데이터로 학습 후 그 이후 미래 데이터로 채점한 결과입니다. 연예인 IP별 주간 매출 예측, 실제 상용 프로젝트(㈜서북 납품, 계약 약 5천만 원). ※ 브랜드명 공개용 익명 처리.
실제 vs 예측 매출
MAPE 2.35%오차 구간별 예측 분포 (총 4,042건)
0-2% 71.7%71.7%
18.2%
6.3%
2.5%
1.3%
예측의 힘은 데이터에서 나옵니다
MindLens는 모델만 있는 게 아니라, 그 모델을 먹일 데이터를 직접 보유합니다. 그래서 당신에게 데이터가 없어도 예측이 가능합니다.
전국 매장 매출·고용 데이터 5년치
3,518개 행정동 인구·산업 미래 예측
업종·지역별 경쟁 진입·퇴출 동학
업종 무관 예측 엔진
미래를 숫자로 바꾸는 6가지
각 예측은 ‘무엇을 넣으면 무엇이 나오는지’가 분명합니다. 보유 데이터로 검증된 실제 산출물입니다.
신규 출점 매출·수익률
‘이 자리에 이 업종을 열면 얼마나 벌까?’ 후보지를 넣으면 미래 매출과 실질 수익률을 산출하고, 후보지들을 줄 세웁니다.
입력
산출
후보지별 예상 월매출 랭킹
단위: 만원채널별 매출 예측
배달·매장식사·포장을 따로 예측해, 어느 채널을 키우고 어디에 투자할지 데이터로 결정합니다.
입력
산출
채널별 예측 정확도 (R²)
R²(%)실증: BBQ 349개 매장 채널별 예측(매장식사 R² 0.96, SSCI 게재)
카니발라이제이션(매출 잠식)
신규 출점이 기존 매장 매출을 얼마나 잠식하는지 정량화합니다. 본사–가맹점 분쟁의 객관적 중재 근거가 됩니다.
입력
산출
거리가 가까울수록 자기잠식 ↑
같은 브랜드 매장까지의 거리
실증: 동일 브랜드 100m 이내 출점이 타 브랜드보다 큰 잠식을 데이터로 확인
매출 하락 요인 분해 (설명가능 AI)
매출이 왜 빠지는지를 변수별 기여도로 분해합니다. ‘리뷰 때문인지, 경쟁 진입 때문인지, 상권 변화 때문인지’를 숫자로.
입력
산출
변수별 매출 기여도 (SHAP · Total)
인구·산업 미래 예측
행정동 단위로 5년 후 인구와 산업 구조 변화를 예측합니다. 성장 지역과 소멸 지역을 지도 위에서 가릅니다.
입력
산출
지역 유형별 5년 후 인구 변화 예측
감소 지역 — 여기에 매장을 열면 안 됩니다
기반: 3,518개 행정동 × 461개 변수 × 20년 시계열(한양대 인구문제연구원 연계)
What-if 시나리오 시뮬레이션
‘가격을 10% 올리면? 여기에 매장을 더 열면? 배달 비중을 키우면?’ 가정을 바꿔가며 매출 변화를 비교합니다.
입력
산출
시나리오별 예상 월매출 비교 (What-if)
단위: 만원기준
+14%
+29%
-10%
예측만 하는 도구는 많습니다. 설명까지 하는 건 다릅니다.
‘얼마나 팔릴까’만으로는 의사결정을 할 수 없습니다. ‘왜 그만큼 팔리는지’를 알아야 전략이 나옵니다.
예측 + 설명 (Explainable AI)
단순 숫자가 아니라, 매출에 영향을 미치는 변수를 하나씩 분해해 보여줍니다. ‘배달 매출의 가장 큰 요인은 리뷰 감성 점수’처럼, 왜 그 예측이 나왔는지 근거가 함께 제공됩니다.
What-if 시나리오 시뮬레이션
‘가격을 10% 올리면 매출은?’, ‘이 위치에 매장을 열면 월 매출은?’ — 가정 질문에 데이터 기반으로 답합니다. 감이 아니라 시뮬레이션입니다.
올인원 — 분석가 없이 의사결정까지
예측 → 요인 분석 → 시나리오 비교 → 전략 권고까지 한 번에. 별도 데이터 분석가 없이 경영 의사결정에 바로 쓰는 보고서를 받습니다.
데이터 입력부터 전략 리포트까지,
5단계 자동화
데이터 통합
매출 데이터를 업로드하면 상권·인구·경쟁사·날씨·트렌드 등 외부 데이터를 자동 수집·통합합니다.
전국 매장의 매출·상권정보·인구통계 데이터를 이미 확보하고 있습니다.
매출 예측
시계열 패턴·계절성·이벤트 효과를 자동 반영한 AI 모델이 미래 매출을 예측합니다.
핵심 요인 분석
‘왜 이 매출이 나오는지’를 변수별로 분해합니다. 어떤 요인이 매출을 올리고 깎는지 시각적으로 확인합니다.
What-if 시나리오
가격 변경·신규 매장 오픈·마케팅 비용 증감 등 가정 시나리오의 매출 변화를 시뮬레이션합니다.
전략 리포트
예측 + 핵심 요인 + 시나리오 비교 + 전략 권고가 연결된 리포트를 자동 생성합니다.
내 데이터로, 또는 우리 데이터로
데이터가 있으면 내 데이터로, 없으면 MindLens 보유 데이터로 — 어느 쪽이든 미래를 예측합니다.
내 데이터로 예측
MindLens 보유 데이터로 예측
기존 매출 예측 방법의 한계
| 엑셀 추세선 | BI 대시보드 | MindLens | |
|---|---|---|---|
| 예측 정확도 | 낮음(단순 추세) | 보통(과거 기반) | 높음(오차 2~6%) |
| 원인 분석 | 불가능 | 제한적 | 변수별 자동 분해(SHAP) |
| 보유 데이터 | 없음 | 내 데이터만 | 전국 상권·인구·경쟁 |
| 미래 상권 변화 | 불가능 | 불가능 | 행정동 5년 예측 |
| 외부 데이터 연동 | 수동 입력 | 일부 연동 | 상권·인구·경쟁 자동 |
| 시나리오 시뮬레이션 | 불가능 | 제한적 | What-if 무제한 |
| 전략 권고 | 없음 | 없음 | 자동 생성 |
| 전문 인력 | 분석가 필요 | 분석가 필요 | 불필요 |
표기 주의: BBQ R² 0.96은 매장식사 채널 기준(총매출 R²은 더 낮음), GS슈퍼 R² 0.98은 온라인 기준입니다. 대외 표기 시 채널·범위를 함께 명시하세요.
이런 분께 만들었습니다
어떤 매장이 왜 잘 팔리고 부진한지 — 감이 아니라 데이터로 답합니다.
후보지별 예상 매출을 미리 시뮬레이션하고, 최적 입지를 데이터로 선택하세요.
‘이 가격이면 얼마나 팔릴까?’를 시뮬레이션하고, 최적 전략을 보고서로 받으세요.
실제 기업이 돈을 내고 쓰는 기술입니다
개발 주체
한양대학교 경영대학
실증 레퍼런스
포토이즘 · BBQ · GS슈퍼
핵심 기술
설명 가능한 AI (XAI)