2017년 1월 10일 화요일

[로플랫의 오프라인 측정 #6] 하남 스타필드 3개월의 기록

9월 9일 하남 스타필드가 개점하고 3개월 여가 지났습니다.

이번에는 9/12부터 12/19까지 99일 동안 3,061명의 5,295번의 방문 기록을 살펴봄으로써 방문수 변화의 추이와 주요 고객 분포 지역을 알아보겠습니다.

본 조사는 전체가 아닌 3,061명의 표본을 대상으로 하였으며, 10-20대 남성이 다수를 차지하고 있으니 참고 바랍니다.


➤ 일 기준 방문 변화 



  • 당연하게도 휴일에 방문이 몰리는 것을 볼 수있습니다. 보통 휴일은 평일 대비 2~3배 더 많은 방문이 있습니다. 
  • 9/14~9/18은 개점 직후의 호기심과 추석연휴가 겹쳐서 가장 많은 방문이 있었습니다. 이후에는 특별히 늘지도 줄지도 않는 안정된 방문 패턴을 보이는데, 긍정적으로 보면 일정한 고정 수요를 확보했다고 볼 수 있겠지만, 나쁘게 보면 성장이 정체되고 있다고 해석할 수 있을 것 같습니다.





  • 날짜별 재방문자가 차지하는 비중을 살펴보겠습니다.
  • 전체 방문 중 첫번째 방문이 57.8%, 2~5번째 방문이 30.8%, 6~10번째가 7.8%를 차지하고 있으며, 99일 동안 대개는 1~5번 정도를 방문하는 것이 일반적으로 보입니다.
  • 3개월이 지난 지금도 1/3~1/2은 신규 방문자인데요. 여전히 성장의 여지가 남아있다고 볼 수 있을 것 같습니다. 다만, 신규 고객을 계속 확보하고 있음에도 일별 방문수가 정체되고 있는건, 첫방문 고객을 지속적인 재방문 고객 으로 충분히 전환시키지 못 하고 있기 때문일 수 있을 것 같습니다.


➤ 몰/백화점 방문 비율




  • 방문자의88%는몰만방문하고있습니다. 
  • 몰은10-20대를,백화점은다른집단을타겟팅하고있는중이라면,효과적으로이루어지고있어보입니다. 
  • 하지만 백화점과 몰의 시너지를 기대하고 있다면, 적어도 젊은 10-20대에게는 해당되지 않는 것 같습니다.


➤ 지역별 방문 분포






  • 주요 활동지역이 확인되는 1,777명의 3,126방문을 정리하였습니다. 
  • 지리적으로 인접한 하남시와 강동구의 방문의 39.8%를 차지하고 있습니다.
  • 그외에는 남양주, 성남시, 구리시에서 어느정도 방문이 있습니다.
  • 서울은 강동구와 다른 구 사이의 차이가 큰데, 다른 구는 서울 내 인접한 쇼핑공간이 많기 때문으로 보입니다. 
  • 수도권 외 지역에서는 강원도 원주시와 춘천시의 방문이 일부 있습니다



이상으로 하남 스타필드의 기본적인 방문기록을 살펴보았습니다.
추후 좀더 표본집단이 늘어서 연령대와 성별이 다양해지고 스타필드 내 층이나 매장 별 방문까지 살펴 보면, 다음 분석에선 보다 흥미로운 결과를 기대할 수 있을 것 같습니다.

앞으로도 많은 관심 부탁드립니다. 

감사합니다.

작성: 로플랫 이상호 팀장












2016년 9월 25일 일요일

[로플랫] 인재 영입 2017.01 - Machine Learning / Front-end Engineer

2016.12.01 updated -- 여러 포지션이 채용되었네요... ^^

이제 Business Develope을 하실 senior 분과 Machine Learning 개발을 하실 분을 찾습니다.


---------- 채용 공고 ----------


고객의 매장방문 데이터(오프라인 풋트래픽) 정보를 가장 광범위하게 제공하는 로플랫에서 인재 영입을 시작합니다.


회사 간략소개) 기존에 설치되어 있는 와이파이 신호들을 활용해서 고객의 매장 방문을 인식할 수 있는 기술개발, 인식가능한 매장 확보, 오프라인 데이터 분석 등. 이러한 솔루션 및 데이터 판매.


