한국 관광 숨겨진 ooo를 찾아라 · 2020-07-02 · 20대 여성이 평일에...

한국 관광, 숨겨진 OOO를 찾아라! DATA258

내외국인의 여가 및 문화 향유, 관광 활성화를 위한 정책 방안

목차

1

주제 선정

2

내국인 관광객 분석

3

외국인 관광객 분석

우리나라 여행 실태 분석주제 분석목표

데이터 전처리 분석 모델링 분석 결과 정책 제언

데이터 전처리 분석 모델링 분석 결과 정책 제언

01.주제 선정

우리나라 여행의 문제점?

01.주제 선정

① 내국인관광객의 숨겨진 소비층을 찾아라

② 외국인관광객의 숨겨진 속마음을 찾아라

① 연관분석을 통해 소비액에 따른 내국인관광객의 여행 패턴 발굴

② 머신러닝을 통해 외국인관광객의 한국 재방문 의사에 영향을 미치는 요인 도출

분석 목표

분석 주제

02.내국인 관광객 분석

데이터 전처리

1)데이터 선택 • 신한카드 내국인 데이터 선택(2016~2018년, 약 490만개) • 대분류=여행인 데이터만 선택(GB3=여행) (데이터 문의 결과 내국인은 ‘대분류=여행’만 실질적인 여행 데이터) 2)변수 처리 • 변수삭제: gu(범주가 너무 많아서 가맹시도를 사용) • factor처리: si, sido, GB2, SEX_CCD, DAW_CCD_R, APV_TS_DL_TM_R, CLN_AGE_R

3)변수생성 • 시간데이터에서 계절변수 생성 • 취급액/이용건수=‘건당 이용금액’ 변수 생성 4)사용한 변수 • 회원 거주지, 카드 가맹점 주소, 업종 소분류, 성별, 연령대, 이용 계절, 요일(평일/주말), 이용시간대, 건당 이용금액


데이터 전처리

5)구간화

• 구간1: [0%, 25%)

• 구간2: [25%, 50%)

• 구간3: [50%, 75%)

• 구간4: [75%, 100%]

• 건당 이용금액을 기준으로 데이터 구간화를 진행. • 건당 이용금액이 오른쪽 꼬리가 긴 비대칭 분포여서 로그변환 후 구간화 • 변환한 변수의 25%마다 하나의 구간 생성 • 구간마다의 데이터는 약 120만개


분석 모델링

1)연관분석(=장바구니 분석)

• 어떤 사건 간의 연관성과 상관관계를 분석할 수 있는 알고리즘으로, ‘A를 사면 B를 살 가능성이 높다’라는 결론으로 많이 활용되는 분석방법

2)규칙의 기준

• confidence: A가 발생했을 때 B가 발생할 확률

->0.6이상인 규칙만 confidence순서로 정렬

• lift: 1과 멀수록 신뢰할 만한 규칙

->1과 0.1 이상 차이나는 규칙만 선택


분석 모델링

3)모델링

• 각 구간마다(구간1~구간4) 연관분석을 시행하고, 기준을 만족하는 규칙을 분석

4)연관분석을 선택한 이유

• 새로운 특성층을 발견하고 경향을 분석하기에 용이함

• 수치 데이터가 아니어도 사용 가능

>> 범주형 변수가 많은 데이터의 특성과 정책제안이라는 분석 목표에 적합한 모델이므로 연관분석을 선택!


분석 결과 – 구간1

<규칙> 20대 여성이 평일에 10원~9180원을 소비했다면 19시~02시 임

Q. 20대 여성은 19시~02시에 어떤 활동을 할까? 체험 > 숙박 > 교통



<규칙> 20대가 19시~02시에

40100~46000원을 소비한다면 숙박이 목적

숙박 예약 사이트 ‘야놀자’ 기준 호텔/리조트 1박 가격: 6만원~20만원(2인) 모텔 1박 가격: 3만원~8만원(2인)

• 20대 연인은 평일 19시~02시에 모텔을 이용함. • 비교적 저렴한 숙소를 추구함. • 가성비를 중시하는 20대의 여행 스타일!



<40~60대 중년 남성들의 여행 특징> 1.중년 남성들의 패키지 여행판매량, 드론카메라, 액션캠, 셀카봉 매출이 증가했다. 따라서 중년 남성들은 숙소에서 쉬는 것보다 관광, 체험, 자연경관 관람을 좋아한다! (http://www.sobijagobalnews.com/2985) 2.국내여행시 자가용 비율이 압도적이다. 아빠들은 특히 가족여행시 자가용을 가지고 갈 수 있는 장소를 선호할 것 이다.(2018 국민여행조사 보고서[한국문화관광연구원]) 따라서 주차공간 부족, 교통난 문제를 해결하자!

