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      "body": "본 포스팅은 로플랫(loplat)의 CEO이며 이 계정의 주인인 @ceojohn이 아닌, 그와 함께 일하고 있는 yurimkoo가 작성한 것입니다. 오프라인 빅데이터를 활용하여 사용자의 행동 분석을 연구하고 있습니다.\n\n로플랫에서는 ‘Wi-Fi Fingerprint (기술소개; https://loplatgravity.com/tech/index.html)’라는 기술을 활용하여 모바일앱 사용자의 오프라인 고객 행동 데이터를 수집 및 분석하고 있습니다. 오프라인 데이터라는 새로운 데이터를 어떻게 활용할 수 있을지 다양한 시각으로 접근하기 위하여 ‘Offline Behavior Insight(OBI)’라는 분석 리포트를 매월 발간할 예정입니다. 첫 주제는 ‘폭염’입니다.\n\n<center> -   ⧫   -   ⧫   -   ⧫   - </center>\n\n이번 여름 유난히 무더웠었죠?\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmZPvNSSXkYxYdymxqiEb9wsx6d8UQQ54DXo3d1hhG1jpg/image.png)</center>\n\n<center>[올여름 제일 더웠던 8월 1일의 서울 최고기온 분포도 - 출처: 경향신문]</center>\n\n특히 7월 마지막 주에 찾아온 폭염은 기상관측 111년만에 서울 일 최고기온 39.6도로, \n대한민국 폭염 역사를 모조리 갈아치울 정도의 역대급 기록이었다고 합니다.\n폭염 기간에는 아무래도 외부 활동을 자제하게 되어서 \n오프라인에서 비즈니스를 운영하는 기업이나 소상공인 입장에서는 반가운 소식만은 아닐텐데요. \n실제로 폭염이 오프라인 매장의 이용행태에 어떤 영향을 미쳤는지 숫자로 확인해 보면 어떨까하는 호기심이 솟구쳤습니다. \n그래서, 로플랫에서 매장 방문 빅데이터를 활용해서 직접 분석해 보았습니다.\n \n결과를 설명하기에 앞서 분석에 활용한 데이터의 정의에 대해서 먼저 짚고 넘어가겠습니다.\n\n- 분석기간\n    - 7월 29일 일요일 ~ 8월 4일 토요일 - 8월 1주차 \n    - 폭염기간은 가장 기온이 높았던 8월 첫째주 일주일 간을 대상으로 하였습니다.\n- 비교기간\n    - 1) 6월 17일(일요일) ~ 6월 23일(토요일) - 6월 2주차\n    - 2) 7월 15일(일요일) ~ 7월 21일(토요일) - 7월 3주차\n    - 비교 기간은 요일과 우천으로 인한 변수를 통제하기 위해서 폭염기간과 동일하게 일요일부터 토요일까지 비가 오지 않았던 일주일을 선정하였습니다. \n    - 또한, 학생들의 방학이라는 변수를 통제하기 위해서 6월과 7월 중에 각각 1주일 기간을 비교하였습니다.\n- 사용자 방문데이터 \n    - 분석에 사용된 데이터는 전체 인구가 아닌 로플랫에서 매장 방문 인식이 가능한 사용자만을 대상으로 하였습니다. \n    - 로플랫에서 위치인식이 가능한 사용자가 점차 증가 추세에 있어서, 기간별 사용자 증가분에 따른 가중치로 보정하였습니다. 6월 2주차는 약 124만명, 7월 3주차는 약 129만명, 8월 1주차는 약 132만명의 사용자 데이터가 분석에 활용되었습니다.\n- 매장 방문 인식 장소\n    - 로플랫에서는 ‘Wi-Fi Fingerprint’라는 기술을 적용하여 모바일앱을 통해 사용자의 오프라인 방문 데이터를 확보하고 있고, 방문 인식이 가능한 장소는 지속적으로 확대하고 있습니다. \n    - 금번 분석에서는 인식 가능 장소 확대에 따른 영향을 배제하기 위해서 6월 15일 이전에 수집된 50여만개 매장 방문 인식 결과만을 활용하였습니다.\n\n\n여러가지 각도에서 분석이 가능하겠지만, 금번 분석에서 답하고자 하는 질문은 크게 세 가지였습니다.