GIS

맨하탄과 서울의 스타벅스 입지

스타벅스 입지지도. CartoDB를 이용해서 제작.

Tip

1. visible layer를 클릭하면 맥도날드(미국), 스타벅스(미국), 롯데리아(서울), 스타벅스(서울) 레이어가 있습니다. 껐다켰다 하면 됩니다.

2. 검색창에 seoul을 치면 서울로 이동합니다. 서울에서 롯데리아와 스타벅스의 입지전략의 차이점을 볼 수 있겠네요(미국에서는 맥도날드와 스타벅스 입지 차이점). 데스크톱에서만 검색창이 보입니다. 모바일에서는 레이어 on/off만 가능!

작년 11월에 틈나서 잠깐 만들어본건데, 페북 공유만 해두었다. 까먹고 있다가 기록해두자는 차원에서 적어봄 ㅎㅎ


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미국 인 앤 아웃 버거 (In-N-Out Burger) 출점 지도

photo 

미국 프랜차이즈 출점지도입니다. 소개하는 브랜드는 인앤아웃버거(In-N-Out Burger) 입니다. 인앤아웃 버거(In-N-Out Burger)의 간단한 개요는 아래와 같습니다.
  • 창업: 1948년에 설립(맥도날드와 같은 해), 66년의 역사
  • 매출: 625백만$(6,706억원, 2012년 기준)
  • 규모: 290개 매장, 18,000명 근무(2013.12월 기준)

아래는 미국 서부 지역의 인 앤 아웃 버거 매장 분포지도입니다. 동그란 노란색 점이 매장 위치이며, 숫자가 적힌 라벨은 출점순서를 나타냅니다. (터치 또는 클릭으로 이동하거나  Zoom-in/out이 가능합니다)  

다음으로 우리에게 잘 알려진 맥도날드 및 스타벅스와의 출점전략을 간단히 비교해보았습니다. 인앤아웃(In-N-Out Burger) 미국 매장 분포(290개) 서부지역에만 집중적으로 출점하였고, 유타와 텍사스에 추가로 진출하는 상황이 확인됩니다.innout 

맥도날드(McDonald) 미국 매장 분포(15180개) 미국 전역에, 특히 정중앙을 기준으로 동부지역에 빈틈없이 분포하고 있습니다. 빈자리가 안보이네요.mcdonald 

스타벅스(Starbucks) 미국 매장 분포(11604개) 허브 앤 스포크(hub & spoke) 전략이 잘 드러납니다. 전략지역에 집중투하합니다. 지도상으로는 빈틈이 많으나, 매장수는 맥도날드와 4000개 가량 차이가 날 뿐입니다. starbucks 

조만간 스타벅스를 주제로 몇 가지 지도를 선보일 예정입니다. 예전에 CartoDB를 잘 다루려면 여러모로 번거로웠는데, 최근 접속해보니 정말 좋아졌네요. 오랜만에 테스트 겸 짧게 포스팅합니다. :)


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공공데이터 시각화 : 광주광역시 광산구 청소년복합문화센터 입지평가와 대중교통버스노선맵핑

전공수업을 거치면서 가장 재미있게 작업했던 부분은 다이어그램이다. 데이터시각화(data visualization)와 견주어 말하자면 사고시각화(logic visualization)라고 이름 붙이면 적절할 것 같다. 그렇다고 데이터시각화라고해서 로직이 없는 것이 아니기에 그 둘을 나눈다는 시도 자체가 별 의미가 없다고 생각한다.

데이터시각화는 왜 하는가? 좋은 데이터시각화란 무엇인가?

명쾌한 답이 될 수 있을지 잘 모르겠지만, 데이터시각화는 숫자로 표현되었을때는 잘 몰랐던 사실을 새롭게 보기 위함이다. 그렇기에 시각화를 하든 안하든 상관없는, 이해하기 어렵지 않고 이미 알고 있는 단순한 사실을 시각화하는 건 큰 의미가 없을 수 있다. 그건 그저 '그래프 꾸미기'에 지나지 않는 것이다. 시각화를 통해 '아~ 이런 사실/문제점/차이점/공통점/의미가 있었구나'하고 새롭게 알게되고 공감, 공유되는 과정을 유도하는 결과물이야말로 좋은 데이터시각화라 할 수 있겠다.

그동안 재밌게 찾아본 비주얼들은 대부분 단순한 통계수치를 꾸미는 것에 지나지 않거나, 복잡한 내용을 단순한 그래프로 일바화하여 간단히 설명하였다 하더라도 '그래서 그게 어쨌다는거지?' 하는 투로 반응할 수 밖에 없는 경우도 많았다. 

