A타입(일자별) 매출 데이터 템플릿 작성 가이드

A타입 템플릿이란, 그리고 누구에게 맞나

IAM BI는 쇼핑몰과 중소기업을 위한 브라우저 셀프서비스 BI입니다. 별도의 데이터베이스 연동이나 개발 없이, 정해진 표준 템플릿에 맞춘 CSV 한 장만 있으면 됩니다. 파일을 올리는 순간 데이터는 여러분의 브라우저 안에서만 파싱·분석되며, 서버에는 원본 주문 데이터가 저장되지 않습니다. 서버가 다루는 것은 계정과 결제 정보뿐입니다.

이 문서가 다루는 A타입은 표준 템플릿 중에서도 일자별 양식입니다. 핵심 차이는 주문일시를 적는 방식 하나입니다. A타입은 orderedAt 컬럼에 YYYY-MM-DD 형식의 날짜만 적습니다. 즉2024-12-05 처럼 하루 단위로만 기록합니다. 시(hour)·분 단위 시간대는 담지 않습니다.

그래서 A타입은 일별 매출 추이, 주중·주말이나 요일별 판매 패턴, 특정 프로모션 날짜의 효과처럼 “날짜 단위”로 충분히 설명되는 유통·쇼핑몰 비즈니스에 잘 맞습니다. 대부분의 쇼핑몰이 여기에 해당합니다. 반대로 “오전과 오후 중 언제 주문이 몰리는가”처럼 하루 안의 시간대 분석이 필요하다면 B타입을 쓰세요.

17개 컬럼 항목별 작성법

표준 템플릿은 아래 순서대로 정확히 17개 컬럼으로 구성됩니다. 헤더 행의 이름과 순서를 바꾸지 마세요. 한 행은 “한 주문의 한 품목(주문라인)”을 뜻합니다. 예제 한 줄을 먼저 보면 전체 구조가 한눈에 들어옵니다.

주문·거래 식별 항목

• orderId(주문번호) — 주문을 구분하는 고유 문자열입니다. 예: demo-100000. 한 주문에 품목이 여러 개면 각 품목을 별도 행으로 적되 같은 주문번호를 반복합니다.
• orderedAt(주문일시) — A타입은 YYYY-MM-DD 날짜 형식입니다. 예: 2024-12-05. 시각은 넣지 않습니다.
• channel(채널) — 주문이 들어온 판매 채널입니다. 예: mobile, pc, app, 오픈마켓 이름 등. 같은 의미는 표기를 통일하는 편이 분석이 깔끔합니다.
• paymentMethod(결제수단) — 예: naverpay, card, kakaopay, bank 등 결제 방식.

고객 속성 항목

• memberGrade(회원등급) — 예: 일반, VIP, 실버 등 쇼핑몰이 쓰는 등급명을 그대로 적습니다.
• firstOrder(첫주문) — 신규 고객의 첫 주문이면 T, 재구매면 F. 신규/재구매 매출 비중을 나눠 볼 때 쓰입니다.
• gender(성별) — M(남) 또는 F(여). 남/여 한글로 적어도 자동으로 정규화됩니다.
• ageBand(연령대) — 10~60 사이의 대표 숫자입니다. 30 또는 30대 어느 쪽으로 적어도 인식합니다. 예: 40 은 40대를 의미합니다.

지역 항목

• regionState(시도) — 배송지 광역 지역명. 예: 경기도, 서울특별시.
• stateCd(시도코드) — 시도 행정 코드. 비워도 됩니다. 코드가 없으면 regionState 텍스트로 자동 매핑됩니다. 예: 31.
• regionCity(시군구) — 배송지 시군구명. 예: 성남시분당구.
• cityCd(시군구코드) — 시군구 행정 코드. 역시 비워도 됩니다. regionCity 텍스트로 자동 매핑됩니다. 예: 31-7.

상품·금액 항목

• categoryName(카테고리) — 상품 분류명. 예: 패션의류, 뷰티, 식품.
• productName(상품명) — 판매한 상품명. 예: 패션의류 상품 94.
• quantity(판매수량) — 그 행 품목의 수량(정수). 예: 1.
• paymentAmount(결제금액) — 그 행 품목의 실제 결제금액(원). 예: 34600.
• commission(채널수수료) — 채널·마켓 수수료 금액. 없으면 0 으로 적습니다.

자주 하는 실수와 자동 정규화 규칙

템플릿 작성에서 대부분의 문제는 “한 주문에 품목이 여러 개”인 상황에서 생깁니다. 이때는 반드시 품목 수만큼 행을 나누고, 각 행에 같은 orderId를 반복해 적어야 합니다. 수량과 결제금액은 그 행의 품목 기준으로 기재합니다. 여러 품목 금액을 한 행에 합쳐 적으면 상품·카테고리별 분석이 어긋납니다.

