SlideShare a Scribd company logo
1 of 27
제안서
                 블루체크 프랜차이즈 매장관리 시스템
                       bluecheck.co.kr




프랜차이즈정보화시스템연구소             1
BLUECHECK 매장관리 시스템


                     스마트한 매장관리
                     매장관리를 위한 올바른 판단을 할 수 있도록
                     객관적이고 체계적인 정보를 제공합니다.


                     효율적인 매장관리
                     통계 및 보고서 작업을 줄이고 직원은 매장 현
                     장관리에 좀더 전념합니다.


                     협업하는 매장관리
                     매장정보는 시스템으로 공유하여 타 부서와의
                     자연스러운 협업을 유도합니다.

프랜차이즈정보화시스템연구소   2
목차


                   여러분의 매장관리는 어떻습니까?

                 체계적인 매장관리는 어떻게 해야 할까요?

                  어떤 매장 정보를 관리해야 할까요?

                   블루체크 매장관리 시스템 소개

                        시스템 활용 예




프랜차이즈정보화시스템연구소              3
여러 분의 매장관리는 어떻습니까?




프랜차이즈정보화시스템연구소   4
매장 관리가 스마트한가요?




   주관적인 판단에만 의존하여 매장을 관리하십니까?          객관적인 정보가 뒷받침 된다면
                                    좀더 스마트한 매장관리가 되지 않을까요?


                  여러 분의 업무는 어떤 모습입니까?

프랜차이즈정보화시스템연구소                  5
매장관리가 효율적인가요?




    매장 정보를 서류로 처리하느라 업무시간이 많이       매장 정보를 시스템으로 처리한다면 좀더 효율적
    걸리십니까?                          이지 않을까요?



                   여러 분의 업무는 어떤 모습입니까?

프랜차이즈정보화시스템연구소                  6
타 부서와의 협업은 어떤가요?

     인테리어                            인테리어
                         점포개발                             점포개발
     시설집기                            시설집기




      물류                 슈퍼바이저        물류        시스템      슈퍼바이저




     교육인력                 기획         교육인력                  기획



    타 부서와의 업무 협조 때문에 본인의 업무가 늦       정보 공유가 제대로 이루어 진다면 협업이 좀더
    어 지지는 않은가요?                      수월하지 않을까요?


                     여러 분의 업무는 어떤 모습입니까?
프랜차이즈정보화시스템연구소                   7
체계적인 매장관리는 어떻게 해야 할까요?




프랜차이즈정보화시스템연구소   8
현장 정보를 계량화



                   체크리스트와 같은
                    계량화된 정보로




  서술형 보고서 보다는                  그러면 통계를
                               구할 수 있다.


프랜차이즈정보화시스템연구소         9
계량화된 정보는 데이터베이스 시스템으로 관리




 문서 형태의 보관은 정보의 가공이 어려        DB로 구축한 정보는 가공 및 열람이 쉬
    워 업무의 효율이 떨어진다.              워 업무의 효율이 올라간다.



프랜차이즈정보화시스템연구소           10
매장 정보는 시스템으로 공유

                   인테리어
                                   점포개발
                   시설집기




                    물류     시스템    슈퍼바이저




                   교육인력             기획




                 부서간 정보의 공유는 협업의 첫 걸음입니다.


프랜차이즈정보화시스템연구소              11
어떤 매장정보를 관리해야 할까요?




프랜차이즈정보화시스템연구소   12
일상 업무 속에 답이 있다.

                                    업무일지에 빠르게 접근하기 위해서는 적절한
                                           분류가 필요하다.




                                     매장, 담당자, 업무종류, 내용종류, 등…




                                      통계를 통해 업무의 윤곽을 파악하고,
                                      필요한 업무일지에 빠르게 접근한다.




                 평소 기록한 업무일지 속에 매장관리의 답이 있습니다.