그렇기 때문에 실무적으로 혹은 전략적으로 필요한 의사결정에 영향을 줄 수 있는 방향으로 데이터가 수집되고 활용되고 표현될 때 데이터시각화는 큰 의미를 가질 수 있을거라 생각한다.

서론이 너무 길었고, 최근에 작업한 것들을 몇 개 소개할까 한다. 시작부터 데이터시각화의 요건을 나름 엄격하게(?) 말했지만, 벌려놓은 이야기에 어울릴만큼 내가 좋은 결과물을 만들어내고 있다는 이야기는 아니다. 좀 구차한가 ㅎㅎㅎ


1. 청소년문화센터 입지평가

광주 광산구청과 작업한 것 일부이다. 현재 청소년복합문화센터를 건립하기 위해 노력중이다. 적절한 부지를 탐색한 결과 건물을 세울 곳을 우선 정했다. 과연 그 위치가 적절한지에 대해 ppt 한장에 요약될 수 있도록 지도 한장과 그래프 두 편을 만들었다. 사용한 데이터는 통계청이 발표한 2010년 인구센서스 자료와 GIS United의 XsDB이다.(http://www.gisutd.com/GU_XsDB/)

바탕에 깔린 갈색농도는 청소년인구가 어디에 분포해있는지(살고 있는지)를 보여준다. 색이 짙을수록 청소년이 밀집해있다는 뜻이다. 노란색 십자가로 된 부분이 건설예정지이다. 

평가하고 싶었던 부분은 '보다 많은 수요자의 접근성'이다. 보다 많은 청소년들이 쉽게 찾아올 수 있는 위치에 건물을 짓는 것인지 알아보고 싶었다. 

지도로만 확인해도 짙은 갈색이 아래 위로 넓게 분포하는 것을 알 수 있다. 또 하나 확인할 수 있는 것은 신가동/신창동 사이에 보이는 청소년 밀집지, 가장 위쪽에 첨단지역에 보이는 청소년밀집지이다.

예정지를 중심으로 반경 3km의 원을 그려 공간연산을 통해 얼마나 많은 청소년이 거주하고 초중고교가 주변에 있는지를 체크했다. 그 결과 예정지로부터 반경 3km 이내에 광산구 전체 청소년 인구의 약 28%가 거주하고 있다는 사실을 알 수 있었다. 그리고 청소년들이 통학하는 초중고교 갯수와 학생수 또한 광산구 전체의 1/4가량 분포하고 있었다. 앞서 언급한 또다른 청소년 밀집지와 비교를 하지는 않았지만, 청소년복합문화센터의 위치로 적절하다고 보여진다.


2. 광주광역시 대중교통 평가 - 버스노선은 적절한가?

광주 광산구는 최근에 인구가 급증한 지역이다. 경기도의 1기 신도시(성남시,고양시 등등)와 유사한 성격을 나타낸다. 때문에 인프라가 갖춰지는 속도는 인구가 증가하는 속도에 발맞추지 못하고 있는 것이 사실이다. 그 중 광주 전체를 놓고 봤을 때 대중교통버스 노선 수는 적절히 편제되었는지 확인해보았다.

버스가 다니는 도로에 몇 대의 버스가 지나다니고 있는지를 맵핑했다. 두껍고 짙은 갈색일수록 많은 버스, 얇고 옅은 노란색일수록 적은 버스노선이 다니는 것을 뜻한다. 옅은 회색의 땅은 광산구, 짙은 회색의 땅은 광주의 기타 행정구(동구,북구,서구,남구)이다. 한눈에 보기에도 광산구와 다른 행정구의 버스교통상황은 크게 차이가 난다. 이를 수치적으로 비교하면 다음과 같다.

광산구는 북구 다음으로 인구규모가 큰 지역이다. 커버하는 면적은 광주 전체의 50%에 이른다. 하지만 구 내를 경유하는 버스노선 수는 37편으로 최하위를 기록하고 있다. 단순 산수로 인구를 버스노선수로 나누어보면 남구에 비해 약 2배에 이르는 1만명 가량이 하나의 노선을 이용한다고 할 수 있다. 이러한 버스노선 불균형 문제를 개선하려한다면, 광산구는 (1차적으로) 노선당 7천명 수준이 될 수 있도록 - 인구가 가장 많은 북구를 기준으로 - 증편하는 것을 고려할 수 있다. 그리고 증편하는 지역은 위의 지도에서 얇고 샛노란 도로를 기준으로 하면 될 것이다. 