왜 이러한 일을 할까?) 고객의 홈페이지 방문 tracking 데이터는 온라인 비지니스를 크게 변화. 실제 소비의 90%는 오프라인 비지니스에서 발생. 즉, 고객의 실제 매장 방문 데이터를 광범위하게 확보하는 기술은 오프라인 비지니스의 핵심요소가 될 것임.

현재 로플랫은 일차 기술개발을 완료하여 시장에 막 진입한 상태이고, Series A 투자를 최근에 완료하였습니다. 로켓이 준비되었으니 얼른 올라타세요 라고 말하기엔 아직 이른것 같습니다. 하지만 무언가를 만들수 있는 여건은 준비된 것 같습니다. 

한국에서는 흔치 않은 그래서 성장 모멘텀이 무지하게 클 수 있는 아주 멋진 일을 함께 만들어 가실분 열열히 환영합니다. 

이번에는 Junior 보다는 경력자를 우선적으로 뽑고자 합니다.


1. Senior 서버 개발자
: Backend 서비스 (DB) 개발/관리/운영 및 Dashboard 개발 업무(채용 완료)

- Cloud Service를 사용하여 (Google, Amazon) 상용 시스템 구현/운영 경험
- python, django, html, javascript, java
MySQL, DB Performance Tuning


2. Machine Learning / Data Analysis Engineer
: 오프라인 풋 트래픽 데이터 분석 및 예측 모델 개발

- WiFi Fingerprint를 활용한 매장 방문 인식 기술 개발
- 고객의 매장 방문 패턴을 바탕으로 사용자 특성 추출 및 예측 시스템 구축


3. PoI(매장 데이터베이스) Manager
: PoI 데이터 관리 - 머리와 몸을 함께 사용 ^^

- PoI 수집 아르바이트 관리 및 검증 작업

- PoI 를 비지니스 관점에서 활용가능 형태로 구조화



4. Senior Business Developer
: 매장방문 데이터를 활용한 사업 발굴

- 광고분야에서 데이터를 활용한 타깃마케팅 비지니스 개발/영업 경험자 우대

5. Front-end Engineer
: 오프라인 데이터 분석 대시보드 개발 및 장소 데이터 관리 페이지 개발 and more


요구사항이 짧은 이유는 주절주절 스펙만 많은 사람보다는 진짜 역량있는 사람을 찾고 있기 때문입니다. 개발자는 10월 중으로 채용을 할 예정이며, Biz 담당자는 상호간에 지속적으로 의견을 나누면서 비전과 방향성에 충분한 일치가 있다고 판단될때 채용할 계획입니다.


문의사항이나 지원은 johnkoo@loplat.com 으로 해 주시고, 지원시에는 어떠한 일을 얼마나 하셨는지, 어떠한 역량을 가지고 계시고 왜 지원해 주셨는지(+ 요구사항)를 자유롭게 작성해서 보내주시면 1주일 이내로 회신 드리겠습니다.

회사 사무실은 선릉역 디캠프 5층에 있습니다.

감사합니다.

2016년 7월 25일 월요일

[로플랫의 오프라인 측정 #5] 지하철 2호선

지하철 2호선이라고 제목을 붙이고 보니 예전에 한참 유행했던 연극이 생각납니다. 되게 오랫동안 유행했었는데 정작 보진 못했었죠... 연극보다는 뮤지컬을 좋아했던 1인이라... ^^

이번엔 오프라인 측정 5번째, 지하철 2호선 데이터를 한번 볼까 합니다. 

지하철 2호선중 승강장에 사람이 가장 많은 역은 어디일까요? 

바로~~~~ 바로~~~~





강남역 입니다.

위의 표는 2호선 승강장 기준으로 사람들이 많이 방문한 상위 15개 역을 보여주고 있습니다. 붉은색 bar는 저희가 측정한 데이터이고, 주황색 bar는 인터넷을 통해 획득한 역사별 승차인원 통계 데이터입니다. 두 데이터 모두 강남역 값을 기준으로 normalize 하였습니다. (로플랫 데이터는 7월초 2주간 게임사 리워드 앱을 통해서 수집이되었고, 6,400여개의 스마트폰에서 총 10,863건의 승강장 방문 인식이 있었습니다.)

근데... 강남역... 다 아는 얘기라구요? 좀 시시했을 수도 있겠네요.

그럼 이제 돈 되는 이야기를 잠시 해 볼까 합니다.

돈 되는 이야기!




