빅데이터는 상권분석에 어떤 영향을 미치는가?

안녕하세요 디지털 콘텐츠기업 성장지원센터 SNS 기자단(이하 기자단)입니다. 4차 산업중 하나인 빅데이터 산업은 꾸준한 성장세를 보이며 최근 초거대 AI인 Chat GPT등과 연계하여 새로운 시장을 창출하고 있습니다.

 

이렇게 빠른 성장을 하는 빅데이터 산업은 기업들의 제품 및 서비스 개발과 마케팅에도 활용되지만, 입지와 상권분석에도 다방면으로 활용되고 있습니다. 그렇다면 빅데이터, 그리고 데이터 분석을 통해서 상권분석에 어떻게 활용을 할 수 있을까요? 

 

<빅데이터 상권분석 실습 강의 진행 모습, 출처 : 기자단 직접 촬영>

 

 빅데이터 분석의 목적은 현황을 진단하고 미래사업을 예측하기 위함입니다. 과거에 상권은 역세권에 위치하고 유동인구가 많으면 잘된다는 속설이 있었지만, 막상 사람들이 많이 가는 맛집들은 오히려 역에서 멀거나 주변에 유동인구가 적은 경우도 있습니다. 잘나가는 상권 속 숨겨진 비밀, 빅데이터를 통해 궁금증을 해소해 볼까요?

 

전문가분께서 흥미로운 예시를 들어주었습니다. 바로 백화점의 DM을 통한 홍보 프로젝트가 그 사례였습니다. DM은 보통 해당 점포의 로고가 적힌 봉투에 프로모션에 대한 안내책자 등을 전달하는 전통적인 마케팅입니다. 일반적으로 DM을 보낸 후 회수율은 5%가 되지 않으며, 읽지 않고 버리는 경우도 많다고 합니다.

 

 그런데 데이터분석 프로젝트 진행 시, 발송지역을 공동주택과 인근의 빌라 및 다세대 지역으로 나누어 DM을 동시에 송부해보았다고 합니다. 유사한 지역과 입지에 있는 경우에 후자의 DM 회수율은 압도적이었습니다. 통상적으로 아파트의 경우 인구밀집도가 높아 백화점 외에도 다양한 상업시설에서 DM을 보내는 반면, 다세대 주택이나 빌라는 DM자체의 발송량이 아파트에 비해 비교적 적기 때문에 DM을 신중하고 주의깊게 보는 경우가 많아 회수율이 늘어난 것입니다.

 

결과적으로 높은 DM 회수율은 백화점에 매출 상승에 기여하고 관심고객을 이끌어 낼 수 있었습니다. 빅데이터를 활용함으로써 같은 상권이라고 해도 거주형태별로 다른 결과물을 이끌어 낼 수 있는 사례였습니다.

 

또 한가지 흥미로운 사례는 바로 부산의 대표 관광지와 관련한 내용입니다. 부산 거주민이 아닌 관광객은 주로 대표 관광지인 해운대를 방문하거나 해안가를 방문하는 비율이 높습니다. 데이터를 확인하지 않는다면, 해운대는 해안관광 위주로 개발되어 있을 것이라 생각할 수 있습니다.

 

그러나, 데이터 분석은 이에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 부산 및 인근 경상권 거주자의 경우에는 같은 부산 해운대여도, 가족 단위의 고객들이 ‘양식’을 먹고 ‘쇼핑’을 위한 장소로 인식하고 있다는 사실 데이터 결과물로 도출되었습니다. 즉 같은 상권이어도 배후 거주인구에 대해 바라보는 관점이 다르고 이를 통해 빅데이터 분석은 상권에 대한 입체적 관점을 제공하고 타겟 고객을 나눌 수 있다는 얘기입니다. 이는 ‘해운대=해안관광’이라는 편견을 넘어서게 합니다.

 

이러한 두 사례를 통해 사람들이 일반적으로 알고 있는 데이터는 데이터 자체로서의 유의미성이 떨어질 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 중요한 것은 데이터의 양을 최대한 늘린 후에 공통점과 차이점을 비교할 수 있는 사례에 적용시켜 추론을 해야 한다는 점입니다.

 

상권분석에 빅데이터를 활용한다면 더욱 신뢰성이 높고 유의미한 데이터 분석이 이루어질 수 있습니다. 예를 들어, 특정상권을 지정한 뒤 중심반경 1km네에 배후인구와 주거용도별 거주인구의 추이를 시계열로 분석하고, 추가로 임대료, 소득수준, 월간 식재료 및 외식비용에 대한 단가를 구한 뒤 이것을 인근지역 데이터와 비교한다면 더욱 정확한 분석이 가능할 것입니다.

 

이러한 데이터의 활용은 비단 외식업종이나 상권분석에만 해당되지 않고, 공장의 입지분석이나, 거주용 부동산, 그리고 도시계획에도 활용될 수 있습니다. 관심있는 지역 기본데이터를 찾고 특정 가설을 세운 뒤 그것의 변화를 분석하면서 검증하는 과정을 반복하여 수행하면 빅데이터 분석에 대한 접근성과 활용도가 더욱 높아질 것이라고 생각합니다.