프랜차이즈정보화시스템연구소                 13
본부 지침대로 운영하고 있을까?




                 슈퍼바이저
                  매장평가




프랜차이즈정보화시스템연구소     14
고객의 시선으로 평가한다.
                 본부의 시선이 아닌 고객의 시선으로 평가


                   관리감독이 없는 평소의 모습 평가


                         경쟁 매장의 평가




                          미스터리쇼핑




                       자연스러운 고객 경험 관리

프랜차이즈정보화시스템연구소    15
고객으로부터 직접 듣는다.
                 현장에서 발생한 고객의견은 현장에서 바로 받아야 한다.
                   쪽지로 받는 것이 제일 쉽지만, 통계가 어렵다.


                             QR코드 활용




    매장 공간 정보를 담은            매장 공간에 부착        스마트폰으로 접속
        QR 코드               테이블, 화장실, 등       고객의견 기록



프랜차이즈정보화시스템연구소                   16
기준 정보가 필요하다.

                        많은 매장 정보 중에서 기준이 되는 정보가 필요하다.




                                    매장 이력정보관리



                    •   기초정보관리 : 매장이름, 주소, 담당자, 계약자
                    •   매장분류관리 : 브랜드, 지역, 본부, 담당자, 등…
                    •   계약정보관리 : 계약종류, 계약날짜, 특이사항 등…
                    •   각종 통계



프랜차이즈정보화시스템연구소                 17
블루체크 매장 관리 시스템


                 시스템 소개




프랜차이즈정보화시스템연구소         18
매장 이력 관리


                         • 매장의 기초정보를 관리하는 이력관리
                           시스템을 제공합니다.

                         • 다양한 매장분류를 이용하여 원하는
                           매장그룹을 빨리 찾을 수 있습니다.

                         • 매장 상태 값을 이용하여 전체 매장의
                           상태를 한눈에 파악 할 수 있습니다.

                         • 다른 정보와 연계하여 매장에 관련된
                           모든 정보를 열람할 수 있습니다.


프랜차이즈정보화시스템연구소      19
업무일지 시스템


                         • 매장에 관련된 모든 부서의 업무일지
                           를 체계적으로 관리합니다.

                         • 다양한 분류를 통해 원하는 업무일지
                           에 빠르게 접근 할 수 있습니다.

                         • 통계를 이용하여 업무의 윤곽을 빨리
                           파악할 수 있습니다.

                         • 다른 부서의 업무내용도 같이 확인할
                           수 있으므로 자연스러운 협업이 이루
                           어집니다.

프랜차이즈정보화시스템연구소      20
매장평가 시스템


                         • 본부의 지침대로 매장을 운영하는지
                           평가정보를 통해 확인 할 수 있습니다.

                         • 미스터리쇼핑을 이용하여 고객의 시선
                           으로 평가를 할 수 있으며, 자연스러운
                           고객경험관리가 됩니다.

                         • 평가정보는 매장을 관리하는 객관적인
                           자료가 됩니다.




프랜차이즈정보화시스템연구소      21
고객의 소리


                        • 고객으로부터 직접 들은 의견은 매우
                          소중합니다.

                        • QR코드와 스마트폰을 이용하여 체계
                          적으로 고객의견을 관리할 수 있습니
                          다.

                        • 통계를 통해 고객의견의 윤곽을 파악
                          할 수 있습니다.

                        • 고객의견은 매장을 관리하는 객관적인
                          자료가 됩니다.

프랜차이즈정보화시스템연구소     22
통계와 보고서


                         • 매장 분류 정보를 이용하여 다양한 통
                           계를 제공합니다.

                         • 매번 통계 작업을 하지 않아도 됩니다.

                         • 서류로 보관하지 않으므로 열람이 쉽
                           습니다.

                         • 통계 및 보고서 작업은 시스템에 맡기
                           고, 직원은 매장 관리에 전념할 수 있습
                           니다.


