[기고] 상권 분석에 녹아든 데이터와 인공지능

구름 빅밸류 대표 0 부동산 빅데이터 기반 인공지능(AI) 스타트업 '빅밸류'의 구름 대표

소상공인은 대개 지역 상권을 기반으로 매출을 창출한다. 단, 상권이 변하는 속도는 해마다 가속화하고 개개인 소비 성향은 눈 깜짝할 새 변한다. 최근 몇 년간 서울 성동구 성수동은 트렌디한 카페 등의 유입으로 인해 'MZ세대 명소'로 급부상했다. 하지만 강남 가로수길은 '둥지 내몰림'(젠트리피케이션)으로 인해 상권 특성을 잃어 쇠퇴하고 있다.

이런 변화는 거시적인 흐름에서 끝나지 않는다. 아파트 단지 개발과 배후지 인구 연령 변화, 그리고 도시 개발 계획 등 미시적인 요인 역시 상권에 큰 영향을 끼친다. 소상공인들은 초기 상권 진입 과정에서 두터운 비용 부담을 떠안기 일쑤다. 데이터를 기반한 객관적인 상권 분석이 필요한 이유다.

상권 분석을 위해선 시장과 매출에 대한 정확한 정보 뿐 아니라 지역 상권 이해도를 높이기 위한 추가 정보가 요구된다. 공간 정보는 단순 위치 정보를 담고 있는 것 같지만, 접근 편의성 등을 포함해 여러 의미를 담고 있다.
가령 편의점을 방문하는 배후지 거주 인구를 선정하기 위해 도로 연결성과 함께 경사도, 이동 차도 구분 등 실제 접근성을 정밀하게 분석해야 한다. 편의점 상권을 분석하려면 공간 분석 기술을 위치 분석에 추가해야 한다. 아울러 출퇴근 경로에 있는 매장의 접근성, 친밀도 차원 등에서 공간 분석이 반드시 선행돼야 한다.

공간 정보 분석 기술은 빅데이터, 하드웨어 발전으로 빠르게 고도화하고 있다. 오프소스(누구나 자유롭게 접근하여 활용·수정·배포할 수 있는 코드)를 저렴한 비용에 활용할 수 있다. 가령 중요한 매출과 소비자 정보 역시 카드사 신용평가사 등 민간 데이터 판매로 손쉽게 데이터를 접할 수 있다. 영향력 브랜드, 지역이나 배후지 환경에 따라 매출이 어떻게 발생하는지, 연령별로 어떤 차이를 보이는지 파악할 수도 있다. 이런 데이터 수치 변화는 개인 맞춤형 상권 분석이 가능한 환경을 만든다.

현재 공공기관과 지방자치단체에서 다양한 상권 분석 플랫폼을 제공하고 있다. 그러나 플랫폼 기반으로 제공되는 정보들은 대부분 공급자 의도에 맞춰진 데이터인 만큼, 수요자 입장에서 정확히 원하는 브랜드와 영업에 맞는 상권을 분석하기란 어려운 일이다. 또 최근 수많은 데이터가 시장에 쏟아져 나오면서 분석을 희망하는 브랜드와 영업을 맞춰줄 데이터를 확보·분석할 때 어려움을 겪을 수 있다. 오히려 과잉 정보로 인해 혼란을 겪을 수도 있다는 얘기다.

인공지능(AI)은 공공·민간 등 얽히고설킨 방대한 데이터들을 연결하는 바로미터이자 효과적인 도구로 꼽힌다. 과거 통계적 기법을 이용해 일부 표본 데이터로 상권·소비자 지수 등을 만들어 분석에 활용했다면, 최근에는 복잡하고 협소한 지역을 대상으로 시세·상권·매출 지수 등을 개발할 수 있다. 인구 통계, 이동 패턴 등 데이터를 토대로 예상 매출과 정교 이전, 마케팅 전략 등 유의미한 정보를 도출하는 데 AI가 큰 역할을 하고 있는 것이다.

최근에는 설명가능한 인공지능(XAI)도 등장했다. 복잡한 모형에 다양한 데이터를 변형·입력해 개별 변수들의 민감도와 영향력을 추정할 수 있게 됐다. 기존 상권 예상 매출액을 제시하는 방식을 넘어, 지역 매출을 끌어올리는 핵심 배후지 인구 특성을 확인할 수 있다. 예를 들어 A지역에선 30대 여성이, B지역에선 20대 남성이 주요 고객층일 경우의 비선형적 관계를 학습해 모든 지점에서의 변수 영향도를 해석적으로 보여주는 방식의 모형을 구현할 수 있는 것이다. 이를 통해 경쟁사별 경쟁 강도 변화를 시계열적으로 분석해 충성고객 및 비(非)고객층의 특징 등을 추출할 수도 있다.

상권 분석은 이제 단순한 선택이 아닌 생존 전략이다. 소비 환경과 상권이 급변하는 가운데, 데이터와 AI 기반의 상권 분석은 소상공인과 대기업들이 주목해야 할 필수 영역으로 자리매김하고 있다. 앞으로 데이터와 AI를 통한 효율적인 브랜드 관리와 마케팅 전략 수립 등에 있어 유연성을 갖춘 조직이 시장 패권을 쥘 공산이 크다.

물론 아직은 먼 이야기다. 현재까지도 데이터, AI 기반 상권 분석의 도입 및 적용이 가능한 기업은 소수에 불과하기 때문이다. 단순 데이터 집약과 배열에 국한된 상권 분석이 아닌, 방대한 데이터 속에서 필요 정보를 정제하고 정확한 추론과 명확한 의사결정을 내릴 수 있는 AI 플랫폼의 역할이 커질 것이다.