위의 표는 2호선 승강장에 있는 안전문 광고비를 보여주고 있습니다. 6등급으로 나뉘어져 있고, 등급마다 다른 가격을 지불하게 됩니다. 어떻게 하면 우리 고객을 대상으로 가장 효과적이고 효율적인 광고를 집행할 수 있을까요?

첫번째 그림을 다시 보겠습니다. 역이름 왼쪽에 있는 동그라미는 해당역에 연결되어 있는 환승 열차를 표시합니다. 오른쪽에서는 흰색으로 역마다 정해져 있는 광고비 등급을 표시하고 있구요. 자세히 들여다보세요~ 횡재가 있죠? 바로 C 등급인 당산역과 대림역! 통계자료에 의한 승차인원은 많지 않습니다. 하지만, 로플랫의 데이터에서는 사람들이 해당 승강장에 많이 머물렀습니다. 어디서 이 차이가 발생한 것일까요? 

바로 환.승.인.원

통계자료는 2호선 역사 게이트를 통과한 인원으로 승차인원을 추정합니다. 하지만 많은 사람들은 환승하기 위해 특정 역에 머물렀다 가기도 하죠.  ^^

이쯤되면, 오프라인 데이터가 돈이 된다는 사실을 알 수 있을 것 같습니다. 우리 고객사는 저기 당산역과 대림역에 광고를 해야 합니다. 저렴하지만 상대적으로 더 많은 사람에게~


더 섬세하게



그럼 이번엔 또 다른 재미난 걸 하나 확인해 보겠습니다.

2호선은 객차가 10량으로 구성되어 있는데, 역사마다 사람이 몰리는 곳이 다릅니다. 저희는 승강장을 진행방향마다 네곳으로 구별해서 인식이 가능하게 구축하였습니다. 

자, 그럼 사당역 승강장을 한번 들여다 볼까요? 




방배방면으로 향하는 외선의 경우 4,5호 객차가 가장 사람이 많이 몰리네요. 반면 낙성대 방면은 골고루 분포하고 있습니다. 그리고 이러한 특징은 역사마다 다르게 나오고 있습니다. 양방향 승강장의 경우 대체적으로 골고루 분포하구요~ 이젠 데이터를 기반으로 판단을 할 수 있을 것 같습니다. 나에게 가장 유리한 곳은 어디인가!





스마트폰으로 오프라인 데이터를 자동으로 수집해서 확인해 보면, 다른 고객과 구별되는 내 고객만의 특성을 알 수 있게 되는 것 같습니다. 그리고 날마다의 변화를 바로바로 알 수 있다는 장점도 있구요. 오프라인 데이터 분석은 이제 막 시작하는 영역인데 아주 재미난 것 같습니다. 앞으로 할 수 있는 일들을 생각해보면 깜짝 놀랄 정도로 기대가 되기도 하네요~

Happy Summer Holiday~~




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2016년 7월 13일 수요일

[로플랫의 오프라인 측정 #4] 리테일의 핵 편의점 풋 트래픽 들여다보기

요즘 포켓몬 잡으로 다닌다고 세계적으로 난리가 났네요. 실은 작년 가을에 게임사들에게 실내에서 위치를 인식할 수 있는 솔루션을 제공할테니 포켓몬 고 같은 게임을 한번 만들어 보는건 어떻겠냐라고 제안을 엄청 했었더랬죠... 우리의 첫번째 영업이었던 셈이었는데 [제안서는 요기]... 그 제안은 좋은 성과를 거두지 못했고 전혀 다른방식으로 게임사와 협업을 진행하게 됐는데... 좀 아쉬움이 있네요 ㅎㅎ

그 게임사 사용자의 풋 트래픽을 바탕으로 오늘은 리테일 시장의 핵으로 떠오른 편의점 방문 데이터를 살펴볼까 합니다.


리테일의 핵, 편의점


서울시에만 총 6400여개의 편의점이 존재합니다. 대표적인 편의점으로는 GS25, CU, 세븐일레븐, 미니스톱, 위드미 등이 있구요. 

아래는 강남구, 서초구의 편의점 위치들을 일부 보여주고 있는데요. 정말 많습니다. 이 두개의 구에만 900개가 넘어요~






편의점 브랜드 고객 방문 랭킹


우리는 6월 후반 2주동안의 오프라인 풋 트래픽으로부터 총 980개 매장에 대해 6643회 방문기록을 얻었습니다. 강남구, 서초구 및 종로구 일부의 5개사 편의점(GS25, CU, 세븐일레븐, 미니스톱, 위드미)를 방문한 총 2849명의 실제 데이터 입니다. (방문기록은 4~5분정도 해당 편의점에 머무른 경우에 수집이 되었습니다.)