프랜차이즈정보화시스템연구소      23
시스템 활용 예




프랜차이즈정보화시스템연구소      24
슈퍼바이저의 매장 관리


                 매장의 전반적인 상황을 파악하고 매장을 방문합니다. 특이
                 사항, 계약사항, 업무일지, 평가정보 등…

                 평가정보를 이용해 점주와 상담을 할 수 있습니다. 또한, 고객
                 의견을 이용해 매장 운영의 문제점을 상담합니다.

                 매장 방문 시 발생한 업무 정보는 시스템에 기록합니다.

                 시스템에 입력하는 것으로 보고서 작업은 끝입니다. 별도의
                 보고서 작업은 없습니다.




프랜차이즈정보화시스템연구소        25
본부 회의


                 회의 용 문서를 별도로 준비할 필요가 없습니다. 시스템에서 제
                 공하는 통계자료를 바로 회의에 이용할 수 있습니다.

                 객관적인 통계자료를 가지고 회의를 진행하면 회의가 간단 명
                 료해 집니다.
                 직원마다 주관적인 의견을 관철 시키기 위해 목소리를 높이고
                 회의가 길어지는 것을 방지 할 수 있습니다.

                 회의를 위한 형식적인 회의가 아닌 매장 관리를 위한 알찬 회의
                 를 진행할 수 있습니다.

                 업무용 자료와 회의용 자료를 따로 작성하거나 구분할 필요가
                 없으므로 업무와 회의의 연계성이 높아 집니다.

프랜차이즈정보화시스템연구소        26
감사합니다.



                   프로그램 개발 및 공급

                 프랜차이즈 정보화 시스템 연구소
                      대표 국민재

                    kmj624@gmail.com




프랜차이즈정보화시스템연구소             27

More Related Content

What's hot

Different types of PCR
Different types of  PCRDifferent types of  PCR
Different types of PCRMicrobiology
 
The European Nucleotide Archive
The European Nucleotide ArchiveThe European Nucleotide Archive
The European Nucleotide ArchiveEBI
 
Apache Spark sql
Apache Spark sqlApache Spark sql
Apache Spark sqlaftab alam
 
Introduction to Next-Generation Sequencing (NGS) Technology
Introduction to Next-Generation Sequencing (NGS) TechnologyIntroduction to Next-Generation Sequencing (NGS) Technology
Introduction to Next-Generation Sequencing (NGS) TechnologyQIAGEN
 
Analysis of ATAC-seq data
Analysis of ATAC-seq dataAnalysis of ATAC-seq data
Analysis of ATAC-seq dataShaojun Xie
 
Big Data Fabric 2.0 Drives Data Democratization
Big Data Fabric 2.0 Drives Data DemocratizationBig Data Fabric 2.0 Drives Data Democratization
Big Data Fabric 2.0 Drives Data DemocratizationCambridge Semantics
 
Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)
Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)
Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)Kent Graziano
 
A Comparison of NGS Platforms.
A Comparison of NGS Platforms.A Comparison of NGS Platforms.
A Comparison of NGS Platforms.mkim8
 
Moving from SQL Server to MongoDB
Moving from SQL Server to MongoDBMoving from SQL Server to MongoDB
Moving from SQL Server to MongoDBNick Court
 
Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,
Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,
Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,Karan Veer Singh
 
Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...
Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...
Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...VHIR Vall d’Hebron Institut de Recerca
 
Nucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptx
Nucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptxNucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptx
Nucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptxkarmandeepkaur7
 
How to use deep learning on biological data
How to use deep learning on biological dataHow to use deep learning on biological data
How to use deep learning on biological dataAly Abdelkareem
 
Microarray data analysis _ by Ritesh Kumar
Microarray data analysis _ by Ritesh KumarMicroarray data analysis _ by Ritesh Kumar
Microarray data analysis _ by Ritesh KumarRITESH KUMAR
 

