목차

1. Analysis Plan

2. Analysis & Interpretation

3. Marketing Plan

+Additional Analysis

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•

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• 15년 데이터 변수 기준으로 13 년의 변수를 수정, 제거 후 통합.

질문 내용 13년도 변수명 14,15년도 변수명 변경사항

질문 대답 ID q1 q3 Mtzq2 Sex

1

2

3

4

…

설문지 dataset

1. Analysis Plan – 데이터 탐색 13,14,15 외래관광객 실태조사 데이터

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구분 설명

모든 변수값이 똑같은 중복 데이터 다수 발생(전체의 25%)

백화점 패스트푸드 면세점 편의점 부페

비율 45% 15% 60% 18% 13%

1. Analysis Plan – 데이터 탐색 신한카드 결제 데이터

코리아 그랜드 세일

-목적

- 메인 타겟

- 진행 현황

1. Analysis Plan – 코리아 그랜드 세일과 기존 평가모델 진단

기존 평가 방식의 문제점

-기존 방식

-문제점

1. Analysis Plan – 코리아 그랜드 세일과 기존 평가모델 진단

코리아 그랜드 세일 맞춤 평가 모델 도입

1. Analysis Plan – 새로운 평가 목표와 방식 도입

코리아 그랜드 세일의 쇼핑객 유입 효과 평가 코리아 그랜드 세일의 관광객 쇼핑 활성화 효과 평가

코리아 그랜드 세일 맞춤 평가 모델 도입

1. Analysis Plan – 새로운 평가 목표와 방식 도입

평가 방식

1. 13년을 시작점으로 설정해 14, 15년의 모델 별 변화 추세(증감률)를 파악한다.

2. 행사의 메인 타겟인 핵심 아시아 국가들을 뽑아내 국가별로 평가를 진행한다.

‘도입기’얼마나 성장하는지를 살펴보는 것

아시아권 국가

중국, 일본, 홍콩

코리아 그랜드 세일의 쇼핑객 유입 효과 평가 코리아 그랜드 세일의 관광객 쇼핑 활성화 효과 평가

전체 관광객 중 쇼핑을 목적으로 방한한 사람이 대조군에 비해 더 많이 증가했을 것이다.

쇼핑을 염두해 방한하는 관광객(=쇼퍼)

평가 목적

기본 가정

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑객 유입 효과 평가 평가 모델 개발 – 131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

쇼퍼 비율 비교를 통한 쇼핑객 유입 효과 평가

평가 방법

1차,2차, 3차 행사 기간쇼퍼비율 계산

3년 동안 행사 기간이아닌 시기의 쇼퍼비율 계산

두 집단의 시기간쇼퍼 비율 변화율 비교

1301~1302=세일1차1401~1402=세일2차1412~1502=세일3차로 설정

1303~1304=세일1차 대조군1403~1404=세일2차 대조군1503~1504=세일3차 대조군

하나라도

쇼퍼 설정 기준

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑객 유입 효과 평가 평가 모델 개발 – 131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

0

20

40

60

80

1차 2차 3차

중국 쇼퍼 비율

KGS 3월 4월

36

38

40

42

44

1차 2차 3차

일본 쇼퍼 비율

KGS 3월 4월

0

20

40

60

80

1차 2차 3차

홍콩 쇼퍼 비율

KGS 3월 4월

56% 46%

1.2% 1.6%

-4.7% -2.4% 22% 25% -16% 5.4%

-5% -5%

x% y% : 변화율

2차 세일 기간 동안의 중국 쇼퍼 유입 비율 증가를 제외하고는, 대조군에 비해 쇼퍼 비율 변화 추세에서 큰 차이를보이지 않는다. 즉 2차, 3차 코리아 그랜드 세일 기간이 다른 기간과 대비해 더 많은 쇼퍼를 유입시켰다고 보기 힘들다.

x% y% : 변화율x% y% : 변화율

아직까지 쇼핑객 유치 효과는 미비하며, 우선 해외 홍보를 통해 쇼퍼들에게 할인 행사를 인지시킬 필요가 있다.