버스를 증편하는 기준을 하나 더 고려한다면, 경제활동인구를 고려할 수 있다. 광주의 대표적인 산업단지로는 하남산업단지와 첨단산업단지가 있다. 하남산업단지는 광산구에, 첨단산업단지는 북구에 위치하고 있다.

왼쪽지도는 하남산업단지를 지나는 버스노선을 맵핑한 지도이고, 오른쪽은 첨단산업단지를 지나는 버스노선을 맵핑하였다. 바탕의 녹색 밀도는 광주 전체의 30대 인구분포이다. 대조적으로 드러나는 것은, 하남산업단지를 경유하는 버스는 광산구 내부에서 운영하는 노선이 대부분인데 반해, 첨단산업단지를 경유하는 버스노선은 광주전체를 누비고 있다. 

30대 인구가 산업단지 내 직장을 고려할 때 우선순위는 어느 곳이 될 수 있을까? 구직자가 자가용을 이용하지 않는다 가정하면, 광산구 이외의 동구,서구,남구,북구의 30대 구직자는 하남산업단지의 다른 여건이 좋다하더라도 교통문제 때문에 첨단산업단지를 선택할 가능성도 있다. 

다시 말해, 단순히 버스노선을 양적으로 증편하는 것에 그치지 않고 지역 내 생활환경, 경제활동 등을 고려해서 질적인 증편이 될 수 있도록 하면 좋을 것이다.



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서울시 어린이집과 인구현황

대학원 석사과정 논문에 연구지원한 내용 중 일부입니다.

서울시에는 6,600여개의 어린이집이 있습니다.

지난 5년간 인구변동이 있었을테고, 어린이집이 부족한 지역, 충분한 지역이 나뉠 것입니다. 

각 행정동별로 어린이집 수용가능 인원을 모두 더하여, 각 행정동의 4세이하 인구수와 비교하였습니다.

범례에서 20%라 하면, 4세이하 유아인구는 100명인데 어린이집이 수용가능한 인원은 20명이라는 뜻입니다.

붉은색일수록 수용이원이 모자란 행정동입니다. 다시 말해 어린이집 추가 설치가 시급한 지역이라 할 수 있습니다.

위 지도는 지난 5년간(센서스데이터 기준 '05년~'10년) 30대 인구 증감 패턴을 보여주는 지도입니다. 붉은색일수록 30대인구가 많이 유입된 지역, 푸른색일수록 30대 인구가 많이 빠져나간 지역이라 할 수 있습니다. 

30대인구는 4세이하 인구와 패턴이 일치합니다. 그들이 부모이니까요, 그리고 4세 이하 어린이가 독립할 확률도 거의 없지요.


행안부에서 발표한 2011년 기준 아파트 기준시가 분포입니다. 붉은색은 평당가가 높은 지역, 푸른색은 평당가가 낮은 지역입니다.

아파트 기준시가가 경제력을 간접적으로 대표하는 것이라 한다면, 우선적으로 국공립 어린이집을 지어야할 곳은 푸른색 지역이 아닐까 싶습니다. 이전에 포스팅한 강소주택 공모전에서 사용한 지도와 같은 내용입니다.

어린이집(우선적으로 국공립 어린이집) 공급이 필요한 곳은 여러군데 눈에 띄입니다만, 이번에 연구지원하는 내용의 중심사항이 어린이집 공급이 아닌지라 hot spot을 따로 표기하지는 않았습니다. 

세장의 지도를 비교해보면서 각자 판단해보고 토론하는 것도 의미있을 것 같네요


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SH공사 강소주택공모전(2011.8) - 신혼부부를 위한 주거 입지

이번 SH공사에서 주최한 강소주택 공모전에 참여하였습니다.


강소주택이란 '작지만 강한 주택'을 뜻하는 것으로, 1인가구, 1세대가구 수요에 맞춰 공급하려는 주택이름입니다.

작은공간을 큰 공간처럼 쓸 수 있게 디자인하는 것이 목표구요.


아이디어 구상시 고려사항

1) 수요층이 대부분 1~3인의 소규모 가구임을 고려하여, 주 타겟층을 설정하고 그들에 대한 분석을 바탕으로 다양한 사회적 문제에 대한 해법의 접근을 권장함.

2) 기존 소형주택의 실질적인 문제점에서 출발하여 제출된 작품의 개선효과를 구체적으로 표현하는 것을 권장 (예 : 실사용 면적 O㎡ 증가 등)

3) 제출작품의 아이디어를 강소주택 공급시에 적용할 수 있도록 과도하게 개념적이거나 활용가치 대비 과도한 공급 비용의 증가가 예상되는 아이디어는 지양함.