What's hot (18)

HiveServer2
HiveServer2HiveServer2
HiveServer2
 
Different types of PCR
Different types of  PCRDifferent types of  PCR
Different types of PCR
 
The European Nucleotide Archive
The European Nucleotide ArchiveThe European Nucleotide Archive
The European Nucleotide Archive
 
Apache Spark sql
Apache Spark sqlApache Spark sql
Apache Spark sql
 
Introduction to Next-Generation Sequencing (NGS) Technology
Introduction to Next-Generation Sequencing (NGS) TechnologyIntroduction to Next-Generation Sequencing (NGS) Technology
Introduction to Next-Generation Sequencing (NGS) Technology
 
Analysis of ATAC-seq data
Analysis of ATAC-seq dataAnalysis of ATAC-seq data
Analysis of ATAC-seq data
 
Big Data Fabric 2.0 Drives Data Democratization
Big Data Fabric 2.0 Drives Data DemocratizationBig Data Fabric 2.0 Drives Data Democratization
Big Data Fabric 2.0 Drives Data Democratization
 
Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)
Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)
Agile Data Engineering - Intro to Data Vault Modeling (2016)
 
Protein sequence databases
Protein sequence databasesProtein sequence databases
Protein sequence databases
 
A Comparison of NGS Platforms.
A Comparison of NGS Platforms.A Comparison of NGS Platforms.
A Comparison of NGS Platforms.
 
Moving from SQL Server to MongoDB
Moving from SQL Server to MongoDBMoving from SQL Server to MongoDB
Moving from SQL Server to MongoDB
 
Protein databases
Protein databasesProtein databases
Protein databases
 
Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,
Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,
Single nucleotide polymorphisms (sn ps), haplotypes,
 
Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...
Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...
Introduction to Galaxy (UEB-UAT Bioinformatics Course - Session 2.2 - VHIR, B...
 
Nucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptx
Nucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptxNucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptx
Nucleic Acid Databases (NDB ) of bioinformatics pptx
 
How to use deep learning on biological data
How to use deep learning on biological dataHow to use deep learning on biological data
How to use deep learning on biological data
 
Rflp 4
Rflp 4Rflp 4
Rflp 4
 
Microarray data analysis _ by Ritesh Kumar
Microarray data analysis _ by Ritesh KumarMicroarray data analysis _ by Ritesh Kumar
Microarray data analysis _ by Ritesh Kumar
 

Viewers also liked

[프랜차이즈] 4팀 ver1.0
[프랜차이즈] 4팀 ver1.0[프랜차이즈] 4팀 ver1.0
[프랜차이즈] 4팀 ver1.0nceo
 
프랜차이즈 사업
프랜차이즈 사업프랜차이즈 사업
프랜차이즈 사업수지 황
 
Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅
Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅
Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅Steve Kim
 
상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내
상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내
상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내재표 장
 
외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)
외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)
외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)BROWNBAG COFFEE
 
배달의민족 회사소개서
배달의민족 회사소개서배달의민족 회사소개서
배달의민족 회사소개서범준 신
 
야놀자 회사소개서 201507
야놀자 회사소개서 201507야놀자 회사소개서 201507
야놀자 회사소개서 201507(주)야놀자
 
사업계획서 빈스홀릭
사업계획서 빈스홀릭사업계획서 빈스홀릭
사업계획서 빈스홀릭Seong-su Park
 
로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가
로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가
로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가BROWNBAG COFFEE
 
[Stp] 피자스쿨
[Stp] 피자스쿨 [Stp] 피자스쿨
[Stp] 피자스쿨 Kimhanna90
 
인제베이커리
인제베이커리인제베이커리
인제베이커리Baekseo Choi
 
[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑
[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑
[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑ChangeON@
 
Nexpom - SPC for based on Big Data
Nexpom - SPC for based on Big DataNexpom - SPC for based on Big Data
Nexpom - SPC for based on Big DataHwan Lee
 