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑객 유입 효과 평가 평가 모델 적용

전년 행사 대비 일인당 쇼핑 관련 지출 금액이 더 커졌을 것이다

방문객당 쇼핑 지출 금액이 전 행사 대비 증가했을 때

기본 가정

평가 목적

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 평가 모델 개발 – 신한카드 결제 데이터 활용

평가 방법

인당 쇼핑 지출액 추세 비교를 통한 쇼핑객 활성화 효과 평가

YYMM 일본 중국 홍콩

1301 154856 155722 23409

1302 162865 198011 35443

1401 122003 230839 34340

1402 134513 253858 35127

1412 120875 327150 53016

1501 94950 300491 31725

1502 96959 393792 45689

YYMM 일본 중국 홍콩

1301 84% 88% 84%

1302 84% 88% 84%

1401 88% 86% 90%

1402 88% 86% 90%

1412 88% 86% 90%

1501 83% 85% 85%

1502 83% 85% 85%

YYMM 일본 중국 홍콩

1301 1.11일~1.31일 = 21/31

1302 2.1일~2.28일 = 28/28

1401 1.3일~1.31일 = 29/31

1402 2.1일~2.16일 = 16/28

1412 12.1일~12.31일 = 31/31

1501 1.1일~1.31일 = 31/31

1502 2.1일~2.22일 = 22/28

월별 국내 방문객수 월별 서울 방문 비율 월중 행사 진행일 비율

X X

행사 시기별 서울 방문객수 추정 = 외래관광객 실태조사 데이터와 보고서 활용

행사 시기별 쇼핑업 결제 총액 추정

KGS 일본 중국 홍콩

1차 267768 303500 51301

2차 190997 361007 52198

3차 292007 934049 120639

행사 시기별 서울 방문객수

=

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 평가 모델 개발 – 신한카드 결제 데이터 활용

•

•

•

•

• 중국, 일본, 홍콩이 각각 C,J,H국으로 추정됨

•

<15 외국인 신용카드 국내지출액> 국가별 총 결제금액 신한카드 결제 데이터의 국가별 총 이용 금액

C

C

J

U

J

H

명동&이태원의 국가별 총 이용금액 비율

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 평가 모델 개발 – 신한카드 결제 데이터 국가 추정

국가별 요식업 결제 횟수 패턴과 시기별 서울 방문 관광객 패턴을 통한 국가 확정

시기별 요식업 결제 횟수

시기별 서울 방문객 추정치

C,J,H 국을 각각 중국, 일본, 홍콩으로 확정하고 각 국가별로 1차,2차,3차별 결제 총액(TAMT)을 계산함.

중국/홍콩 춘절 추정치

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 평가 모델 개발 – 신한카드 결제 데이터 국가 확정

쇼핑활성화지수 = 업종별 쇼핑금액/시기별 방문객수

평가지수

전체 백화점 면세점 할인점 남녀기성복 화장품

2차 10% 10% 0% -6% 39% 56%

3차 -12% -22% -28% 24% 4% 127%

면세점

백화점

남녀기성복

화장품할인점

전체

면세점백화점

남녀기성복

화장품

할인점

면세점

백화점

남녀기성복

화장품

할인점

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 국가별 평가 모델 적용 - 중국

구매력 지수 = 업종별 소핑 금액/업종별 결제 횟수 참여도 지수 = 업종별 결제 횟수/시기별 방문객수

평가지수

전체 백화점 면세점 할인점 남녀기성복 화장품

2차 -26% -1% -39% 18% -9% -20%

3차 -13% -9% -29% 52% -1% 17%

면세점

백화점

남녀기성복

화장품

할인점

전체면세점

백화점

남녀기성복

화장품

할인점

면세점

백화점남녀기성복

화장품

할인점

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 국가별 평가 모델 적용 - 일본

쇼핑활성화지수 = 업종별 쇼핑금액/시기별 방문객수 구매력 지수 하락 = 합리적 쇼핑 문화로 변모 참여도 지수 상승 = 자연스러운 쇼핑 문화

구매력 증가: 백화점, 할인점, 남녀기성복구매력 감소: 면세점, 화장품

.

평가지수

전체 백화점 면세점 할인점 남녀기성복 화장품

2차 -18% 18% -30% -17% -36% -10%

3차 -5% 5% -25% 16% 46% -14%

면세점

백화점남녀기성복

화장품

할인점

면세점

백화점

남녀기성복

화장품 할인점

전체면세점

백화점

남녀기성복

화장품

할인점

2. Analysis & Interpretation – 쇼핑 활성화 효과 평가 국가별 평가 모델 적용 - 홍콩

쇼핑활성화지수 = 업종별 쇼핑금액/시기별 방문객수 참여도 지수 감소

외국인 쇼핑 관광 활성화내수활성화

02

01

“면세점의 장사가 잘 되면 외국인 관광객의 외화가 국내로 유입되는 것이 맞지만, 그 대부분이 해외 브랜드의 수익으로 다시 빠져나간다는 것이다. 물품도 수입산이 그대로 해외로 나가는 것이라 수출도 수입도 아닌 산업이다.”

