? 주변을 둘러보면 정말 많은 가게들이 있습니다. 의류, 신발, 음식점 등이 주류를 이루는데, 이 글을 읽으시는 분들은 주로 어디로 많이 가고 계신가요? 만일 식사를 즐기고 맛집을 찾아가시는 분들이라면, 고기! 하면 어디는 어디가 괜찮고, 또 다른 곳은 어디가 맛있다는 것 등, 연관된 정보가 줄줄이 나올 정도로 외우고 계실거라 생각합니다.

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<출처 😕http://news.joinsland.joins.com/total/view.asp?pno=112878>

?그런데, 그렇게 연관 정보들을 가장 잘 활용하고 있는 기업을 알고 계시나요? 바로 “아마존”입니다. 아마존은 소비자가 한 제품을 구매하면, 자체 서비스로 ‘자주 함께 구매한 제품’을 추천하고 있습니다. 최근에 알파고로 잘 알려진 '딥러닝(기계학습)'을 효과적으로 활용했기에 가능한 일이었는데요, 아마존은 온라인으로 발생한 방대한 데이터를 딥러닝으로 분석하여 소비자의 특정 패턴을 찾는다고 합니다.

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?<출처 😕https://www.amazon.com>

?예를 들면 한 사용자가 샴푸를 사려고 한다면, 아마존은 기존 이용자들 중 샴푸를 구매했던 사람이 샴푸와 함께 샀던 여러가지 물건들을 같이 보여준다고 합니다. 소비 패턴을 분석해서 "A를 사면 B도 살 것이다!" 라며 추천을 했던 셈입니다. 심지어 전체 매출의 35%가 이 추천 서비스로 인해 발생했을 정도인데요, 아마존 역시 이 부분을 인지하고 막대한 자본을 패턴 분석, 딥러닝에 투자하고 있다고 합니다. 언급에 따르면,?“적합한 아이템을 적합한 사용자에게 보여주기 때문에 좋은 성과를 낼 수 있었다” 라고?합니다.

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<출처 😕http://news.joins.com/article/21457002>?

?위 사례를 보아 소비 패턴을 분석하는 사실이 중요함을 독자분들은 모두??느끼셨을겁니다. 하지만 창업을 목표로 하시는 분들일수록 관련 아이템의 상권, 소비 분석이 중요한 것은 알지만 이를 위해 발품을 팔고 자료를 찾아보려해도 시간이 오래 걸릴 것이란 생각이 듭니다. 그렇기에 현재 데이터스토어에서 제공하는 “고객 소비패턴 추정통계”를 추천드리려고 합니다.

? <출처 😕http://social.lge.co.kr/view/opinions/organization_culture>

?고객 소비패턴 추정통계는, NICE지니데이타에서 제공하며 서울 및 전국 행정동 기준으로 30개 주요업종의 고객 소비패턴의 추정통계를 제공합니다. 주요 제공정보로는 서울시 및 전국?읍면동별 업종별 고객 수, 재방문 고객 비중, 성별 고객비중, 연령별 고객비중, 요일별 고객비중, 시간대별 고객비중, 주거/직장/유입 고객비중, 유입거리별 고객비중, 결제금액별 고객비중 등 여러 상황을 고려한, 고객의 소비패턴 자료들입니다. 많은 도움이 될 것 같습니다!

<출처 😕https://www.nicebizmap.co.kr/index.jsp>?

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?이번 스토리에서는 소비패턴과 관련된 내용을 배울수 있었습니다. 이제는 모든 것이 데이터로 이루어지기에 많은 자료들을 활용하셔서 개개인의 소비성향을 분석하는데 성공한다면, 큰 목표를 이루는 작은 발걸음이 될 것 같습니다. 🙂