Fc2 final
Fc2 finalFc2 final
Fc2 finalnceo
 
2011b 3rd session
2011b 3rd session2011b 3rd session
2011b 3rd sessionnceo
 
브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)
브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)
브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)BROWNBAG COFFEE
 
[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은
[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은
[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은Sang Eun Shin
 

Viewers also liked (20)

[프랜차이즈] 4팀 ver1.0
[프랜차이즈] 4팀 ver1.0[프랜차이즈] 4팀 ver1.0
[프랜차이즈] 4팀 ver1.0
 
프랜차이즈 사업
프랜차이즈 사업프랜차이즈 사업
프랜차이즈 사업
 
Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅
Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅
Dymanics crm 소개서 프렌차이즈 가맹점 해외바이어 영업-v1_2015_비에스이컨설팅
 
상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내
상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내
상명대학교 경영대학원 프랜차이즈 융합경영 최고위과정 안내
 
Cafe Dutch
Cafe DutchCafe Dutch
Cafe Dutch
 
외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)
외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)
외식업 종사자를 위한
 커피 산업 가이드(배포용)
 
배달의민족 회사소개서
배달의민족 회사소개서배달의민족 회사소개서
배달의민족 회사소개서
 
야놀자 회사소개서 201507
야놀자 회사소개서 201507야놀자 회사소개서 201507
야놀자 회사소개서 201507
 
사업계획서 빈스홀릭
사업계획서 빈스홀릭사업계획서 빈스홀릭
사업계획서 빈스홀릭
 
로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가
로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가
로켓 스타트업 - 지속 성장 가능한 회사는 어떻게 만들어지는가
 
[Stp] 피자스쿨
[Stp] 피자스쿨 [Stp] 피자스쿨
[Stp] 피자스쿨
 
인제베이커리
인제베이커리인제베이커리
인제베이커리
 
[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑
[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑
[2013 changeon@between] 동네빵집 기살리는 커뮤니티매핑
 
11장
11장11장
11장
 
Nexpom - SPC for based on Big Data
Nexpom - SPC for based on Big DataNexpom - SPC for based on Big Data
Nexpom - SPC for based on Big Data
 
Fc2 final
Fc2 finalFc2 final
Fc2 final
 
2011b 3rd session
2011b 3rd session2011b 3rd session
2011b 3rd session
 
브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)
브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)
브라운백커피 2016 카페 베이커리 페어 전문 세미나 | 이것이 카페다 (배포용)
 
[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은
[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은
[온라인광고] 뚜레쥬르 기획안 언론홍보 신상은
 
Iot 전개 동향 및 주요 이슈
Iot 전개 동향 및 주요 이슈Iot 전개 동향 및 주요 이슈
Iot 전개 동향 및 주요 이슈
 

Similar to 매장평가를 활용한 프랜차이즈 매장관리 시스템

스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석Hyunjong Wi
 
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득Pikdata Inc.
 
[한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료
[한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료 [한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료
[한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료 Sejeong Kim 김세정
 
GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서
GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서
GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서Hyeonji Jeong
 
Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...
Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...
Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...Alvin You
 
나만의 비서, 나비
나만의 비서, 나비나만의 비서, 나비
나만의 비서, 나비준성 박
 
나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)
나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)
나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)준성 박
 
온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석
온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석
온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석수보 김
 
[생산운영관리]OKoutdoor 20101210
[생산운영관리]OKoutdoor 20101210[생산운영관리]OKoutdoor 20101210
[생산운영관리]OKoutdoor 20101210Stephene Choi
 
Pos 시스템 정회성
Pos 시스템 정회성Pos 시스템 정회성
Pos 시스템 정회성darlinghs
 
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스BOAZ Bigdata
 
Database system ATC project presentation
Database system ATC project presentationDatabase system ATC project presentation
Database system ATC project presentationJI Jan
 
전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수
전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수
전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수Devgear
 
[비즈스프링] 웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어
[비즈스프링]  웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어[비즈스프링]  웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어
[비즈스프링] 웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어BizSpring Inc.
 