정부가 침체된 내수를 살리기 위해 올해부터 2월엔 코리아그랜드세일, 11월엔 한국판 블랙프라이데이 등 대규모 할인 행사를 정례화하기로했습니다.

3. Marketing Plan – 코리아 그랜드 세일의 앞으로 발전 방향 제안 내수활성화와 지속가능성 측면을 고려하여

쇼핑활성화지수가 점차 감소하고 있는 상황

직접적 내수효과는 적음.

03Q = 전통 쇼핑의 강호 '홍콩'과 엔저로 무장한 '일본'이 버티고 있다. 코리아그랜드세일의 경쟁력은. A = 단순 쇼핑 이벤트가 아닌 전방위 관광 행사라는 차별성이 있다. 여기에한국을 대표하는 한류 콘텐츠(패션, 뷰티, 한식, K팝 등)가 어우러진다. 쇼핑·관광·한류가 융복합된 축제라고 보면 된다.

3. Marketing Plan – 코리아 그랜드 세일의 앞으로 발전 방향 제안 내수활성화와 지속가능성 측면을 고려하여

대표 한류 쇼핑 상품으로 화장품, 의류, 식료품을

04“두달새 3500억원 담은 '그랜드코리아세일‘

“ 행사기간 외국인관광객을 대상으로 실시한 설문 조사 결과 향수ㆍ화장품(25%)을 주로 구입했고 의류(23%), 식료품(19%) 등이 뒤를 이었다.”

외국인 쇼핑 관광 활성화내수활성화

02

01

“면세점의 장사가 잘 되면 외국인 관광객의 외화가 국내로 유입되는 것이 맞지만, 그 대부분이 해외 브랜드의 수익으로 다시 빠져나간다는 것이다. 물품도 수입산이 그대로 해외로 나가는 것이라 수출도 수입도 아닌 산업이다.”

정부가 침체된 내수를 살리기 위해 올해부터 2월엔 코리아그랜드세일, 11월엔 한국판 블랙프라이데이 등 대규모 할인 행사를 정례화하기로했습니다.

쇼핑활성화지수가 점차 감소하고 있는 상황

직접적 내수효과는 적음.

한류 브랜드의 대표 상품인 화장품, 의류, 식료품을 중심으로 다음 세가지 변수에 대해 다중대응일치분석 실시

3. Marketing Plan – 한류 대표 상품별 핵심 타겟 설정 131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

R

한류 브랜드의 대표 상품인 화장품, 의류, 식료품을 중심으로 다음 세가지 변수에 대해 다중대응일치분석 실시

3. Marketing Plan – 한류 대표 상품별 핵심 타겟 설정 131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

3. Marketing Plan – 의사결정나무를 활용한 타겟별 영향 변수 파악

군집에 영향을 주는 변수를 파악해보았다

131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

사용 변수 설명

구매목록 (q12a1~q12a3)에 화장품 있으면 Y,아니면 N

숫자로 기입된 범주형 자료를범주형 자료로 변환Ex) 남자=0 여자=1

Pruning 자동 지원되는 의사결정트리 패키지treemod 사용

3. Marketing Plan – 의사결정나무를 활용한 타겟별 영향 변수 파악 131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

성별

교육수준

직업

동반자유무

정보원

3. Marketing Plan – 의사결정나무를 활용한 타겟별 영향 변수 파악 131415 외래관광객 실태조사 데이터 활용

성별

교육수준

직업

동반자유무

정보원 순위 2013 2014 2015

1위 루이비통 루이비통 후

2위 까르띠에 설화수 설화수

3위 샤넬 까르띠에 루이비통

4위 롤렉스 샤넬 헤라

연도별 면세점 매출 상위 브랜드 추이

데이터 출처: 국세청

01즐길거리

(Must-Do Week)

3. Marketing Plan – 한류 제품의 타겟별 맞춤 홍보 전략 제안

누구를?

어디서?

무엇을?

홍보 전략

…LG생활건강은 유커(遊客·중국인관광객)의 쇼핑 명소인서울 신사동 가로수길에 후, 숨, 빌리프 등 럭셔리 브랜드의 플래그십스토어를 운영하고 있다… 현재 매출의 약80%는 중국인 관광객에게서 발생하고 있다고 LG생활건

강은 전했다.