4) 국내의 2세대 주택, 공업화 주택 등과 일본의 세컨드 맨션, 컨셉트 맨션과 같은 기존의 사례를 참고하여 작업하되, 한국인의 라이프스타일에 적합한 디자인으로 제안할 것.

 

이번 공모전의 고려사항이었는데요, 3명이서 한팀으로 응모를 했는데 제가 맡은 부분은 


1) 수요층이 대부분 1~3인의 소규모 가구임을 고려하여, 주 타겟층을 설정하고 그들에 대한 분석을 바탕으로 다양한 사회적 문제에 대한 해법의 접근을 권장함.


에 초점을 맞췄습니다.


참여한 친구들 나이가 저는 27, 다른친구는 25, 28임을 고려해서, 몇년안에 결혼을 할텐데 신혼집은 어디에 차려야하나? 로 정해졌습니다.


서울시 초혼인구와 연령에 대한 현황입니다. 매년 약 6만명가량의 남녀가 결혼하고 초혼연령은 점차 높아지고 있습니다. 서울은 전국평균에 비해 좀더 늦는편이구요.





그래서 저희가 잡은 컨셉은 

"결혼하고 출산 전까지 전세집을 마련할 돈을 모으고 출산을 한 뒤에 육아비용도 좀 모을 수 있는 기간 동안 살 수 있는 임대형 소형주택" 입니다.


그리고 1년 단위로 계약하고 3회까지(총 3년) 재계약하는 조건입니다.


1. 아래 지도는 25세~35세의 인구의 직장을 맵핑한 것입니다. 1000대 기업 밀도 지도와 거의 유사합니다.


종로 및 을지로, 강남 테헤란로, 여의도 금융지구, 가산디지털단지 네군데가 가장 밀도가 높은 것으로 나타납니다.



위 네군데에 집중되는 직장인 수는 서울 전체 직장인 수의 약 30%이고, 그중에서도 강남과 종로에 집중되는 인구는 74%입니다.

따라서 요번 공모전은 우선적으로 강남과 종로로 출퇴근하는 25세~35세 인구가 신혼집을 구할때 어디로 위치를 잡을까? 로 좁혔습니다.

우선 현재 종로와 강남에 직장을 갖고 있는 젊은 층이 사는 곳은 어딘지 살펴봤는데요,


당연히 가장 많이 사는 곳은 직장 주변이었습니다. 

직장클러스터를 중심으로 반경 1.8km 안에 거주하고 있는 전체 젊은 직장인은, 종로의 경우 6.5%, 강남은 12% 가량 됩니다.


"집을 구할 때 첫째조건이 직장과 가까워야 한다"는 것이라면 거주지 분포는 직장밀집지역을 중심으로 서서히 퍼져나가야되는게 맞는게 아닌가 싶지만,

직장인 주소를 모두 맵핑했을 때 결과를 보면 직장 주변을 벗어나서는 평균 4km 이상 떨어진 지역에 집 위치를 잡습니다.


그 이유야 뭐 다양하겠지만 가장 핵심적인 이유는 아무래도 집값이 아닐까 싶습니다.




아파트 시세를 살펴보면, 직장주변은 평당 1000만원이 조금 넘는 수준이고, 

직장주변을 벗어나서 가장 많이 사는 곳의 평균 아파트 가격은 평당 600만원이 조금 못미칩니다.

현재 LH에서 공급하는 장기임대주택은 주변 전세시세의 80%로 공급한다고 하니, 

신혼부부를 위한 주택을 주변 시세가 750만원 이하인 지역에 공급한다면, 600만원 이하로 공급할 수 있다는 결론이 납니다.


이제 아파트 가격이 평당 750만원 이하인 지역 안에서 신혼부부를 위한 다른 조건은 어떤 것일지 살펴봤습니다.



이 다이어그램은 상당히 주관적인 것이긴 합니다만 아마 어느 정도 공감하실수는 있을 것 같습니다. 이런 것들을 다들 고려하지 않을까요..

좋은 집의 기준에 객관적인 지표를 사용했다면 좋았겠지만 공모전 마감이 코앞이라 제대로 살펴보지는 못했습니다.

저 요소들 중에 맵핑이 가능한것, 그리고 신혼부부에게 적합한 것들을 골라서 맵핑을 해봤습니다.

(사실 시댁과의 거리가 가장 중요하다는 주변의 이야기가 있었지만 맵핑이 불가능하므로 ㅎㅎ)


교통(버스+지하철), 문화(도서관+공연장+문화센터+영화관), 환경(공원, 산책가능한 학교), 대형마트, 산부인과 - 입니다.