[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드
[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드
[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드kosena
 
ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티
ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티 ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티
ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티 (주)모아티티
 
인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20
인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20
인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20KYOYOON JUNG
 
The Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing Company
The Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing CompanyThe Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing Company
The Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing CompanyHatio, Lab.
 
Smartswatch (manager administrative program)
Smartswatch (manager administrative program)Smartswatch (manager administrative program)
Smartswatch (manager administrative program)Lee seunggu
 

Similar to 매장평가를 활용한 프랜차이즈 매장관리 시스템 (20)

스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석
 
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
 
[한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료
[한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료 [한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료
[한국IBM] 관리회계/경영계획 솔루션 Planning Analytics 소개자료
 
GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서
GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서
GS리테일 통합 물류시스템 구축 프로젝트 제안서
 
Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...
Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...
Case study on the integrated Warehouse Management System and its effectivenes...
 
나만의 비서, 나비
나만의 비서, 나비나만의 비서, 나비
나만의 비서, 나비
 
나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)
나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)
나만의 비서, 나비(이화여대 스마트창작터)
 
온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석
온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석
온라인 마케팅을 위한 빅데이터 분석
 
[생산운영관리]OKoutdoor 20101210
[생산운영관리]OKoutdoor 20101210[생산운영관리]OKoutdoor 20101210
[생산운영관리]OKoutdoor 20101210
 
Pos 시스템 정회성
Pos 시스템 정회성Pos 시스템 정회성
Pos 시스템 정회성
 
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [MarketIN팀] : 디지털 마케팅 헬스체킹 서비스
 
[필립 코틀러] 마케팅관리론 해설강의 3장
[필립 코틀러] 마케팅관리론 해설강의 3장[필립 코틀러] 마케팅관리론 해설강의 3장
[필립 코틀러] 마케팅관리론 해설강의 3장
 
Database system ATC project presentation
Database system ATC project presentationDatabase system ATC project presentation
Database system ATC project presentation
 
전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수
전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수
전사 데이터 관리 반드시 피해야 할 7가지 실수
 
[비즈스프링] 웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어
[비즈스프링]  웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어[비즈스프링]  웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어
[비즈스프링] 웹분석컨설팅 서비스 : 스마트케어
 
[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드
[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드
[코세나, kosena] 빅데이터 구축 및 제안 가이드
 
ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티
ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티 ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티
ERP 기업자원관리 프로그램 _ 모아티티
 
인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20
인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20
인공지능, 머신러닝의 이해 강의자료 2019.12.20
 
The Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing Company
The Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing CompanyThe Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing Company
The Innovative Service Platform for Small and Medium Manufacturing Company
 
Smartswatch (manager administrative program)
Smartswatch (manager administrative program)Smartswatch (manager administrative program)
Smartswatch (manager administrative program)
 