<40~60대 중년 남성들의 여행 특징>

• 관광, 체험, 자연경관 관람을 선호함 • 자가용으로 접근가능한 장소를 선호함

>>주차공간 부족, 교통난 문제를 해결해야 함

<규칙> 아버지(40~60대)를 동반해야 숙박을 하는 1박 이상의 여행이 이뤄짐

>>가족여행의 숨겨진 핵심은 아버지!

http://www.sobijagobalnews.com/2985




• YOLO의 확산으로 40~60대보다 젊고, 20대보다 경제적 여유가 있는 30~40대가 큰 비용을 지불하고 더 만족스러운 여행을 원함

• YOLO의 경향으로 30~40대가 다른 연령대에 비해 숙박여행을 선호

<규칙> 30~40대이고, 7~9만원을 쓰면 숙박을 함

(‘구간3’의 40~60대 가족단위 여행객(5만원)과 비교하면 큰 금액)

*출처: 2018 국민여행조사 보고서[한국문화관광연구원] 분석 결과 – 구간4




정책 제언 – 구간1

1) 20대 여성 대상 safe night 정책 • 실현방안: 근처 경찰 또는 택시 호출 가능한 연결망 네트워크 구축 특정 숙소로 돌아가는 길목에 불빛 설치 후 국가 차원에서 ‘safer 숙소’로 지정 • 기대효과: 낯선 관광지에서 20대 여성이 저녁부터 밤까지 안전하게 즐길 수 있도록 함 2) 20대 여성을 타겟으로 한 야경 맛집 추천 • 실현방안: ‘밤 여행’테마에 초점을 맞추어 야경이 관광 명소가 될 수 있는 구석구석을 추천 • 기대효과: 기존에 SNS에서 유명하지 않은 장소라면 모르고 지나쳤던 장소가 야경 명소로 활성화 3) 지역 야식 추천 시스템 • 실현방안: 숙소까지 지역 유명 음식을 배달해주는 시스템 구축 지역 업소 리스트를 국가 차원에서 지정해 추천하도록 함 • 기대효과: 관광객은 지역 유명 음식을 숙소에서 편하게 즐길 수 있음 해당 관광지의 외식 사업을 발전시킴





1) 숨은 관광지 속 숙박 활성화 정책 • 실현방안: 활성화가 필요한(또는 잘 알려지지 않은) 관광지 리스트 제공 리스트에 속한 관광지 인근 숙소를 이용한 후 인증샷을 SNS에 게시할 경우 소정의 금액을 페이백 소정의 금액 대신 주변 관광지 입장료 할인 등의 추가 방안 적용 • 기대효과: 특정 관광지에만 집중되었던 관광객을 분산시킴 가성비를 중시하는 20대에게 숙박비의 부담을 덜어줌 동시에 20대 2인 여행객에게 새로운 관광지를 제안함





1) 자연경관 관람, 체험위주 여행 추천 및 공공기관 주차장 연계 정책 • 실현방안: 관광객이 적다는 약점이 강점이 되어, 주차공간과 교통을 장점으로 40~60대 남성에게 홍보 주차장이 부족한 관광지는 주위 공공시설을 이용 • 기대효과 : 주요 관광지의 분산화 관광하는 사람들이 먼저 주차장을 이용할 수 있고, 관광객은 주차공간이 있는 지 미리 알 수 있어서 교통문제가 많이 해결 2)주요 관광지의 주기적인 조사 :여수의 경우 주요 관광지로 가는 길이 좁아서 교통혼잡이 발생 따라서 다른 관광지도 불편사항을 주기적으로 방문하면서 조사해 도로를 넓히는 등 재정비가 필요 (http://www.sobijagobalnews.com/2985)






1)호텔을 중심으로 소소한 럭셔리를 제공 정책

• 실현방안: YOLO층이 좋아할 호텔을 중심으로 리무진 셔틀버스를 운행하고,

호텔과 액티비티 예약 내역이 있는 사람들만 이 서비스를 제공

• 기대효과 : 평소에 경험하지 못하는 것(럭셔리)을 서비스로 제공해서 여행을 오고 싶게 만듦

또한 셔틀버스로 직장인 30~40대도 평일에도 부담 없이 여행을 즐길 수 있음


03.외국인 관광객 분석

• 데이터: 2016년, 2017년 외래관광객실태조사원자료

• 전처리 1) 2016년과 2017년 데이터 합치기 2)무응답/모름/기타 결측치 처리 3)전체 자료의 20%가 결측치인 열 삭제 4)Factor 처리 5)MICE를 도입하여 결측치 채워넣음