\n\n\n1. 폭염 기간에 실제로 사람들의 오프라인 활동이 줄어들었을까?\n2. 폭염으로 인해 득이 된 업종과 실이 된 업종은 무엇일까? (양적인 변화)\n3. 방문자수 증감 이외에 방문 행태의 변화는 없을까? (질적인 변화)\n\n\n그럼 본격적으로 분석 결과에 대해서 알아볼게요.\n\n\n**첫번째, 가장 궁금한 것부터 시작해 볼까요? 과연 폭염 기간 동안 고객의 오프라인 매장 방문이 줄어들었을까요?**\n\n정답은 ‘그렇지 않다’입니다. 폭염 기간에 ‘외부 활동’을 자제했는데 무슨 소리냐고 하실 수 있는데요. 여기서 저희가 사용하는 용어의 정의가 중요합니다. ‘외부 활동’이 ‘오프라인 매장 방문’과 동일한 개념이 아니기 때문이죠. 무더위에 노출되는 ‘야외 활동’은 줄어들었을 수 있으나, 여전히 실내에서 활동이나 소비가 이루어지는 ‘오프라인 매장 방문’은 크게 달라지지 않았습니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmWvBHyHbnK7D2PSiaqiZ62WDFiQSx817sJ42Jd49ZBiqw/image.png)</center>\n\n여전히 못 믿으시겠다구요? 실제로 해당 기간 동안 교통량의 변화가 있었는지 살펴보면, 각 기간 동안 교통량에서는 큰 차이가 없었음을 알 수 있습니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmYnh5WZq69WoFkQnshgFyghviRtPGFrKgKqTDj3UNb8DB/image.png)</center>\n\n하지만, 이 결과가 폭염이 사람들의 행태를 바꾸지 않았다는 의미는 아닙니다. 실제로 업종별 방문행태를 들여다보면, 폭염은 우리의 생활 패턴을 상당히 바꾸어 놓았음을 알 수 있습니다. 우리의 생활 패턴이 어떻게 바뀌었는지, 더 자세히 들여다 보겠습니다.\n\n\n**둘째, 그렇다면 폭염으로 인해서 남몰래 미소를 지은 업종과 울상이 된 업종은 무엇일까요?**\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmeNYiYXmFn92iR6DQpbZEx6VthaF9PAYoLMYvqLXcEa2V/image.png)</center>\n\n모두가 예상하셨듯이 폭염으로 인한 최대 수혜자는 영화관이었습니다. 영화관은 7월 대비해서 방문자가 126% 증가하였습니다. (단, 영화 흥행으로 인한 효과는 무시하였습니다.) 역시 피서는 시원한 영화관에서 땀흘리지 않고 콜라와 팝콘과 함께하는 게 최고인가봐요.\n\n영화 ‘리틀포레스트’를 보면 주인공이 무더위에 냉방이 잘 되는 은행에서 더위를 피하는 모습이 나오는데, 실제로는 어떨까요? 예상 외로 은행은 폭염 기간에 방문객이 오히려 소폭 줄어들었습니다. 이제는 온라인뱅킹도 보편적이고, 어디를 가더라도 냉방이 잘 되어 있어서 은행에서 더위를 피하는 것은 옛이야기인가 봅니다.\n\n반대로 피자, 치킨 등 패스트푸드 업종과 예식 업종은 방문객이 상당히 많이 줄어들었는데요. 패스트푸드점은 아무래도 배달이 가능하다 보니 무더위 동안에는 매장 방문보다는 집에서 주문해서 이용했기 때문이라고 해석이 됩니다. ‘배달의 민족’이나 ‘요기요’ 같은 배달 전문 모바일앱 등은 주문이 몰려서 매우 바쁜 시기였겠네요. 예식 관련 업종의 경우는 폭염으로 인한 영향보다는 예식이 봄 또는 가을철에 많이 이루어지다보니 계절적인 영향이 큰 것으로 보여집니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmQRUS9fckixJSKin9XiCcTNViCSFMH1jkcrVuBvwTrzXZ/image.png)</center>\n\n폭염 기간에 상대적으로 실내에서 다양한 활동이 가능한 대형복합몰이 피서지로 각광을 받았다고 하는데요. ‘몰캉스’라는 신조어도 생겨났었죠. 데이터로 검증해 보니 실제로 대형복합몰의 경우 방문자가 확연히 증가하는 것으로 드러났습니다. 