매장평가를 활용한 프랜차이즈 매장관리 시스템

  • 1. 제안서 블루체크 프랜차이즈 매장관리 시스템 bluecheck.co.kr 프랜차이즈정보화시스템연구소 1
  • 2. BLUECHECK 매장관리 시스템 스마트한 매장관리 매장관리를 위한 올바른 판단을 할 수 있도록 객관적이고 체계적인 정보를 제공합니다. 효율적인 매장관리 통계 및 보고서 작업을 줄이고 직원은 매장 현 장관리에 좀더 전념합니다. 협업하는 매장관리 매장정보는 시스템으로 공유하여 타 부서와의 자연스러운 협업을 유도합니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 2
  • 3. 목차 여러분의 매장관리는 어떻습니까? 체계적인 매장관리는 어떻게 해야 할까요? 어떤 매장 정보를 관리해야 할까요? 블루체크 매장관리 시스템 소개 시스템 활용 예 프랜차이즈정보화시스템연구소 3
  • 4. 여러 분의 매장관리는 어떻습니까? 프랜차이즈정보화시스템연구소 4
  • 5. 매장 관리가 스마트한가요? 주관적인 판단에만 의존하여 매장을 관리하십니까? 객관적인 정보가 뒷받침 된다면 좀더 스마트한 매장관리가 되지 않을까요? 여러 분의 업무는 어떤 모습입니까? 프랜차이즈정보화시스템연구소 5
  • 6. 매장관리가 효율적인가요? 매장 정보를 서류로 처리하느라 업무시간이 많이 매장 정보를 시스템으로 처리한다면 좀더 효율적 걸리십니까? 이지 않을까요? 여러 분의 업무는 어떤 모습입니까? 프랜차이즈정보화시스템연구소 6
  • 7. 타 부서와의 협업은 어떤가요? 인테리어 인테리어 점포개발 점포개발 시설집기 시설집기 물류 슈퍼바이저 물류 시스템 슈퍼바이저 교육인력 기획 교육인력 기획 타 부서와의 업무 협조 때문에 본인의 업무가 늦 정보 공유가 제대로 이루어 진다면 협업이 좀더 어 지지는 않은가요? 수월하지 않을까요? 여러 분의 업무는 어떤 모습입니까? 프랜차이즈정보화시스템연구소 7
  • 8. 체계적인 매장관리는 어떻게 해야 할까요? 프랜차이즈정보화시스템연구소 8
  • 9. 현장 정보를 계량화 체크리스트와 같은 계량화된 정보로 서술형 보고서 보다는 그러면 통계를 구할 수 있다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 9
  • 10. 계량화된 정보는 데이터베이스 시스템으로 관리 문서 형태의 보관은 정보의 가공이 어려 DB로 구축한 정보는 가공 및 열람이 쉬 워 업무의 효율이 떨어진다. 워 업무의 효율이 올라간다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 10
  • 11. 매장 정보는 시스템으로 공유 인테리어 점포개발 시설집기 물류 시스템 슈퍼바이저 교육인력 기획 부서간 정보의 공유는 협업의 첫 걸음입니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 11
  • 12. 어떤 매장정보를 관리해야 할까요? 프랜차이즈정보화시스템연구소 12
  • 13. 일상 업무 속에 답이 있다. 업무일지에 빠르게 접근하기 위해서는 적절한 분류가 필요하다. 매장, 담당자, 업무종류, 내용종류, 등… 통계를 통해 업무의 윤곽을 파악하고, 필요한 업무일지에 빠르게 접근한다. 평소 기록한 업무일지 속에 매장관리의 답이 있습니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 13
  • 14. 본부 지침대로 운영하고 있을까? 슈퍼바이저 매장평가 프랜차이즈정보화시스템연구소 14
  • 15. 고객의 시선으로 평가한다. 본부의 시선이 아닌 고객의 시선으로 평가 관리감독이 없는 평소의 모습 평가 경쟁 매장의 평가 미스터리쇼핑 자연스러운 고객 경험 관리 프랜차이즈정보화시스템연구소 15
  • 16. 고객으로부터 직접 듣는다. 현장에서 발생한 고객의견은 현장에서 바로 받아야 한다. 쪽지로 받는 것이 제일 쉽지만, 통계가 어렵다. QR코드 활용 매장 공간 정보를 담은 매장 공간에 부착 스마트폰으로 접속 QR 코드 테이블, 화장실, 등 고객의견 기록 프랜차이즈정보화시스템연구소 16
