안녕하세요, 로플랫 뉴스레터 구독자 여러분!

이번 한 주도 잘 보내고 계신가요?

로플랫은 국내 최대의 오프라인 위치 정보를 다루는 기업으로,

다양한 분석과 연구를 수행하고 있어요.

그중에서도 위치 정보를 활용해 사용자 특성을 파악하는 연구를 진행 중인데요.

일반적으로 사용자 특성을 추정할 때는

나이, 성별, 직업, 수입, 교육 수준 등과 같은 데모그래픽 정보를 활용합니다.

하지만 로플랫은 위치 정보만을 다루는 것을 원칙으로,

이러한 직접적인 데모그래픽 정보는 다루고 있지 않습니다.

대신, 위치 데이터를 기반으로 한 독특한 접근법을 통해 다양한 사용자 특성을 추정하고 있습니다.

그렇다면, 로플랫은 어떻게 위치 데이터만으로 사용자의 특성을 알 수 있을까요?

로플랫이 위치 데이터를 통해 사용자 특성을 분류하는 방법이 궁금하시다면,

끝까지 함께 해 주세요!

그럼 오늘의 뉴스레터를 시작하겠습니다! 😁

로플랫에서 분류하고 있는 사용자 특성 중 흥미로운 사례를 몇 가지 소개해 드리려 합니다.

첫 번째 사용자 특성은 일명 ‘부자’로 불리는 소비 여력이 높은 고소득자 및 자산가입니다.

앞서 로플랫에서는 위치 데이터를 활용하여 사용자의 특성을 파악하고 있다고 말씀드렸는데요.

고소득자 혹은 자산가를 추정할 때에도 다양한 위치 정보를 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 고소득자를 찾기 위해 국내 100대 기업에 근무하는 사람들을 찾는 것입니다.

로플랫에서는 위치 기술을 바탕으로 사용자의 오프라인 행동 데이터 분석을 통해 주거지와 근무지를 추정하고 있는데요.

그 중에서도 사용자의 ip 정보와 그에 해당하는 위치를 매핑함으로써, 특정 기업에 종사하는 사람들을 식별할 수 있습니다.

마찬가지로 이런 방식으로 국내 100대 기업에 근무하는 사람들을 추정할 수 있는 것이죠.

대체로 특정 기업에 근무하는 사용자는 일정 수준 이상의 연봉을 받을 것으로 기대하기 때문에, 고소득자일 것으로 추정할 수 있습니다.

또 다른 방법으로는 주거지 정보를 활용하여, 소비 여력이 높은 사용자를 추정하는 것입니다.

예를 들어 15억 원 이상의 고가 아파트에 거주하는 사람들을 찾는 것인데요.

로플랫은 일정 기간 동안 위치 데이터를 분석하여, 사용자의 주거지를 추정하고 있습니다.

이렇게 알아낸 사용자의 주거지 정보와 한국부동산원에서 제공하는 아파트 시세 정보를 매핑하면, 고가의 아파트에 거주하는 사용자들을 식별할 수 있습니다.

고가 아파트에 거주하는 사람들은 일반적으로 일정 수준 이상의 자산을 보유한 경우가 많기 때문에, 이들을 자산가로 분류할 수 있는 것이죠.

이 외에도 고소득자 및 자산가를 추정하기 위해 다음과 같은 조건들을 추가로 고려할 수 있는데요.

예시로 들어봤습니다.

• 명품 매장 방문자: 최근 명품 매장을 방문했거나 자주 방문하는 사람의 경우 소비 여력이 높은 사용자일 수 있습니다.

• 수입 자동차 관련 전시장, 수입 자동차 브랜드 부품 또는 수리점 방문자: 국산차에 비해 가격대가 높고, 유지비가 많이 들기 때문에, 수입차를 타는 것으로 추정되는 사람은 고소득자나 자산가일 가능성이 높습니다.

• 골프장 또는 골프연습장 방문자: 골프는 고가의 취미로, 이를 정기적으로 즐기는 사람은 소비 여력이 충분할 가능성이 있습니다. 골프는 장비, 장소, 시간 등 여러 측면에서 비용이 많이 드는 취미 활동으로, 이를 정기적으로 즐길 수 있는 사람은 소비 여력이 충분하다는 지표가 될 수 있습니다.

• 5성급 이상 호텔 방문자: 5성급 이상의 호텔을 이용하는 사람들은 높은 수준의 서비스와 시설을 경험하고자 하는 경우가 많으며, 이는 여유로운 소비 생활을 영위할 수 있는 경제적 능력을 반영한다고 볼 수 있습니다.

• 해외여행을 즐기는 사용자: 해외여행을 자주 가는 사람들은 생활에 필요한 기본적인 소비 외에도 여유 자금이 충분히 있다는 것을 의미하며, 경제적 여유와 시간적 여유를 동시에 가진 경우가 많습니다. 이로 인해 이러한 사용자들은 소비 여력이 높은 사용자로 분류될 수 있습니다.

*이외에도 다양한 조건(방문 기간이나 특정 조건, 예를 들어 3개월 이내 혹은 1년에 3번 이상)들을 활용하여 고소득자나 자산가를 추정할 수 있습니다.

이번에는 로플랫에서 위치 정보로 학부모 사용자를 어떻게 추정하고 있는지 소개해드리려고 해요.

첫 번째로 로플랫은 '초품아'라는 키워드에 주목하였습니다.

'초품아'란 '초등학교를 품은 아파트'의 줄임말로, 초등학교와 가까이 위치한 아파트를 의미합니다.

