Mining-project2

프로젝트 개요

목표: 모교인 서울과학기술대가 위치한 공릉동의 상권을 분석하여 해당 상권의 소비자군의 특성, 소비패턴을 도출하여 적절한 시사점과 전략을 제안한다.

데이터: 공공데이터 포털의 서울시 상권 데이터에서 공릉동 지역을 발췌했습니다. (실제 데이터)

• 데이터의 상권 코드를 도메인에 맞게 새로운 카테고리로 분류하였습니다.

  ex) (한식, 일식, 중식) -> 음식점 / (철물점, 잡화점, 시계, 안경, 고시원 등) -> 생활

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머신러닝 프로젝트를 위해 데이터를 탐색하던 중 해당 데이터를 통해 상권분석에 대한 아이디어를 얻었습니다.

저는 효과적인 상권분석을 위해 이 데이터와 적합한 분석흐름을 고민하던 중 "STP 전략"의 흐름을 적용하기로 결정하였습니다.

*STP 전략 (Segmentation, Targeting, Positioning)

STP 전략은 마케팅에서 전략적 활동을 결정하는 주요 전략으로 쓰입니다.

특히 이는 비즈니스 도메인에서 시장을 세분화하고, 타겟을 설정하여, 그 타겟에 맞는 전략을 제시하는 기본적인 분석 방향으로 제안되곤 합니다.

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가장 먼저

1. S, segementation을 통해 소비자군을 나누어 각 segment에 속한 소비자들의 특성과 소비패턴을 도출합니다.

2. 이후, 앞서 도출한 segment별 특성을 바탕으로 T, target을 도출하여 전략적인 방향을 설정합니다.

3. 마지막으로 P, Positioning은 자사의 제품이나 서비스가 소비자들의 인지 속에 어떻게 자리잡을 지, 그것을 고안하여 구체적인 전략을 제시하는 단계입니다.

*그런데 이 분석의 목표는 어떠한 특정 제품, 서비스에 대한 것이 아니므로 타겟을 더 많은 로 이끄는 전략들을 모두 positioning이라고 보았습니다.

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위와 같은 흐름을 고려하여 다음과 같은 분석기법을 선택, 적용하였습니다.

1. S: Segmentation, 군집분석
2. T: Targeting, 회귀분석
3. P: Positioning, 마케팅 전략 제시

여기서 2. Targeting에서 회귀분석의 종속변수로 "분기별_매출_건수"를 선택하였습니다.

왜냐하면, 각 서비스 업종의 분야와 그에 따른 가격이 상이할 뿐만 아니라 매출 건수와 매출 금액 간의 매우 강한 양의 상관관계가 관찰되었기 때문입니다.

*즉, 매출 건수가 높을 수록 매출 금액이 올라가며, 소비자들이 많이 이용하도록 하는 것(매출 건수를 높이는 것이)이 상권의 활성화에 있어서 더 유효한 시사점이라고 보았습니다.

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서비스 업종 분포

성별에 따른 매출 비율, 연령에 따른 매출 비율

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1. Segmentation

K-means 클러스터링 알고리즘 이용

k 수는 SSE를 가장 크게 감소시키는 지점으로 선택 (엘보우 기법) (K=4)

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2. Targeting

앞선 군집분석 결과 상권의 세부 특성을 뽑아낼 수 있었습니다.

그 결과 수가 가장 많은 1번 군집, 수는 적지만 매출이 압도적으로 높은 군집 3을 타겟군으로 설정하였습니다.

이후 군집별 데이터 셋을 분리하여 서비스 업종과 매출 건수의 관계를 도출하기 위해 회귀분석을 진행하였습니다.

*reference: 서비스 업종_농수산물

군집 1번(수가 가장 많은)에서는 마트/편의점이 매출 건수에 가장 큰 영향력을 가지고 있다.

군집 3번(매출 금액이 가장 많은)에서는 음식점이 매출 건수에 가장 큰 영향력을 가지고 있다.

*회귀계수 유효성(t-test) 등은 코드 속 회귀분석 레포트 참조

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3. Positioning (예시)

가장 많은 지점이 속한 군집 1은 여성의 비율이 높으며 마트/편의점이 매출 건수에 가장 큰 영향력을 가진다.

이에 여성 고객을 대상으로 한 쿠폰 발행 등이 포지셔닝 전략이 될 수 있다.

또한 가장 매출 금액이 큰 군집 3에서는 음식점이 매출 건수에 가장 큰 영향력을 미친다.

이는 음식점이 매출 금액에도 큰 영향을 미치고 있다는 것을 시사한다. (매출건수와 매출금액은 양의 상관관계)

따라서 음식점의 매출 건수를 유지/ 홍보에 노력하며, 10대의 매출비율이 가장 작으니 10대들의 수요를 분석하여 그들에 맞는 포지셔닝 전략이 필요하다.