실내에서 쇼핑이 가능한 백화점이나 대형마트와 비교해서도 방문자 증가가 월등한 것으로 확인이 되었습니다. \n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmdtQSEd4jqipszuWP4rje7UFCAj53TnzBfYe6FZzh1Vxp/image.png)</center>\n\n다만, 대형복합몰 중에서도 업무 지구에 위치한 여의도IFC몰이나 스타필드 코엑스몰 대비해서 종합 엔터테인먼트 공간으로서의 성격이 강한 롯데월드몰, 스타필드 하남점, 타임스퀘어 등의 복합몰이 월등히 인기를 끌었습니다. 내년 폭염 마케팅도 미리 준비하셔야겠네요. \n \n\n**셋째, 양적인 변화도 중요하지만 질적인 방문행태의 변화도 살펴보아야겠지요?**\n\n앞서 언급되었던 복합몰의 사례를 가지고 폭염으로 인한 방문자 구성의 변화가 있었는지 다시 살펴볼게요. \n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmQQ1DG4pmtFgKEq8G8TG3LkMJJjcmkZWBQcchzi9fEPoN/image.png)</center>\n\n재미있는 것은 폭염 기간에 주요 복합몰의 경우 신규 방문자의 구성이 증가했다는 점입니다. 평소에 복합몰을 잘 가지 않던 고객들도 폭염이라는 요인이 처음으로 복합몰을 방문하는 계기가 되었다는 이야기인데요. 각 복합몰들이 이 기간에 신규 방문 고객들을 위한 적절한 마케팅을 병행했다면 상당한 효과가 있었을 것 같습니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmWysi73iYsy6EfMFEBy7Vag1vSjJtVa2qHSxuVwmCZPFy/image.png)</center>\n\n특히 방문자의 거주지역을 분석해 보면, 폭염 기간 동안 서울, 경기 지역이 아닌 그 외 지역으로부터 방문 비중이 증가했습니다. 그만큼 폭염 기간에 더위를 피해 방문할 만한 장소로 대형복합몰에 대한 관심이 반영된 결과가 아닐까 합니다. \n\n\n<center> -   ⧫   -   ⧫   -   ⧫   -</center>\n\n\n이번에는 ‘폭염’이라는 주제로 고객의 오프라인 행동 분석을 진행해 보았는데요. 로플랫은 앞으로도 지속적으로 오프라인 데이터를 가지고 다양한 주제로 활용 방법을 연구해서 공유해드릴 예정입니다. \n\n사용자의 위치 정보 및 오프라인 데이터를 활용하여 고객의 문제를 해결하고자 하는 기업 고객은 언제든지 문의해 주세요. \n\n제휴 관련 문의: [email protected]\n\n또한, 로플랫과 오프라인 데이터라는 새로운 영역의 무궁무진한 가능성에 대해 함께 탐구하고 고민하실 개발자를 상시 채용하고 있으니 관심있으신 개발자분들의 많은 지원 부탁드립니다. \n\n채용 관련 문의: [email protected]",
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      "title": "[Offline Behavior Insights] 영등포 상권내 백화점 이용 행태 분석",
      "body": "안녕하세요, 로플랫입니다.\n\n영등포 지역은 4개의 백화점이 밀집해 있는 대규모 상권 중에 하나 입니다. \n백화점의 입장에서는 다양한 매장이 입점해 있어서 방문객의 백화점 내 매장 이용 행태에 대한 관심과 궁금증이 높을 것 같습니다. \n거기에 인접한 경쟁 백화점과의 경쟁이나 소비자 선호 등 사업자 측면에서도 답을 찾고 싶은 질문이 많을 것 같구요.\n이러한 질문에 답을 하기 위해 로플랫이 영등포 상권 백화점 이용 행태 데이터를 분석해 보았습니다. \n\n<center>![스크린샷 2018-09-13 오전 11.47.03.