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기업에서의 GIS 활용사례 황선영 과장 l (주)BIZ-GIS 프랜차이즈 매출분석 및 지역마케팅 사례

[ 구글맵스엔진 세미나 자료 2/3 ] 기업에서의 GIS 활용사례

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1인기업, 중소기업, 프랜차이즈 본사를 위한 Google Maps Engine Pro 세미나의 2번째 발표 장표입니다. 지리정보가 기업의 CRM 영업과 결합했을때 이를 Geographic CRM이라고 하는데 GCRM 분야의 국내 최고 전문가 그룹인 BIZ-GIS의 컨설팅 방법인 매출추정 알고리즘과 지역마케팅방안에 대한 발표자료 입니다.

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기업에서의 GIS 활용사례

황선영 과장 l (주)BIZ-GIS

프랜차이즈 매출분석 및 지역마케팅 사례

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기업에서의����������� ������������������  GIS����������� ������������������  활용사례����������� ������������������  

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황선영����������� ������������������  /����������� ������������������  GIS����������� ������������������  Analyst����������� ������������������  

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LIST

1. 비즈니스와 지리

2. 매출예측 사례

3. 지역마케팅 방안

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지도화를 통한 통찰력 발견

비즈니스와 지리

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We Know Who You Are and We Know Where You Live?

HOUSEHOLD INCOME

비즈니스와 지리

비즈니스와 지리

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OOO백화점 고객 분포 진단

GIS 도입 전:

“서울시 전체 지

역에 고객들이 분

포해 있을 것이다”

GIS 도입 후: “차

량 이동 20분 거

리에 고객의 68.

8%가 분포한다.”

OOO백화점 마케팅전략수립

GIS 도입 전:

“서울시 전 지역

에 마케팅을 실시

하자”

GIS 도입 후: “비용대비 효과가 뛰어난 지역을 중심으로 마케팅을 실시하자”

기업이 활용하는 데이터 85% 이상이 지리공간데이터 (Journal of Business Strategy, 1999.9)

GIS는 Table 기반의 경영정보에 지리정보를 결합하여

기업의 과거와 현재를 진단 / 미래를 제시하는 도구

비즈니스와 지리

“GIS는

기업의 의사결정권자에게

체계적이고 정량적인 정보를 제공하여

미래를 위한 의사결정 지원이 가능

비즈니스와 지리

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1. 비즈니스와 지리

2. 지리정보를 활용한 매출예측 사례

3. 지역마케팅 방안

Page 8: [ 구글맵스엔진 세미나 자료 2/3 ] 기업에서의 GIS 활용사례

가맹사업법과 유통산업발전법

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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주거 및 인구

상권

경쟁점

주거유형별/가격대별 세대수

주거유형별/연령별(장년층) 인구수

재래시장/대형마트/관련 업종 상가

기업의 특수한 상가 지표

경쟁점 수/ 경쟁점과의 거리/ 경쟁점 매출

각 영역별 실제 매출

매출 예측을 위한 모델링: Regression (회귀분석)

매출과 높은 상관성을 갖는 변수들을 찾는 과정

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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예측 실제

매출 예측을 위한 모델링: Regression (회귀분석)

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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매출 60%

매출 80%

매출 90%

- “점포-고객”의 특징 분석

- CELL별 고객분포 특징 분석

- 경쟁점과의 접근성 분석

- 소득수준에 따른 매출 분석

- 주거형태별 매출 분석

=> CELL별 고객화 가능성 파악

상권예측 및

매출예측

미래 상권 및 매출 예측 기존 고객 공간 통계 분석

A기업 목표: 국내 할인점 시장에서 근본적인 경쟁력 확보

프로젝트 목표: 정확한 매출예측을 통한 경쟁력 있는 신규 점포 개발

“GIS-통계” 기반의 상권 예측 및 매출 예측

매출 예측을 위한 모델링: Regression (회귀분석)

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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Pij : i지역 거주자가 j상점을 이용할 확률

Dij : ij간의 거리

n : 기존 매장 수

λ : 거리 마찰계수(Distance Parameter)