최근 몇년사이에 편의점 순위가 바뀐듯 한데, 실제 그런지 한번 보도록 하겠습니다.

자, 예상대로 인가요? 매장수 와 방문횟수 모두 GS25가 압도적으로 우세하구요. CU와 세븐일레븐이 혈투를 벌이고 있는 듯한 형국인데요. 그 다음은 경쟁에서 많이 떨어져 있어 보입니다.


그럼, 언제 가장 많이 방문하나요?


저는 데이터를 보기전에 저녁시간이 아닐까 생각했는데, 실제론 점심시간에 아주 많은 사람들이 방문을 하더라구요. 아래 차트는 30분 단위로 방문 횟수를 편의점 전체와 개별 브랜드로 보여주고 있습니다. 12시 근처에, 10시에 그리고 오전 8시대에도 방문이 튀는걸 볼 수 있습니다. 시간날때 해당시간대에 사람들이 뭘 사는지 서서 한번 지켜봐야겠습니다.







GS25를 가는 사람은 CU도 갈까?

전, 이런게 항상 궁금하더라구요. GS25를 가는 사람은 거기만 갈까? 편의점은 그냥 가까운데 눈에 보이는데 가는 걸까? 뭐, 정확하게 알 순 없지만, 2주간의 데이터에 대해서 GS25와 CU사이에 고객이 겹치는 정도는 얼마일까 한번 확인해 봤습니다.




GS25를 방문한 1171명 중에 14%인 161명이 CU를 방문했네요~
조금더 긴 기간의 데이터를 보면 어떻게 달라질지 한달쯤 후에 다시 확인해 보도록 하겠습니다.

그리고, 1000개 가까운 편의점중 가장 많은 사람이 방문한 곳을 호기심에 확인해 봤는데...

지상도 아닌 지하1층에 있는 "CU 한국IT전문학교점"

이네요~

^^


NEXT...


지하철 승강장에 보면 광고판들이 아주 많이 있잖아요... 과학적(?)으로 봤을때 과연 어디가 가장 비싸야 할까요?
다음번엔 어느 역 승강장에 가장 많은 사람들이 머물다 갔는지 알려드리도록 하겠습니다. ^^
입이 너무근질근질 하지만.. 꾹 참고.. ㅎㅎ.. 개별적으로 연락주시는 분들한테는 15등까지 순위를 보내드리겠습니다~




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2016년 6월 9일 목요일

[로플랫의 오프라인 측정 #3] 강남구 비콘 설치 현황

오늘은 우리회사 내부 데이터 얘기보다 조금더 재미날(?) 수 있는 다른 회사 얘기를 해 볼까 한다.

작년에 한창 시끄러웠던 비콘 얘기가 올해 들어 갑자기 너무 뜸(?) 해 졌다. 비콘 시장이 죽은 건지 아니면 뒤에서 조용히 성장하고 있는것이지 많이들 궁금해 하는 것 같다. 과연 지금 현재 비콘은 어떤곳에 얼마나 설치되어서 사용되고 있는 것일까?


강남구 비콘 설치 현황

그럼 강남구의 비콘 설치 현황을 한번 확인해 보자.




업종별로 확인해 보면 편의점의 경우 80% 이상의 매장에 비콘이 설치되어 있다. 그 다음으로 카페, 패스트푸드 등에서 조금씩 설치되어 있는 것을 확인할 수 있다. (여기서 외부로 분류된 경우는 아래에서 다시 설명한다)

얘기를 더 진행하기 전에 이 데이터를 어떻게 확보하게 된 건지 말해야겠다.
지난 5월 한달동안 우리는(주식회사 로플랫 입니다.^^) 인식가능한 실내 매장의 수를 확보하기위해 강남구 주요 브랜드 매장 2,386곳을 일일이 방문해서 무선신호(WiFi + BLE)를 수집하였다. 아래는 우리가 수집한 수집 매장 목록 요약이다.