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZhMX4nYiHtrbGazamZcwy1hJv91dw5Nq2dDK4MGDfWQ5/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202018-09-13%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2011.47.03.png)</center>\n\n\n➤ 분석 데이터 \n\n본격적인 분석 내용 소개에 앞서서 분석에 사용한 데이터에 대해 살펴보겠습니다.\n로플랫이 쌓고 있는 방대한 데이터 중, 2018년 1월부터 4월까지 4개월간의 분석 대상 백화점 이용 정보를 활용했습니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmdesnDPghjGpqYTkp7GkE4osNfwvbvVkXgXPLF9QvpCJo/image.png)</center>\n\n이번 분석을 위해서 MAU 약 150만 명으로부터 발생하는 일 1500만 건 이상의 위치 확인 요청 기록을 바탕으로 축적한 약 12억 건의 방문 기록 데이터를 사용 했는데요. \n\n로플랫에서는 평소 더 방대하고 복잡한 데이터 분석을 처리하기 위해  요즘 많이 알려지고 있는 Google Bigquery와 데이터 엔지니어와 과학자에게 각광 받고 있는 Python, R 등의 도구를 사용하고 있습니다. \n\n\n➤ 백화점으로 인입\n\n먼저 백화점 별로 얼마나 방문 했는지를 봤습니다. Unique visitor 기준입니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmYyrsaajzXhQ9q6RcbuHRACWtuV3A6HgT3FqwMHSARFhb/image.png)</center>\n\nD백화점이 가장 방문자 수가 많네요.\n\n그렇다면 한 명의 고객이 4개월간 평균적으로 몇 번을 방문할까요? \n\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmQZrc1yLtcDCQLYv7XiGJHDCEZRWxgeK2umEj2zCmvwuw/image.png)</center>\n\n평균적으로는 2회정도 되는 것 같네요. (전체 평균)\n\n조금 더 자세히 살펴보겠습니다.\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmfBKTPhpMMhut2zcgjAdTKHZu4P1tEtBzYi4ZDhzZxrVF/image.png)</center>\n\n높은 비율로 기간 중에 한 번 방문한 것으로 보이는데, D백화점은 2회 이상 방문한 비율도 적지 않습니다. 5회 이상 방문한 비율도 10% 정도 되네요.\n\n\n➤ 백화점 내 이동 \n\n자, 이제 백화점 내 방문 데이터를 살펴보겠습니다.\n\n[층별 방문 행태 분석 - A백화점]\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmTH4fcTMoLHdeN1qb6QwYrKJt2QrYXahmUxKfVZfJMk8H/image.png)</center>\n\n[층별 방문 행태 분석 - B백화점]\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmQUJb6yfkSWiEHJqjPegyvmcVZVpzin2Q8V3Zhfq1hukP/image.png)</center>\n\n[층별 방문 행태 분석 - C백화점]\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmQ8YRkMgt7GwnpEzMSGYi1dpSxTinRCPny68XJUZFgioy/image.png)</center>\n\n[층별 방문 행태 분석 - D백화점]\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmSKcQ8Pp5DW6LRbzPRDE9fGvAvX1gMV3qA5FE2iTx2K12/image.png)</center>\n\n분석 대상으로 삼은 4개 백화점 공통으로 식품/푸드/식당이 높은 방문 분포를 차지하고 있습니다. 