버스와 지하철, 환경입니다.


우선 버스.

버스는 지하철보다 노선과 정류장 수가 훨씬 많습니다. 종로업무지구, 강남업무지구를 지나는 버스노선 중 상위 10개 노선의 경로를 맵핑했습니다.

업무지구 안에서 직장 위치가 조금씩 다를테니, 구역 안에 가장 많은 정류소를 지날수록 더 편리하다는 가정입니다. 

저 구역 안에 달랑 하나의 정류장에 머무른다면 환승 등등 복잡하니까요..

정류장으로부터 반경은 300m 이내에 있는 곳들로 정했습니다.


지하철.

지하철은 업무지역 바깥으로부터 6개 정거장까지를 맵핑했습니다. 버스보다는 정류장이 적으니 반경은 500m 이내로 설정했습니다.

환승까지 따지다보니 손으로 직접 셀 수 밖에 없었고.. 반경이나 그런것 보다는 간단한건 그냥 손으로 세는게 제일 빠른것 같습니다. 거리보다는 시간개념이니까요.


산책할 수 있는 공원 + 학교

공원은 10만제곱미터 이상의 공원을 맵핑했습니다. 전부 맵핑하자면 동네에 있는 조그만 공원까지 걸려들어서 서울시 전체가 산책하기 좋은곳이 되버립니다.

그리고 학교는, 특히 대학교의 경우 저녁시간대에 산책하는 동네주민분들 많이 볼 수 있습니다. 하지만 그렇다고 모든 대학교가 넓은 교정을 갖고 있는건 아니구요,

그래서 초중고대학교 모두 합쳐서 1만제곱미터 이상의 부지를 가진 학교를 골라냈습니다.

공원은 반경 1km, 학교는 반경 500m 이내 지역을 선정했습니다.


대형마트.

주변에 대형마트가 있어서 생필품을 저렴하게 구할 수 있는 곳을 맵핑했습니다. 

재밌었던 건, 강남으로 출근하는 굉장히 많은 인구가 관악구의 서울대주변, 신림에 살고 있는데 반경 1.5km 이내에 걸리는 대형마트가 하나도 없었습니다. 

물론 중소형 마트가 있어서 해결은 되겠지만요..현장답사를 해보지 못해서 이쯤에서 마무리되었습니다.

(결론적으로 마트때문에 이쪽 지역은 신혼부부가 살기에 적합한 곳에 들지 못했습니다)


산부인과

주변에 산부인과가 많을수록 아기를 갖고 정기적으로 검진을 받기 편리하다는 가정입니다.

각종 개인병원이 밀집한 강남구에 엄청 밀도가 높은 것을 볼 수 있습니다.

이 지도는 산부인과 포인트로부터의 반경보다는, 밀도지도에서 상위 50% 이내에 드는 지역을 골랐습니다.


문화시설

도서관 공연장 영화관 복합문화시설 다 합쳐서 이중에 하나라도 지하철 한 정거장 거리에 있으면 그나마 살만하다- 는 가정입니다.

이런 가정으로도 서울 전지역이 커버되지는 않습니다. 물론 산지도 있고 하지만..

서울 내 지하철 역사간 평균거리가 1.3km 이니까 집에서 걸어나와서 따지자면, 합쳐서 대략 1.5km로 계산했습니다.


아래 지도는 위의 요인들을 intersect한 결과입니다.



작은 폴리곤이 6개가 잡혔습니다. 사실은 7지역이지만 답십리쪽은 결과물에서 뺐습니다. 

답십리는 주변에 시립대 고려대 등이 있어서 입지여건이 괜찮다고는 생각했지만, 공모전 제출 패널에 전부 넣기에 자리가 비좁아서 아쉽게 제외했습니다 ㅠ


그리고 6개 지역을 위의 요인들에 맞춰서 강점이 뭔지 등등을 비교해보았고 (막대그래프), 각 지역의 강점에 맞춰서 아래에 있는 6지역을 제안했습니다.



내용은 그림파일에 보시는 것과 마찬가지 이구요, 


의외로 저런 조건을 다 만족하면서도 아파트 가격은 평당 600만원이 안되는 곳으로 맵핑이 되었습니다.

실제 부동산 매입, 개발과정은 염두에 두지 않는다면 말이죠..이론적으로만 생각하면 지금 살고 있는 지역보다 훨씬 더 싸게 지낼 수도 있습니다.


결론을 내리자면, 이미 2535 젊은이들이 살고 있는 지역과 겹치는 부분이 세군데 있었고, 제외되는 지역이 1군데, 새로운 지역이 3군데가 있습니다.