거리 마찰계수(Distance Parameter) 전문품을 구매하는 경우는 거리가 멀더라도 더 좋은 조건의 쇼핑을 원할 가능성이 높지만, 일상용품의 경우는 구매주기가 짧고 구매단위도 작아서 멀리 쇼핑하려는 성향이 낮음. 이것을 반영한 것이 거리마찰계수임. 일본에서는 값을 2로 고정시키고 수정 허프 모형이라는 이름으로 대형 점포 입지 규제에 사용하고 있음

D1

1

n

1k ik

∑=

=

λ

λijD

Pij

C

A

지역 B

인구 :1,000명 1.2km

기존매장

신규매장

)(30.76923% 0.3076923

8.01

2.11

2.11

22

2

=

+

지역 B에서 신규매장 A로 방문할 확률 =

지역 B에서 신규매장 A로 방문할 인구 수 = 1000명 × 0.39039

= 약 308명 추정 매출 = 고객수 × 객단가

매출 예측을 위한 모델링: Gravity Model (중력모델)

“ 매장으로 방문하는 고객의 크기는

매장 면적에 비례하고

소비자와의 거리에 반비례 한다 ”

몇 개의 상업 시설이 존재하는 경우 소비자가 각 상업시설을 선택하는 확률을 나타내는 모델

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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고속도로

점유율

분석 대상 매장 경쟁 매장

고속도로

점유율

분석 대상 매장 경쟁 매장

점유율

분석 대상 매장 경쟁 매장

상권 고객화 가능(명) 경쟁점 수

1차 상권(20% 초과) 2,673 5

2차 상권(15% 초과) 3,772 6

3차 상권(10% 초과) 6,072 19

4차 상권(5% 초과) 9,364 62

5차 상권 9,479 74

매출 예측을 위한 모델링: Gravity Model (중력모델)

중력모델 1차 적용 상권 단절요인 반영

브랜드 지수 적용

고속도로

기존 모델의 원형을 적용하기보다는 기업 특성에 맞는 조건을 반영해야 함 현업의 의견을 충분히 반영하는 노력이 필요함

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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회사소개

자사 매장

자사 매장

자사 매장

경쟁 매장

자사 매장

매출 예측을 위한 모델링: Gravity Model (중력모델)

B기업 매장 고객 추정 점유율 매출 예측 결과를 보고서 형태로 제공

점주에게 매장의 배후지 정보 제공하여 상권의 이해도 높이는데 기여

객관적으로 추정된 예측 결과를 공개하여 예측결과의 합리성 확보

본사-점주간 신뢰 형성에 기여

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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행정동 경계

블록

Customer

Office Worker

Household

Income

Product

Product

Sales

Store

직장인구 2923명

매출 예측을 위한 모델링: 데이터셋

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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매출 예측을 위한 모델링 과정

Road City/ Construction

Sales price of APT

credit card

Income

Household

Subway

Customer

Office Worker

Land Price

내부데이터

외부데이터

Spatial DATA

기존고객 분석 - 고객-매장간 접근성 분석

- 활용 가능성 진단

외부 DB 결합 - 거주인/직장인 고객화 비율

- 신용카드 사용 데이터에 기반한 매출특성 분석

모델 수립 - 모델 구축 가능성 진단

- 모델 개발

검증을 통한 모델 정교화 -  검증을 통한 모델링 개선

-  현장의 경험 반영

지리정보를 활용한 매출예측 사례

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“….이는 마치 진공 속에서 축구공의 속도와 방향을 계산하는 것에 대하여 허리케인 동안 축구동의 속도와 방향을 계산하는 것과 같다" - Luigi Salvaneschi

매출 예측에서 필요한 것

기업 현실에 맞는 모델의 선택

기업의 특수한 조건을 모델에 반영

현업의 의견을 반영한 모델 수립

모델 결과를 충분히 해석하고 적용할 수 있는 사람

지리정보를 활용한 매출예측 사례

Page 18: [ 구글맵스엔진 세미나 자료 2/3 ] 기업에서의 GIS 활용사례

1. 비즈니스와 지리

2. 매출예측 사례

3. 지역마케팅 방안

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지역마케팅 방안

Limited Budgets

지역 마케팅 방안

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1.����������� ������������������  고객과����������� ������������������  매출����������� ������������������  분포의����������� ������������������  불일치����������� ������������������  지역����������� ������������������  확인:����������� ������������������  A����������� ������������������  지역은����������� ������������������  고객����������� ������������������  대비����������� ������������������  매출밀도가����������� ������������������  낮고,����������� ������������������  B지역은����������� ������������������  고객����������� ������������������  대비����������� ������������������  매출밀도가����������� ������������������  높음����������� ������������������  