실제 백화점에 가도 항상 붐비는 곳이 그대로 숫자로 나타나고 있네요.\n\n방문객들이 식당가에서 가장 오랜시간을 머무르는 것으로 나타나고 있는데요.  백화점 입장에서 생각해 보면 이러한 데이터 분석을 토대로 다양한 시도를 해볼 수 있을 것 같습니다. \n\n예를 들어, 식당가의 대기 시간이 너무 길다고 확인되면 상대적으로 한가한 식당을 안내해서 회전율(매출)을 높일 수도 있을 것 같습니다.\n또한 방문객들의 식당 브랜드 선호도, 인입 추이를 통해 식당 입점 계획에 반영할 수도 있을 것 같습니다. \n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmPryFwzP4fiuHKMSE1PfZCimjoRJYeho9ArYz7TmaeNxF/image.png)</center>\n\n백화점 들어오면 다양한 매장과 상품을 구경하고는 합니다. (보통 다리가 아플때 까지 하지요..)\n하지만 실제 매장 방문(2분 이상 체류)로 기준을 높여 보면 대부분의 고객이 1개층 또는 2개층을 방문하고 있는 것으로 나타났습니다. 실질적인 구매 관련 행위는 제한적이라고 해석이 가능합니다. \n\n\n➤ 백화점 간 이용\n\n[표: 4개 백화점 방문객의 타 백화점 이용현황]\n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmeChnPtmGNPqyosd5kxq9yENy9heHYgCLNPUS7CS5JQaW/image.png)</center>\n\n분석 대상 백화점의 방문객은 (당연하게도) 다른 백화점도 이용합니다. 조금 더 해석을 해보면 동매장 비율과 주변 백화점 이용 비율이 높은 것으로 보아 특정 상권을 선호하는 경향이 있는 것 같습니다. 타 백화점 방문 1/2/3위가 대부분 동일 상권에 속한 분석 대상 백화점들로 나타났습니다.\n순위권에 들어온 다른 사례로는 B백화점 강남점 및 A백화점 본점이 눈에 들어오네요.\n\n\n➤ 지역별 방문 분포\n\n방문객들의 거주 지역도 함께 살펴보겠습니다. 로플랫에서는 특별히 사용자 개인정보를 활용하지 않고 이동 패턴을 이용해 거주지를 인식하는 모델을 만들었는데 90% 이상의 정확도를 갖는 것으로 판단하고 있습니다. \n\n<center>![](https://cdn.steemitimages.com/DQmZPDJH2fJPDhB4bAY3CaBZgUKh2uJe4XzP4ZKquxhuKWJ/image.png)</center>\n\n분석 대상 백화점 모두, 서울 전역과 경기 지역에도 방문객이 분포하는데, 아무래도 접근성이 높은  백화점 인근 지역에서 많이 방문했습니다. \n\n백화점 입장에서는 지역 커뮤니티의 유입을 높이도록 매장 포트폴리오나 마케팅을 정비하면 좋을 것 같습니다. 효과를 극대화 하려면 동일 상권 내 백화점 대비 차별화 개발도 중요한 미션이 될 것 같습니다.\n\n\n➤ 마치면서.. + 채용 안내\n\n일상 생활에서 자주 접하게 되는 백화점 이용 행태에 대해 간단하게 분석해 봤습니다.\n백화점 매장 방문 데이터를 활용해 평소 관찰하던 현상을 확인하는 재미도 있고 사업적으로 유의미한 경향을 파악할 수도 있었습니다.\n\n재미도 있고, 유익하기도 해서 한 걸음 더 깊이 들어가고 싶은 마음이 굴뚝 같은데, 손이 부족합니다.  더 많은 일을 하려고 저희와 함께 할 개발자 분들을 모시고 있습니다. \n\n\n아래 채용 공고 링크를 참고해 주세요. 오프라인 데이터로 세상을 바꾸고 싶은 분들의 관심과 지원을 기다리겠습니다.\n\nhttps://www.rocketpunch.com/companies/loplat/jobs",
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