신촌 및 홍대, 강변, 행당(정확히는 도출된 결론에서 왕십리에 가깝습니다) 세 지역은 기존에도 많은 젊은 직장인이 살고 있습니다.

반면 신림, 서울대입구 주변은 마트가 없다는 이유로 최적지에 걸리지 않았구요,

새로운 지역은 남산 바로 밑에 명동과 만나는 지점(실제로 여기를 선호할 분들이 많을지는 논외로 두고-), 한성대입구, 천호역 인근입니다.


또하나 흥미로운 점은, 주택공사가 의도했는지는 알수 없지만 6군데 중에 세 지역(왕십리, 강변역, 천호역)은 아주 가까운 곳에 뉴타운 사업이 진행중입니다.

이번 공모전에서 제안하는 강소주택 유닛을 실험적으로 적용해보면 좋겠다는 생각이 들었습니다.


아래 샷은 공모전 최종으로 제안한 신혼부부를 위한 강소주택 유닛입니다. 저는 앞에 분석을 맡았고, 다른 팀원들이 주택을 디자인했습니다.



작은 집이지만 크게 쓰고, 또 신혼부부니까 신혼 분위기도 낼 수 있고, 각자의 프라이버시도 어느 정도 존중되는 유닛을 구상했습니다..

침실이 공중에 붕 떠있고 양 쪽의 긴 벽에 책상 와인바 등등 온갖 잡동사니가 빌트인 되어있고, 또 자꾸 늘어나는 살림들 수납하기 좋도록 디자인했습니다.


결혼하고 아기 가질때까지 3년 정도 이런 집에 사신다면...좋지 않으시겠습니까? 임대하는 전월세 가격도 더 싸구요..


결과는 공모전 장려상 수상했습니다.




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패션브랜드의 출점 입지 전략

지난 12월~2월까지 3개월간 한 패션브랜드의 매장별 매출데이터를 분석한 내용 중 일부입니다. 

분석된 내용 중에는 공개하기가 어려운 부분도 있기 때문에 어떤 방법들을 활용했는지를 중점적으로 적어보겠습니다.



이 패션브랜드는 현재 전국에 240 여개 가맹점을 가지고 있고, 앞으로 50~60개 정도의 가맹점주를 더 모집할 계획입니다

따라서 이번 분석을 통해 얻고자 한 결과물은 "어느 지역에 추가로 점포를 개설하면 좋은가?" 하는 질문에 대한 답변입니다

이 문제를 풀어내기 위해 7가지 핵심질문을 다음 표와 같이 정리하였습니다


핵심과제.PNG


위의 그림을 다시 풀어보면

sales : 고객분석 -> 브랜드의 핵심고객은 누구인가?

location : 점포분석 -> 매출이 높은 점포의 입지특성은 무엇인가?

=> "핵심고객이 밀집해있고 좋은 입지조건을 가지고 있으나 아직 점포가 출점하지 않은 곳은 어디인가?"

그리고 향후에 현장에서 출점과 마케팅에 도움이 될 수 있는 효과적인 gCRM 방법은 무엇인가?

이렇게 요약할 수 있겠습니다



분석 프로세스는 다음과 같습니다

입지전략_scale별.PNG 


전국 시군구 251개 중 매출이 높거나 가능성이 많은 시군구를 먼저 고르고, 구체적으로 어느 지역이 입지적으로 좋은 곳인지를 제안하였습니다.

zoom-in 정도는 반경 500미터 벌집모양의 헥사곤인데, 그 크기는 서울의 신촌 정도의 크기입니다. 

다시 말하면 '신촌 어딘가에 매장을 내면 매출이 잘 나올것으로 예측된다' 하는 수준까지 제안한 것입니다.


매장 분석 - 매출권역별 분류


아래 지도는 전국 각 매장의 매출권역 크기를 그려본 지도입니다

매출권역1.PNG 

매출권역이라는 것은 특정 매장의 매출 70%가 발생하는 공간의 크기입니다.

만약 매장으로부터 먼 지역에서 오는 고객이 많다면 매출권역은 클 것이고,

매장과 아주 가까운 지역에 고객이 밀집해있다면 그 매장의 매출권역은 아주 작을 것입니다.

지도에서 볼 수 있듯이, 창녕군의 매장은 창녕군 면적의 절반 정도를 커버하는 반면, 김해시의 어떤 매장은 매출권역의 크기가 매우 작습니다.


매출권역2.PNG 

이 슬라이드는 모든 매장을 매출권역 크기를 기준으로 분류한 것입니다. 