이들 전체 매장에서 비콘은 총 1,601개 와이파이는 51,119개가 관측되었다. 30배 정도 차이가 난다. 이 글에서는 이렇게 수집된 매장의 비콘에 대해서만 언급하기때문에 전체가 아닌 표본 데이터 임을 미리 말씀드린다. 하지만 아주 큰 표본 데이터라 생각한다.^^. 신호 세기가 -85 미만으로 약하게 인식되는 비콘은 매장 외부에 있는 비콘이라고 분류하였고, SK는 SKT와 SKP를 모두포함하는 용어로 사용하였다.


누가 많이 설치했나?

그럼 이제 누가 어떠한 곳에 비콘을 설치했는지 더 살펴보기로 하자!





역시나 SK, YAP, KT 가 열심히 설치했다. 매장 수 보다 비콘수가 더 많은건, 실제 비콘을 설치한 매장에 대해서는 평균 1개 이상을 설치했다는 걸 의미한다. 그런데 Op! Pay 이건 누구인가? 제보를 받습니다.

SK

가장 active 하게 사업을 하는 만큼 열심히 깔았다. 편의점 비중이 높지만 다른 업종에도 꽤 설치를 했다.


Op! Pay


편의점에 등장한 신흥 강자이다. 다시한번 제보를 받습니다. ^^


YAP

이번 조사에서는 빠져있지만, SPC 계열의 매장에 거의 다 들어가 있다. 그리고, 서울시 버스에도 다 들어갔다. 이 수를 포함하면 1위를 위협하는 정도가 되지 않을까 추측해 본다.

KT

조금 모호하다. 그동안 여러경로로 확인한 바에 의하면 매장 안을 타깃으로 한다기 보다, 주요상권들에서 길을 걸어가고 있는 사람, 즉 주변에 있는 사람에게 푸시를 알리기위한 의도로 비콘을 설치한 것으로 보인다.




전체적으로 봤을 때, 편의점을 제외한다면 실제 비콘이 깔려있는 곳은 참으로 적지 않나 생각한다. 

이번 포스팅은 여기서 마무리를 하고자 하는데, 이번 글을 상당히 짧게 쓴 이유는 해당 데이터로 어떠한 결론을 논하는게 섣부를수도 있다는 생각과 잘 정리된 도표를 바탕으로 각자가 판단하기를 기대하기 때문이다. 우리의 시각과 상세한 내용은 로플랫 비지니스&데이터분석 이상호팀장이 정리한 보고서를 참고하면 좋을 것 같다. 비콘 현황 보고서 다운로드



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2016년 5월 29일 일요일

[로플랫의 오프라인 측정 #2] 10대 20대 남자를 대상으로 마케팅을 하기에 좋은 장소는?

타이틀이 그렇게 좋진 않다. 20대 여자 대상이었다면 좀 더 흥미로웠을 텐데, 아쉬움은 있지만 현재 가지고 있는 데이터를 최대한 활용할 수 밖에 ㅠㅠ

스타벅스, 커피빈, 이디야, 파리바게뜨, 롯데리아, 맥도날드, 공차, 배스킨라빈스, 던킨도너츠. 

10대 20대 초반의 남자들을 실제 어느 매장을 더 자주 방문할까?
(로플랫의 고객사 중 10대 20대 남자들이 많이 사용하는 앱을 통해 얻게된 방문 기록이므로 데이터가 특정 사용자 군에 편향되어 있을 수 있다는 것은 미리 말씀드린다.)

프랜차이즈 매장 방문 트래픽

3/21일 월요일의 프랜차이즈 매장 실제 방문 foot traffic을 바탕으로 상위 8개를 추려보았다. 결과는 파리바게뜨롯데리아가 1,2위를 차지했다. 요일별로 조금 다르긴 하지만 파리바게뜨와 롯데리아의 실제 방문 수가 엎치락 뒤치락 했다. 한가지 재미난 사실은 이들이 가장 많이 방문하는 커피매장은 이디야였다. (개인적으로는 스타벅스와 커피빈을 가장 선호한다. 연령대가 차이가 나서인가 ^^;;) 그리고 이들보다 훨씬 많이 방문하는 특정 카테고리의 장소가 있었으나, 고객사와 관련이있어 여기선 생략한다.




여기에 조금 색다른 종류의 장소데이터를 한번 추가해 보자. 아래 그림에서 위쪽에 있는 숫자 '2890'과 휴대폰 화면속의 숫자 '2890'이 보이는가? 우리는 지난 2월달에 지하철 2호선 모든 객차(약 800량)의 와이파이 신호를 모두 수집해서, 현재 지하철 어느 칸에 사용자가 있는지를 인식하고 있다.