2.����������� ������������������  지역����������� ������������������  특징����������� ������������������  파악:����������� ������������������  A지역은����������� ������������������  아파트����������� ������������������  밀집지역이며����������� ������������������  가구소득이����������� ������������������  해당����������� ������������������  행정구역����������� ������������������  대비����������� ������������������  높으나,����������� ������������������  B����������� ������������������  지역은����������� ������������������  빌라밀집지역이며����������� ������������������  가구소득이����������� ������������������  해당����������� ������������������  행정구역����������� ������������������  대비����������� ������������������  낮은����������� ������������������  특징이����������� ������������������  있음����������� ������������������  

기존고객 up-selling 전략

OO점 고객 분포 OO점 매출 분포

아파트 밀집지역 평균소득 – 5,022만원

빌라 밀집지역 평균소득 – 4,281만원

A

B

지역 마케팅 방안

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기존고객 up-selling 전략

A A

3. 상품별 구매고객 분포 특징 파악: 저가 상품인 티셔츠는 지역마다 고르게 구매하고 있지만 고가 상품인 점퍼는 OO점 인근 빌라 밀집지역에서 집중적으로 구매하고 있음.

4. 마케팅 타겟 설정: 소득수준이 상대적으로 높은 A지역에 고가상품 관련 DM을 발송하여 고객 반응률을 체크, 매장마다 장기적으로 매출을 상승시킬 수 있는 마케팅 타겟지역을 선정하고 테스트 해야 함.

OO점 티셔츠 구매 고객 분포 OO점 점퍼 구매 고객 분포

지역 마케팅 방안

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<고객 분포> <직장인(잠재고객) 분포>

신규고객 확보 전략

판매구역별 직장인수/상가수/APT 세대수/주거인구수 등을 공간 연산 – 시장 잠재성 파악

판매구역별 고객수/매출액 공간 연산- 판매실적 파악

매출 성장률을 높이기 위해서는 “시장 잠재성에 따른 차별화된 매출목표설정”과 “합리적인 판매권역 관리”가 요구됨

지역 마케팅 방안

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신규 매장 고객 확보 전략

기 존 고 객 이 없 는 신 규 매 장 은 ?

지역 마케팅 방안

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신규 매장 고객 확보 전략

외제차 보유 비율 높은 지역 +

소득 수준 높은 지역

외제차 보유 비율 20% 이상 블럭

소득수준 신규매장

기존 고객 데이터가 없더라도

외부데이터를 활용하여

잠재고객이 풍부할 것으로

판단되는 지역 추출

신규고객 확보를 위한 DM 발송 가능

관심지역 DM리스트 추출

관심지역 잠재고객 리스트 추출

지역 마케팅 방안

신용카드사 블럭별 카드 사용 내역 블럭별 점포 매출 블럭별 고객 life style

통신사 유동인구

공간 데이터 아파트/빌라 공시지가 직장인구 주거인구

국가 통계 데이터 집계구별 인구/ 가구 / 주택 / 사업체

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지역마케팅 활성화 방안

본사

점주

기존 고객 특징 분석 (신규고객 가능지역, Upsell

가능지역 등)

해당 지역에 대한 점주의

이해와 체감

기존 점포 매출 성장을 위한 GIS 마케팅 신규 점포 매출 성장을 위한 GIS 마케팅

타겟 고객 선정

/ 타겟 복종 선정

DM 리스트 추출 · 발송

반응 분석 · 원인 분석

신규 출점 가능 지역 분석

타겟 고객 /

타겟 지역에 대한

의견 공유

신규 출점

외부 데이터 검토 및 활용

잠재 고객 핵심 지역 선정

프로 모션

/ DM 발송

타겟 지역 수정 및 인지

/ 물량

계획 수립

충성고객을 만들기 위한 본사와의 커뮤니케이션

지역 마케팅 방안

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Thank you

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