매출권역이 큰 매장은 광역형 매장, 크기가 작은 매장은 밀집형 매장, 나머지는 일반형 매장으로 부르기로 합니다.


오른쪽의 스파이더 차트를 보시면, 광역형/일반형/밀집형 매장이 어떤 특성을 갖고 있는지 비교할 수 있습니다.

광역형 매장의 경우, 매장 주변에 유사업종인 패션매장 수가 매우 많은 것을 알 수 있습니다. 

다시 말하면, 이 매장은 먼 곳에서 많은 사람이 찾는 상권이 발달한 지역에 입점한 경우입니다.

반면 밀집형 매장은 매장 주변에 주거인구와 아파트 가구수가 월등히 많은 것을 알 수 있습니다. 주거밀집지역이라고 할 수 있습니다.


매출권역3.PNG 

각 유형을 대표하는 세 개의 매장을 비교한 그래프입니다.

X축은 오른쪽으로 갈수록 매장으로부터 거리가 점점 멀어지는 것이고, Y축은 누적되는 매출액의 비율입니다. 

A매장은 밀집형매장의 한 사례인데, 그래프를 보면 1100미터까지 그래프가 가파르게 상승하며, 전체 매출의 70%가 발생하는것을 볼 수 있습니다.

반면 C매장(파란색 선)은 그래프가 완만하게 상승합니다. 결국 X축의 오른쪽 끝까지 살펴봐도 전체 매출의 50%를 넘기지 못합니다.

다시 말하면, 절반 이상의 고객은 매장으로부터 반경 5km 바깥에 위치하고 있는 것입니다.


매출권역4.PNG 

매출권역별로 나눈 매장을 다시 매출액 기준으로 분류하여 9개로 나누어보았습니다.

매출액이 높은 유형의 매장만 골라서 비교해보면, 밀집형이 27개, 일반형이 13개, 광역형이 20개인 것을 알 수 있습니다.

즉, 이 패션브랜드에서 매출기여도가 높은 매장은 주거밀집지에 인접한 '밀집형매장'이라고 볼 수 있습니다.

하지만 매출액이 낮은 유형을 보면 그 수가 비슷하거나 같아서 편차가 그리 크다고는 볼 수 없습니다.

좀 더 상세한 분석이 필요한 부분입니다.


매장분석 - 매출볼륨과 성장률 기준 매장분류


매출기준분류.PNG


매장을 매출액 크기와 성장률을 기준으로 분류한 슬라이드입니다.

현상유지/주목/집중관리/성장형 매장으로 분류하였습니다.


현상유지(F매장)는 현재 매출액은 높으나 성장률은 다소 정체되어있거나 떨어지는 매장들입니다.

이미 입점한 지역에서 올릴 수 있는 매출을 달성한 것일 수도 있고, 더 성장할 수 있는 동력을 찾아야할 수도 있습니다


집중관리(E매장)는 매출액도 낮고 성장률도 떨어지는 지역입니다.

인근에 다른 브랜드가 많이 들어와서 경쟁력이 떨어지거나, 혹은 속해있는 상권이 쇠퇴하는 지역일 수도 있습니다.


성장(C,D매장)은 매출액은 크지 않으나 3년간 추이를 볼 때에 꾸준히 매출액이 증가하고 있는 매장입니다.


주목(A,B매장)은 매출액도 크고, 성장률도 좋은 매장입니다.


그래프의 좌우를 보시면 수도권/광역시/지방 으로 나누어 몇개의 매장이 속해 있는지를 적어 놓았는데(여기서는 가렸지만)

이를 통해서 이 브랜드가 강점을 가지는 지역이 어디인지도 판단할 수 있겠죠?


다시 돌아와서 브랜드에서 주목할 매장은 성장형과 주목형 매장일 것입니다. 우선적으로 검토되어야하는 것은 당연히 주목형 매장이고요.

이 매장들이 잘되는 이유는 여러가지가 있을 것입니다. 

상권이 급속히 발달하고 있는 지역일수도 있고, 인근에 주거단지가 개발되어서 인구유입이 많았을 수도 있고요

혹은 매장을 관리하는 점주의 마케팅 능력이 탁월해서 일수도 있습니다. 

다만 개인의 능력치는 점수화하기가 어렵기 때문에 이 매장들이 잘 되는 이유라고 단정짓기도 어렵고, 분석하기도 어렵습니다.

그래서 수치적으로 분석가능한 것들을 모아서 '주목형'에 속하는 매장들이 왜 잘되고 있는 것인지 공통적인 요인을 찾아보았습니다.