자, 이 데이터를 위의 차트에 추가해 보자. 



지하철 2호선은 위에서 본 프랜차이즈 매장들과 비교해서 월등히 많은 방문 횟수를 나타낸다. 이게 뭐지!


지하철 2호선

지하철 2호선 객차 이용 패턴이 궁금해서 좀 더 자세히 들여다 보기로 했다. 평일과 휴일로 구분하고 시간대 별로 방문 기록을 살펴보니 평일은 오전 8시와 오후 6시 시간대에 가장 많은 사용이 있었고, 휴일은 낮시간대에 골고루 지하철을 이용하는 것으로 나타났다. 음... 어느정도 추정이 가능하다...



조금더 긴 시간의 데이터를 살펴보자. 4월부터 5월 중순까지 한달 반 정도의 기간동안 지하철 2호선 객차 인식기록을 펼쳐보았다. 분홍색박스로 표시되어 있는 부분이 평일 부분이다. 자세히 들여다 보자. 특정 패턴을 찾을 수 있는가?


신기하게도 휴일 전날(분홍색 박스의 마지막 부분)에는 다른날보다 조금 더 많은 지하철 사용이 있음을 볼 수 있다. 그럼 일반 평일과 휴일 전날을 다시 자세히 비교해서 볼까?



전체적으로는 비슷한 패턴을 보이나, 휴일 전날에 상대적으로 늦은 시간대에 좀 더 많이 지하철을 이용하는 것을 볼 수 있다. 이것도 상상이 간다. 다음날 쉰다는 마음의 여유로 늦게까지 즐긴다는 것(?). 그런데 오전 시간대에 좀 더 적은 건 왜일까? 우리도 궁금하다.



장소, 장소, 장소

이번엔 간단하게 프랜차이즈 매장 방문과 지하철이란 곳의 실제 foot traffic을 살펴보았다. 사람들이 머무르는 장소라는 것을 고려할 때, 지하철이라는 공간이 얼마나 중요한지, 그리고 요즘 이디야가 정말 잘 나가고 있다고 하던데 실제 그렇구나 라는 것도 확인해 볼 수 있었다.



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다음번엔 조금 다른 시도를 해 볼려고 한다. 우린 이번 5월 한달 동안 강남구 주요 브랜드 (옷, 음식, 카페, 약국, 은행, 화장품 등) 2500여 매장의 무선신호를 수집했다. 그런데 여기에는 와이파이 뿐만 아니라 비컨도 함께 포함됐다. 이 데이터를 바탕으로 도대체 비컨은 누가 얼마나 깔았는지 살펴보고자 한다. 기대하시라~


2016년 5월 17일 화요일

[로플랫의 오프라인 측정 #1] 맥도날드 vs. 롯데리아. 매장당 방문자수가 더 많은 곳은?

우리는 구글 혹은 네이버를 통해서 온라인 상에 있는 어떠한 정보든 찾을 수 있고, 홈페이지에 방문하는 사람들이 몇명인지 어디를 통해서 들어왔는지도 알 수 있다. 우리의 손가락 끝에 있는 이러한 온라인에서는 국내에서만 44조의 상거래가 일어난다고 한다. 그렇다면 우리의 발가락 끝에 닿아있는 오프라인에서는 얼마의 상거래가 일어날까?

오프라인 상거래 규모는 온라인의 7배가 넘는 무려 320조에 이른다고 한다. 그런데 우리는 이 오프라인이라는 곳에 대해 알 수 있는 정보가 너무나도 적다. 우리 매장에 방문한 사람중에 몇명이나 실제 구매를 하는지, 또 얼마나 많은 사람들이 경쟁매장을 방문해서 물건을 구매하는지. 내가 지금가는 음식점은 사람들이 실제 많이 가는 곳인지. 지하철 정류장에 게임광고를 했는데 얼마나 많은 사람이 그걸 보고 게임설치를 하는지.

오프라인 데이터 분석


우리는 작년 가을에 서울시내 주요 커피숍 및 패스트푸드 (롯데리아, 맥도날드) 에 대해 매장 방문을 정확하게 인식할 수 있도록 와이파이 신호를 수집했다. 그리고 최근에 10대 20대 남성 사용자가 많은 모바일 서비스를 통해 오프라인 매장의 실제 방문 데이터를 얻을 수 있었다. 그 데이터를 토대로 롯데리아와 맥도날드의 방문 패턴 차이점을 간략히 살펴 보았다.