연합뉴스

왕홍을 선정해 한국에 초대하고 코리아그랜드세일 혜택을 누리며 플래그십스토어에서 여러가지뷰티 체험 받는 모습을 노출 ->인터넷을 주된 쇼핑 정보원으로 삼는 80,90허우들을 공략한다

“

식료품-일본-소규모상점, 할인점-40대,50대

3. Marketing Plan – 의사결정나무를 활용한 타겟별 영향 변수 파악

교육수준

동반자유무

직업

02먹거리

(Must-Eat Week)

3. Marketing Plan – 한류 제품의 타겟별 맞춤 홍보 전략 제안

누구를?

어디서?

무엇을?

홍보 전략 www.seoulnavi.com

3. Marketing Plan – 의사결정나무를 활용한 타겟별 영향 변수 파악

성별

여행형태

여행형태

직업

3. Marketing Plan – 한류 제품의 타겟별 맞춤 홍보 전략 제안

누구를?

어디서?

무엇을?

홍보 전략

3. Marketing Plan – 한류 제품의 타겟별 맞춤 홍보 전략 제안 03볼거리

(Must-See Week)

rank Female idol members

1 T-ara 1,976,945

2 Girl’s generation 1,554,583

3 Jessica Jung 1,299,224

4 F(x) 836,614

5 2NE1 617,885

기업을 중심으로 데이터 재정렬

1차, 2차 결제 데이터를 바탕으로 기업 성격을 나타낼 수 있는 변수 재설정

신한카드 데이터 상에서는 기업의 행사 참여 여부를 파악할 수 없으므로, 실제 효과 분석을 진행하기는 어려움.따라서 평가를 진행하기 직전까지의 모델링까지 구현.

3차 코리아 그랜드 세일에 참여한 기업이 비슷한 성격의 불참 기업에 비해 행사 기간 동안 경제적으로 더 나은 성과를 냈는지 평가

제한요소

업종별 클러스터링을 통해 유사 기업 군집 설정

평가 목적

평가 방법각 군집별로 3차 세일 기간 동안 참여기업과 불참 기업의 매출 패턴 비교

변수 설명

MCT_CODE 업종코드

M1 1차 행사 총 매출액

M2 2차 행사 총 매출액

F1 1차 행사 총 결제횟수

F2 2차 행사 총 결제횟수

변수 설명

Cpct 총 매출액 중 중국 관광객 결제액 비중

Jpct 총 매출액 중 일본 관광객 결제액 비중

Hpct 총 매출액 중 홍콩 관광객 결제액 비중

총 20,959개의 기업 중 3차 세일에만 매출액이 기록된 5,388개의 기업을제거 = 15,571obs X 9 variable

1차, 2차 결제 데이터를 바탕으로 유사 기업 군집을 파악한 뒤, 3차 행사 참여 여부에 따른 군집 내 매출액 차이 파악

Additional Analysis – 코리아 그랜드 세일 참여기업 효과분석 평가 모델 개발 – 신한카드 결제 데이터

이제까지 분석한 국가 차원의 거시적 관점에서 벗어나, 개별 기업에게 코리아 그랜드 세일이 얼마나 효과적이었는지 파악하는 미시적 관점도 필요

Elbow Point

전체 15,571개의 기업 중 남&여 기성복 기업(3,592개) 클러스터링 진행

평가 진행(남&여 기성복 기업을 예시로 진행)

변수별 수치를 표준화한 후 Elbow Point를 파악해 군집 개수 결정 = 4개가 적절

2차 행사때까지 나타난 군집 속성 개수

군집1 결제횟수와 수익이 높은 옷가게 19개

군집2 일본 관광객 수입 비중이 높은 옷가게 1408개

군집3 중국 관광객 다수, 1차에 비해 2차때 성장 2073개

군집4 홍콩 관광객 다수, 수익이 낮은 옷가게 98개

각 군집은 성격이 비슷한 회사로 구성 -> 속성이 비슷한 기업끼리 비교 가능

군집 내에서 3차 행사 참여 여부로 다시 두 집단으로 나눈 후 집단간 3차 행사 때 매출액 차이가 나는지 비교진행. 3차 이전까지 비슷한 패턴을 보인 기업이므로 3차 때 매출액 차이가 발생한다면 그 요인은 코리아 그랜드 세일 참여여부일 가능성이 높음

Additional Analysis – 코리아 그랜드 세일 참여기업 효과분석 평가 모델 개발 – 신한카드 결제 데이터

THANK YOU

TOUR 301