  • 17. 기준 정보가 필요하다. 많은 매장 정보 중에서 기준이 되는 정보가 필요하다. 매장 이력정보관리 • 기초정보관리 : 매장이름, 주소, 담당자, 계약자 • 매장분류관리 : 브랜드, 지역, 본부, 담당자, 등… • 계약정보관리 : 계약종류, 계약날짜, 특이사항 등… • 각종 통계 프랜차이즈정보화시스템연구소 17
  • 18. 블루체크 매장 관리 시스템 시스템 소개 프랜차이즈정보화시스템연구소 18
  • 19. 매장 이력 관리 • 매장의 기초정보를 관리하는 이력관리 시스템을 제공합니다. • 다양한 매장분류를 이용하여 원하는 매장그룹을 빨리 찾을 수 있습니다. • 매장 상태 값을 이용하여 전체 매장의 상태를 한눈에 파악 할 수 있습니다. • 다른 정보와 연계하여 매장에 관련된 모든 정보를 열람할 수 있습니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 19
  • 20. 업무일지 시스템 • 매장에 관련된 모든 부서의 업무일지 를 체계적으로 관리합니다. • 다양한 분류를 통해 원하는 업무일지 에 빠르게 접근 할 수 있습니다. • 통계를 이용하여 업무의 윤곽을 빨리 파악할 수 있습니다. • 다른 부서의 업무내용도 같이 확인할 수 있으므로 자연스러운 협업이 이루 어집니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 20
  • 21. 매장평가 시스템 • 본부의 지침대로 매장을 운영하는지 평가정보를 통해 확인 할 수 있습니다. • 미스터리쇼핑을 이용하여 고객의 시선 으로 평가를 할 수 있으며, 자연스러운 고객경험관리가 됩니다. • 평가정보는 매장을 관리하는 객관적인 자료가 됩니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 21
  • 22. 고객의 소리 • 고객으로부터 직접 들은 의견은 매우 소중합니다. • QR코드와 스마트폰을 이용하여 체계 적으로 고객의견을 관리할 수 있습니 다. • 통계를 통해 고객의견의 윤곽을 파악 할 수 있습니다. • 고객의견은 매장을 관리하는 객관적인 자료가 됩니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 22
  • 23. 통계와 보고서 • 매장 분류 정보를 이용하여 다양한 통 계를 제공합니다. • 매번 통계 작업을 하지 않아도 됩니다. • 서류로 보관하지 않으므로 열람이 쉽 습니다. • 통계 및 보고서 작업은 시스템에 맡기 고, 직원은 매장 관리에 전념할 수 있습 니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 23
  • 25. 슈퍼바이저의 매장 관리 매장의 전반적인 상황을 파악하고 매장을 방문합니다. 특이 사항, 계약사항, 업무일지, 평가정보 등… 평가정보를 이용해 점주와 상담을 할 수 있습니다. 또한, 고객 의견을 이용해 매장 운영의 문제점을 상담합니다. 매장 방문 시 발생한 업무 정보는 시스템에 기록합니다. 시스템에 입력하는 것으로 보고서 작업은 끝입니다. 별도의 보고서 작업은 없습니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 25
  • 26. 본부 회의 회의 용 문서를 별도로 준비할 필요가 없습니다. 시스템에서 제 공하는 통계자료를 바로 회의에 이용할 수 있습니다. 객관적인 통계자료를 가지고 회의를 진행하면 회의가 간단 명 료해 집니다. 직원마다 주관적인 의견을 관철 시키기 위해 목소리를 높이고 회의가 길어지는 것을 방지 할 수 있습니다. 회의를 위한 형식적인 회의가 아닌 매장 관리를 위한 알찬 회의 를 진행할 수 있습니다. 업무용 자료와 회의용 자료를 따로 작성하거나 구분할 필요가 없으므로 업무와 회의의 연계성이 높아 집니다. 프랜차이즈정보화시스템연구소 26
  • 27. 감사합니다. 프로그램 개발 및 공급 프랜차이즈 정보화 시스템 연구소 대표 국민재 kmj624@gmail.com 프랜차이즈정보화시스템연구소 27