서울시 동별 방문 빈도수

현재 우리 시스템은 서울시내 롯데리아와 맥도날드 매장의 80% 정도를 인식하고 있다. 전체 매장을 다 인식할 수 있었다면 조금더 다양하고 정확한 분석을 할 수 있었겠지만, 대략적인 추세를 보기엔 충분한 수준의 데이터이지 않을까 생각한다. 이번 데이터에서 방문이 인식된 총 매장수는 롯데리아가 157곳, 맥도날드가 91곳, 총 방문 인식 횟수는 롯데리아가 11871회, 맥도날드가 8860회다. 롯데리아가 맥도날드 대비 매장수는 1.7배 많고, 총 방문 횟수는 1.3배가 더 많다. 서울시내 동별 매장 방문수는 아래 그림에서 확인 할 수 있다. 빨간색 원이 롯데리아를 표시하고 노란색 원이 맥도날드를 나타낸다. 원의 크기는 방문횟수에 비례한다. 아래 차트에서 두드러진 차이점이라면 강남구에 맥도날드가 우세라는 점(?)



매장당 평균 방문 수


조금더 재미난 사실을 확인해 보기 위해 매장당 방문 횟수를 확인해 보았다. 그랬더니 맥도날드가 97회, 롯데리아가 76회로, 맥도날드가 롯데리아 대비 매장당 방문횟수가 1.3배 가량 높았다. 아래 그림은 매장당 방문 횟수를 보여준다. 이전 그림과 자세히 비교해 보면 원의 크기가 줄어든 것을 확인할 수 있는데, 그 변화폭이 롯데리아가 훨씬 큼을 알 수 있다. 이 데이터를 보기 전에도 다들 심적으로는 그렇게 추정하고 있지 않았을까?





시간대별 / 요일별 방문 패턴


한가지 더 궁금한게 있다. 두 패스트푸드 체인은 평일과 주말 그리고 시간대별로 방문 형태가 다를까? 

우리는 시간에 따른 매장의 평균 방문 횟수를 살펴 보았다. 아래 차트에서 맥도날드는 붉은색, 롯데리아는 노란색, 그리고 점선은 주말, 실선은 주중의 방문 기록을 나타낸다. 두 매장 모두 주말에 30% 이상 많은 고객이 방문하고 있다. 예상대로 점심시간대와 저녁시간대에 많은 사람이 방문한다. 그런데 롯데리아는 주중 점심시간대에 저녁시간대비 낮은 방문율을 보여준다. 이 이유는 뭘까? 만약 롯데리아 방문자층이 10대가 많고 맥도날드는 20대가 많다면 아무래도 점심시간에 밖에 나와서 먹기 어려운 10대 비중이 높은 롯데리아가 평일 점심시간에 취약할 수도 있겠다는 생각이 든다. 아니면 맥도날드가 높은 이유가 맥카페 때문일까? 예전엔 나도 몇번 점심 먹고 맥도날드에서 커피를 사 마신적이 있다. 롯데리아에 커피를 사러간 적은 없지만...

한가지 재미난점은 맥도날드가 평일 오전 7시에서 8시 사이에 방문자 수가 도드라지게 많았다. 우리는 기억을 더듬어 봤다. 왜 이른 아침에 맥도날드를 많이 방문할까? 아하, '맥모닝!'. 나도 맥모닝을 사먹으로 그 시간에 맥도날드를 들렀던 기억이 떠올랐다.






이번 데이터가 롯데리아와 맥도날드를 분석하기 위한 목적으로 계획하에 수집된 것이 아니라 다른 서비스의 부산물로 획득된 것이고, 방문기록 외에 다른 정보가 없어서 유익한 분석이 되었는지는 모르겠다. 하지만 의외로 재미난 결과를 볼 수 있었고, 추후 오프라인에 대해 다양한 측정/분석이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.





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질문) 스타벅스, 커피빈, 이디야, 파리바게뜨, 롯데리아, 맥도날드, 공차, 배스킨라빈스, 던킨도너츠.
만약 10대 20대 남자들을 타깃으로 한다면 위의 리스트 중 어느 매장에 광고를 하는 것이 가장 효율적일까요?

답은 다음번 포스팅에서~~~ ^^