다행히 표기가 조금 흔들려도 IAM BI가 상당 부분 자동으로 맞춰 줍니다. 아래 규칙을 알아 두면 데이터를 다시 다듬느라 시간을 낭비하지 않습니다.

• 성별: 남/여 로 적어도 M/F 로 정규화됩니다.
• 연령대: 30 과 30대 를 모두 같은 값으로 인식합니다.
• 첫주문: T(신규)/F(재구매) 두 값으로 통일합니다.
• 지역코드: stateCd·cityCd 는 비워 두어도 됩니다. regionState/regionCity 텍스트만 정확하면 지역 분석이 정상 동작합니다.
• 채널수수료: 값이 없으면 0 으로 채웁니다. 빈칸도 0으로 처리됩니다.

주의할 점도 있습니다. A타입에서는 orderedAt 을 반드시 YYYY-MM-DD 로 적어야 합니다. 여기에 시각을 붙이거나 2024/12/5 처럼 자리수를 흘려 적지 마세요. 또한 결제금액·수량 같은 숫자 컬럼에는 쉼표(천 단위 구분)나 “원” 같은 단위를 넣지 말고 순수 숫자만 남깁니다. 엑셀에서 CSV로 저장할 때는 UTF-8 인코딩을 선택해 한글이 깨지지 않게 합니다.

업로드하면 어떤 분석이 열리나

CSV를 올리면 IAM BI가 17개 컬럼을 각각 분석 축으로 인식해 다차원 매출 분석 화면을 자동으로 구성합니다. 엑셀 피벗을 일일이 만들 필요 없이, 클릭만으로 축을 바꿔 가며 매출을 쪼개 볼 수 있습니다.

• 일별 매출 추이: orderedAt 을 기준으로 날짜별 매출·주문수 흐름을 봅니다.
• 요일 패턴: 어느 요일에 주문이 몰리는지, 주중·주말 차이를 확인합니다.
• 채널·결제수단별 성과: 채널별 매출 비중과 채널수수료를 함께 비교합니다.
• 상품·카테고리 분석: 카테고리·상품별 판매수량과 결제금액 순위를 봅니다.
• 고객 세그먼트 교차: 성별·연령대·회원등급·신규/재구매를 교차해 어떤 고객이 무엇을 사는지 파악합니다.
• 지역 분석: 시도·시군구 단위로 매출 분포를 지도 관점으로 살펴봅니다.

예를 들어 “최근 한 달 모바일 채널에서 신규 고객이 산 패션의류 카테고리 매출”처럼 여러 조건을 겹친 질문도 축을 조합하면 바로 답이 나옵니다. 이것이 표준 템플릿에 맞춰 주문 데이터를 정리해 두는 이유입니다.

무료 40% vs 유료 100%, 그리고 데이터 보안

IAM BI의 분석은 전부 브라우저 안에서 이루어집니다. 여러분이 올린 CSV는 서버로 전송되지 않으며, 파싱과 계산은 모두 로컬에서 처리됩니다. 원본 주문 데이터가 서버에 저장되는 일은 없습니다. 서버는 계정과 결제만 담당합니다. 민감한 매출·고객 데이터를 외부에 넘기지 않고도 분석할 수 있다는 뜻입니다.

요금제에 따라 분석에 쓰는 데이터 범위가 달라집니다.

• 무료: 업로드한 데이터에서 40% 무작위 표본만 분석합니다. 표본이라도 전체 경향을 파악하기에는 충분하며, 이때도 원본은 저장하지 않습니다.
• Basic(월 5,000원): 8만 행 미만의 데이터를 100% 전량 분석합니다.
• Pro(월 10,000원): 최대 20만 행까지 100% 전량 분석합니다.

처음이라면 무료로 표본 분석을 먼저 돌려 보고, 전체 데이터로 정밀하게 볼 필요가 생기면 구독으로 넘어가는 흐름을 권합니다. 표준 A타입 템플릿에 데이터를 한 번 맞춰 두면, 요금제를 바꾸더라도 같은 파일을 그대로 다시 올리기만 하면 됩니다.

1. 템플릿 파일 다운로드 후 예제 13행으로 구조 확인
2. 17개 컬럼을 한 품목 한 행 규칙으로 채우기(주문 여러 품목은 행 분리)
3. UTF-8 CSV로 저장
4. 브라우저에 업로드(서버 전송 없음)
5. 일별·요일·채널·지역 등 다차원 매출 분석 시작