출점 가능지역 판단을 위한 헥사곤 분석

헥사곤설명.PNG

매출액이 많은 매장들이 잘되는 공통적인 요인을 찾기 전에, 이번에 분석방법으로 사용한 '헥사곤'에 대해 간략한 설명이 필요합니다

헥사곤은 그림을 통해 알 수 있듯 벌집모양의 육각형을 말하는 것입니다. 

지도에 보이는 아주 작은 점들은 고객들의 위치를 지오코딩한 결과입니다. 

이 지오코딩한 결과를 반경500미터의 벌집통에 모아 담아서 각 헥사곤들을 비교였습니다.

우선은 어느 헥사곤에 고객이 많이 들어가는지가 중요할 것이고, 동시에 어느 헥사곤 있는 고객들이 매출기여도가 높은가를 따져볼 수 있습니다.


더 중요한 것은 각 헥사곤이 가진 특징들을 정리하는 것입니다. 

헥사곤 별로 버스정류장이 많은지 적은지, 패션관련 상점이 많은 것인지, 인구 규모는 얼마나 되는 것인지, 

아파트 가격대는 어떻게 되는지 등등을 공간연산을 통해 살펴보고 비교할 수 있습니다.

이렇게 정리된 헥사곤의 특징과 고객이 얼마나 많이 담겨있는지를 비교하여 연산하면 이 패션브랜드를 찾는 고객의 특징을 간접적으로 추측할 수 있습니다.


회귀식.PNG 


공간에 흩어진 여러 정보들을 헥사곤으로 취합하여 새로운 데이터셋을 하나 만들었습니다. 

이 데이터셋에는 고객데이터와 매출데이터, 인구 및 가구, 상권발달정도를 체크할 수 있는 여러 지표들이 포함되어 있습니다.

통계프로그램을 이용하여 이중에서 매출에 영향을 미치는 변수들을 골라내고, 헥사곤에 다시 적용할 단순회귀식을 하나 만들었습니다

결과적으로 저 위의 모든 변수가 사용된 것은 아니고, 주요한 몇 개 인자들을 골라낼 수 있었습니다. 


그리고 만들어낸 회귀식의 R²은 0.46입니다. 

점주의 능력, 고객의 심리상태, 트렌드 등 많은것을 제외하고 수치화가능한 공간요소로만 이루어진 회귀식이 매출예측을 하는데에 기여하는 정도가 46%라는 뜻입니다.


다음은 통계예측치와 실제 매출을 보여주는 지도를 비교한 것입니다. 여러지역 중 부산경남 지역을 예로 들겠습니다.


회귀지도.PNG 

왼쪽은 통계식을 통해 그려본 지도이고, 오른쪽은 실제로 발생한 매출은 맵핑한 지도입니다.

붉은색일수록 매출액이 높고(매출액이 높을 것이라 기대되고) 푸른색일수록 매출액이 낮은(낮을것이라 예측되는) 헥사곤입니다.

하나하나 들여다보면 색의 차이가 분명히 있지만, 전체적인 패턴을 보면 상당히 유사한 결과를 얻은것으로 보입니다.


아무런 색깔이 없는 흰색 헥사곤은, 기존 매장의 매출권역 바깥의 지역들입니다. 

새로 가맹점주를 모집한다면 기존 점주의 반발이 최소화되도록 흰색 헥사곤 지역에서 모집해야 할 것입니다.

위의 매출예측지도는 기존 매출권역을 대상으로 테스트를 한 것이고, 똑같은 통계식을 흰색 헥사곤에 적용하여 매장이 없는 지역의 매출예측을 하였습니다.

(흰색 헥사곤에 매출예측한 것은 결과적으로 클라이언트에 제안한 내용이기 때문에 에세이에는 생략합니다)

그리고 이번 에세이에 또 하나 생략된 내용은 고객분석입니다. 직접적으로 브랜드를 드러내는 부분이라 이 또한 생략합니다


정리하면, 


'전국적인 단위에서 가맹점주를 모집 혹은 직영점 개설을 고민할 때에 어떤식으로 GIS를 활용하여 의사결정을 할 수 있는가?'

에 대해 방법을 고민했고, 위와 같은 프로세스로 클라이언트에 제안하였습니다. 


클라이언트가 출점을 고려하고 있던 지역과 저희가 제안한 지역이 상당부분 일치하기도 했고, 새롭게 드러난 지역도 있었습니다. 

향후에 실제로 출점을 하고 매출을 확인해서 피드백을 받는다면 이번 프로젝트의 성과를 가늠할 수 있겠습니다


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