POS 이상치 탐지 7일 룩백: 월요일 90석 예상, 32석 실현

메르신 해안의 한 레스토랑은 지난 월요일 90석을 예상했지만 실제로는 32명만 방문했습니다. 사장님은 정오에 당황한 채로 전화했습니다. 원인은 누군가 Google Maps에서 "일시 휴업"으로 잘못 표시한 것이었습니다. 7일 z-score 이상치 탐지가 오전 11시 30분에 경보를 발령했습니다. 오후 1시에 Google My Business를 수정하여 저녁 영업을 구할 수 있었습니다.

z-score 이상치 탐지란?

이상치 탐지는 예상 기준선에서 3 표준편차(3σ) 이상 벗어난 값을 표시합니다. POS 데이터에서는 요일별 4주 롤링 평균과 시그마를 계산합니다. 오늘 값이 (평균 - 3σ) 아래면 심각 감소 경보가 발령됩니다. 메르신 예: 월요일 4주 평균 90석, σ=8. 이번 주 월요일 32석 → z = -7.25. 3σ가 아니라 7σ — 백만 분의 1 확률입니다.

thMenu Pro+ POS Analytics는 매일 밤 06:00에 이 계산을 실행합니다. 좌석, 매출, 평균 단가, 카테고리 매출별로 시간 단위 z-score 생성. -3 이하 값은 사장님 전화로 푸시와 SMS 발송됩니다.

일반적인 원인과 빠른 수정

이상치가 발생하면 원인은 보통 5가지 카테고리 중 하나입니다:

• Google Maps 잘못된 표시 — "휴업", "일시 휴업", 잘못된 시간. GMB 확인, 30분 내 수정 가능.
• 날씨 — 폭우, 폭풍. 야외석 위주 매장은 60% 감소 빈번.
• 로컬 이벤트 충돌 — 경기, 콘서트, 도로 폐쇄. 사전 탐지하여 메뉴 조정.

다른 두 가지: 경쟁사 개점/캠페인과 운영 문제(Wi-Fi 다운, 결제 단말기 사망). thMenu 대시보드는 날씨 API + Google Trends + 이벤트 캘린더 통합으로 "가능한 원인"을 자동 생성합니다.

알고리즘 세부사항

단순 z-score로는 부족합니다. 공휴일, 계획된 휴업, 특별 예약일은 룩백 창에서 제외됩니다. 이드 월요일은 일반 월요일과 비교하지 않고 작년 동일 이드와 비교합니다. 이 "캘린더 인식" 보정으로 거짓 양성률이 78%에서 12%로 감소합니다.

소형 매장(일일 15-25석)은 시그마가 높아 z-score 신호가 약합니다. 주간 합계나 시간 단위가 더 신뢰할 만합니다. thMenu는 최고 통계 검정력 단위를 자동 선택합니다.

FAQ

얼마나 많은 이력이 필요한가요? 최소 4주. 8-12주 이상적.

신규 매장에서 작동하나요? 개점 4주 후부터. 그 전에는 도시 등급 벤치마크 사용.

양수 z-score는 좋은 소식? +3σ는 갑작스러운 매출 폭발, 비상 재고와 인력에 중요.

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