여기서 중고등학교 인근의 아파트 거주자를 고려하지 않은 이유는 중고등학생의 경우 대중교통을 이용해 등하교하는 데 큰 어려움이 없기 때문에, 주거지를 선택할 때 학교와의 거리가 초등학생 자녀를 둔 경우보다 우선순위에서 높지 않기 때문입니다.

반면 초등학생 자녀를 둔 부모들은 자녀의 안전한 등하교를 위해 학교와의 거리를 최우선으로 고려하고 있죠.

이런 이유로 '초품아'는 전국적으로 초등학생 자녀를 둔 부모들에게 큰 인기를 끌고 있으며, 해당 아파트 단지는 주변보다 부동산 시세가 높게 형성되는 경우가 많습니다.

이처럼 '초품아'에 거주하는 사람들은 높은 비용을 감수하더라도 자녀의 학교 접근성을 가장 중요한 요소로 여기는 학부모일 가능성이 큽니다.

두 번째 예시로는 이른바 좋은 학군이나 학원가 주변에 거주하는 사용자들을 추정하는 것입니다.

로플랫에서는 위치 데이터를 활용해 사용자가 주로 방문하는 장소를 파악할 수 있는데요.

일반적으로는 매장 단위로 방문 빈도를 분석하고 있지만, 학원가를 지오펜스 개념으로 묶어 특정 지역을 자주 방문하는 사람들을 분석하는 것도 가능합니다.

이를 통해 학군이나 학원가 주변에 거주하는 사람들을 식별하고, 그 중에서 근무자나 학생으로 추정되는 사람들을 제외하는 등 다양한 방법으로 학부모 추정 사용자를 추출하고 분석할 수 있습니다.

좋은 학군 주변에는 사교육과 입시 준비에 특화된 학원들이 밀집해 있죠.

대표적으로 대한민국 사교육의 중심지인 서울 대치동과 대구 범어동 등이 있습니다.

해당 지역들은 교육열이 높은 학부모들이 자녀의 학업 성취를 위해 이사까지 감행할 정도로 유명합니다.

따라서 이러한 지역에 거주하거나 자주 방문하는 사람들은 자녀 교육에 큰 관심을 가진 학부모일 가능성이 매우 높습니다.

이처럼, 로플랫은 위치 데이터를 통해 학군과 학원가 주변의 활동을 분석함으로써, 자녀 교육에 열정적인 학부모 사용자를 구분할 수 있습니다.

이외에도 몇 가지 추가 조건을 고려하여 학부모 사용자를 추정할 수 있습니다.

• 키즈 카페나 어린이 관련 시설 방문자: 특히 주말 등 자주 키즈 카페나 어린이 관련 시설을 방문하는 사람들은 어린 자녀를 둔 부모로 추정할 수 있습니다.

• 유아의류 및 유아용품 매장 방문자: 자녀를 위해 유아용품을 구매하는 사용자는 대부분 유치원 자녀를 둔 학부모일 가능성이 큽니다.

• 소아과 방문자: 소아과를 방문하는 사람들은 영유아 자녀를 둔 학부모로 추정할 수 있습니다.

• 자녀와 함께 가족 단위로 방문하는 놀이공원 등 야외 활동 장소 방문자: 이런 활동 패턴을 가진 사용자는 미취학 아동이나 초등학생 자녀를 둔 부모일 확률이 높습니다.

이외에도 다양한 조건(*방문 기간이나 특정 조건, 예를 들어 3개월 이내 혹은 한 달에 두 번 이상)들을 활용하여, 학부모로 추정되는 사용자들을 정교화하게 구분할 수 있습니다.

먼저, 아웃도어 액티비티 활동이란,

실내를 벗어나 자연과 직접 접촉하며 즐길 수 있는 다양한 야외 활동을 의미합니다.

이러한 활동들은 주로 자연 환경에서 이루어지며,

신체 활동과 여가를 결합하여 심신의 건강을 증진시키는 데 중점을 둡니다.

아웃도어 액티비티 활동에는 등산, 낚시, 골프, 캠핑장, 해외여행 등을 포함할 수 있는데요.

그렇다면, 로플랫은 위치 정보로 아웃도어 액티비티 취미 생활을 가진 사용자를 어떻게 추정할 수 있을까요?

로플랫은 전국적으로 위치인식이 가능한 다양한 위치 인프라를 갖추고 있습니다.

앞서 말씀드렸던 것처럼 지오펜스 개념을 이용하여 다양한 아웃도어 액티비티가 이루어지는 캠핑장, 골프장, 낚시터, 제주도의 오름, 국내 100대 명산을 비롯한 동네 근처 산까지도 위치 인식이 가능합니다.

따라서 이러한 장소에 주기적으로 방문하는 사람들을 아웃도어 액티비티 활동을 선호하는 사용자로 추정할 수 있습니다.

예를 들어 사용자 특성 중 등산을 즐기는 사람을 구별하고자 할 때, 등산은 계절을 타는 활동이므로 계절적 변동성을 고려하여 분석할 수 있습니다.

또한 국내 100대 명산과 동네 인근 산 방문자를 고려할 때, 이 두 장소는 접근성 측면에서 차이가 있기 때문에 방문 기준을 각각 다르게 설정하여 사용자 특성을 세분화할 수 있습니다.

마찬가지로 캠핑을 즐기는 사람의 경우, 일반적으로 연박으로 캠핑을 즐기는 경우 많아, 이를 고려하여 산을 방문하는 사용자나 낚시터를 방문하는 사용자보다 조금 더 높은 기준을 적용해 분류하고 있습니다.

즉 캠핑의 특성상 장기간 머무는 경향이 있기 때문에, 이 점을 반영해 보다 정교하게 분석할 수 있습니다.