• 목적: 재방문의사에 영향을 미치는 원인을 찾아 정책적으로 제언

• 종속변수: 3년 내 재방문의사(q14) : 재방문은 매출과 직결되고 신규 고객 유치보다 효율적이기 때문에, 분석하고 싶은 대상으로 선정

데이터 전처리


데이터 전처리

1)MICE

• 시뮬레이션을 반복하여 누락된 데이터를 채워 넣는 기법

• simulation을 통하여 누락된 자료를 채운 complete dataset을 5개 만들고 누락된 자료는 몬테카를로 방법을 사용해서 채움

• 총 36개 변수로 분석 진행

<현재 데이터 결측치 시각화> <MICE 후 결측치 시각화>

EDA

<만족했던 방문지>

1. 명동 2. 고궁 3. 동대문시장 4. 남산/서울N타워 5. 신촌/홍대 6. 강남역 7. 카지노 8. 해운대 9. 이태원 10.성산일출봉

>>상위 6곳 모두 서울이고 번화가이며, 젊은 사람들이 많이 가는 곳

EDA

<한국 방문시 활동 내역>

1. 쇼핑 2. 업무수행 3. 식도락 관광 4. 고궁/역사 유적지 방문 5. 자연경관 감상

>>한국 방문 시, 대부분 쇼핑을 함

EDA

<쇼핑품목>

1. 의류 2. 향수, 화장품 3. 신발류 4. 피혁제품 5. 쇼핑 안함 6. 식료품

<외국인 국적>

1. 중국 2. 일본 3. 미국 4. 대만 5. 홍콩 6. 태국 7. 말레이시아

EDA

<중국인이 만족했던 관광지>

1. 명동 2. 남산/서울n타워 3. 성산일출봉 4. 동대문시장 5. 고궁 6. 신촌/홍대

<일본인이 만족했던 관광지>

1. 명동 2. 카지노 3. 동대문시장 4. 신촌/홍대 5. 강남역 6. 해운대

EDA

<미국인이 만족했던 관광지>

1. 고궁 2. 이태원 3. 카지노 4. 명동 5. 강남역 6. 신촌/홍대

<태국인이 만족했던 관광지>

1. 고궁 2. 명동 3. 신촌/홍대 4. 남산/서울N타워 5. 춘천(남이섬) 6. 에버랜드


분석 모델링

1)랜덤포레스트(randomForest)

• 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작

2)랜덤포레스트 선정 이유

• 랜덤포레스트가 제공하는 변수 중요도가 현재 분석 목표와 부합

• 샘플 별 상관관계를 줄인다는 장점(높은 정확도)


분석 결과 – 변수 중요도

<변수 중요도 순> 1. 한국 여행 추천 의사 2. 조사 기간 3. 직업 4. 여행전체 지출금액($)_쇼핑비_원자료 5. 한국 여행 후 이미지 6. 여행전체 지출금액($)_식음료비_원자료 7. 여행전체 지출금액($)_현지(한국내) 교통비

_원자료 8. 한국여행에 대한 전반적 만족도 9. 한국여행 전 한국 이미지 10. 여행 정보 입수 경로(1순위) 11. 연령 12. 한국여행 결정 시점 13. 방한 목적

<전반적 만족도 중 재방문에 영향을 미치는 중요도 순> 1. 언어소통 2. 음식 3. 대중교통 4. 출입국 절차 5. 여행경비 6. 관광안내 서비스 7. 관광지 매력도 8. 숙박 9. 치안 10. 쇼핑


<직업별 재방문> <여행준비 기간별 재방문>

기업인, 학생한테는 한국 재방문 긍정적 생산,기능, 노무직, 은퇴자 외국인한테는

한국 재방문 의사 부정적

오래 한국 여행을 준비할 수록 재방문의사도 높음


<언어소통 만족도 별 재방문 의사>

언어소통 만족도가 4 -> 3 -> 5 순 (언어소통이 보통) >>개선 필요

<교통 만족도 별 재방문 의사>

<음식 만족도 별 재방문 의사>

[만족도 좋은 사례]


정책 제언

1) 고궁 한복 대여 활성화 정책 • 실현 방안: 경복궁은 한복을 입으면 무료 입장이 가능 관련 내용 홍보 영상 제작 및 서울시 한복 대여소 위탁 운영 • 기대 효과: 외국인들에게 인상 깊은 추억을 만들어줘, ‘타인 추천 의사’와 ‘여행 후 한국 이미지’ 증진 2) 역사/자연 경관 활성화 정책 • 다양한 역사/자연 경관 지역 소개 : 춘천의 남이섬, 수원 화성, 경주 등 • 실현방안: 서울 시티 투어 버스처럼 이곳을 직행으로 가는 교통편 활성화 유튜브에 관련 홍보 영상을 올려 한국 여행 전 이미지 상승도 가능 • 기대효과: ‘직업’이 재방문의사에 영향을 많이 미침. 그 중, 은퇴자(고령층)가 한국 재방문에 부정적인 입장 -> 이들의 인식 개선 3) 오역 개선 사업 • 실현 방안: 길거리/일상 생활에서 볼 수 있는 오역 사례를 제보하면, 베네핏을 주는 제도 • 기대효과: 외국인의 ‘언어소통 만족도’를 높일 수 있음

THANK YOU

Q&A

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