FIT에 FIT 하라 - tourbigdata.kr · 13 여행정보입수 Q6a1 Factor ... 온천, 스파 8....

FIT에 FIT 하라

코리아 그랜드 세일 정책 평가 모형과 개선방안 제언

TOUR 479 – 기획 부문

제 4회 관광 빅데이터 분석대회

; Free Independent Tourism

1

1) Analysis Plan 1. 분석과제파악2. 분석 주제 세분화3. 분석 목표

2) Data Cleaning1. 데이터 정리2. 데이터 전처리

3) Analysis and Result1. 모델 목적 변수 설정2. 목적변수 구성3. 자체 매트릭스 개발 및 가중치 설정4. 변수 별 매트릭스 (만족도, 비용)5. Matrix Insight6. 모형 산출7. 모형 검증 및 결과 해석8. Matrix Insight (FIT_쇼핑, 관광, 음식)9. 변수 별 Insight

4) Marketing Plan 1. FIT 대상 마케팅 방안2. KGS 개선방안 제언3. 모형의 한계 및 의의

I N D E X

제 4회 관광 빅데이터 분석대회

1

Tourism BigData Analysis

코리아 그랜드 세일

관광 매출 확대

관광 수입 극대화 ( 9~10월 )

관광 비수기 타개 ( 1~2월 )

내수 활성화

성수기

비수기

쇼핑 컨셉의한국 방문 콘텐츠

분석 과제 파악

관광 진흥 정책

동북아 관광리더 위상 확립

한국관광 품질 제고

시장 맞춤형 외래객 유치

국제 관광 협력 확대

관광 수용 태세 선진화

정보시스템 강화

관광진흥 정책의효과분석을 위한 모형개발

KGS 세일 기간 동안의 관광 지표를 통한 관광 정책의 효과 파악

관광 진흥 정책 과제의 연장선 상에서 KGS의 개선 전략 도출

Analysis Plan

3

2 분석 주제 세분화

- FIT(Free Independent Tourism)

혼자 또는 친구나 가족 등 소 그룹의 자발적인 여행 형태

→ 본 연구에서는 추가적으로 VFT(Visit Friend & Relative) 를 제외

- SIT(Special Interest Tourism)

특수목적 관광으로서 개인 또는 단체가 특별 관심분야의 활동 욕구를

충족하기 위해 관심 주체에 적합한 여행 목적지를 방문하는 것

→ 관광지보다는 활동 중심의 목적지 고려

문화, 건강, 환경, 교육, 비즈니스 등

44.3%58.7%

증가하고 있는 SIT, FIT에발 맞춘 관광진흥 정책의 필요성 증가


Analysis Plan

4

1

분석 목표3 분석 목표

KGS의 주요 타깃인 FIT 고객의 만족도를

반영한 만족도 지표 모델링을 통해 관광

정책 효과 모형 개발FIT, SIT 관광객만의 특징

2만족도 지표 모델링 결과 KGS 개선 및

FIT 타겟 별 전략 방향 도출

단체 개인

이용금액 $1,329 $1,412

체류기간 5.00일 6.56일

추천의사 3.18 3.47

정보수집경로인터넷 26% 인터넷 43%

지인 18% 지인 31%

여행사를 통해 짜여진 일정이 아닌

직접 인터넷 검색을 통해 동선을 계획하고

단체 여행객보다 더 많이 소비하고

더 오래 머물며, 추천의사도 높은

FIT관광객이 KGS의 적합한 타겟!!!!


인터넷

43%31%

지인

<FIT 정보 수집경로>

<여행 유형별 이용금액>

단체 개인

$1,412$1,329

Analysis Plan

5

분석 기간 설정 이유분석 기간

2013.8 ~ 10 , 2014.08 ~ 10 (1 period)2015.8 ~ 10 (2 period)

기 타 제 공 데 이 터

구분 내용 비고

외래관광객 실태조사 만족도 및 여행 관련 지표 사용함

신한카드 제공 KGS매출 국가코드별 업종별 시간별 매출 일부사용

관광사업체 기초 통계조사 관광 업종별 설문조사 사용안함

이 용 데 이 터

신한카드 KGS data → 국가 및 개인정보 식별 불가

관광사업체 기초 통계조사 → 분석 주제에 맞지 않음

외래 관광객 실태조사 설문 결과 DATA

코리아 그랜드 세일 자체만의 효과를 분석하기 위해

전년도에 진행하지 않았던 2015년 가을 KGS 세일 기간을

분석 대상으로 삼음

1 데이터 정리


Data Cleaning

6

구분 이름 항목KEY TYPE 전처리방법

1 거주국 Nat factor MCA 활용 범주화

2 성별 Sex Factor

3 연령대 Age Factor 범주화

4 한국만 방문 여부 Q2a Factor

6 한국 여행 결정 시점 Q3 Factor NA처리후 범주화

7 여행 전 타 국가 방문검토 Q4 Factor 범주화

8 동반 현황 Xq7a1~5 Factor 범주화

9 동반자 수 Q7 Factor 범주화

10 숙박 유형 Q18a1~8 Factor 재그룹핑 후 범주화

11 서울 방문 여부 Grp1 Factor

12 방문 시 활동(1순위) Q8a1 Factor MCA 활용 범주화

13 여행 정보 입수 Q6a1 Factor 재그룹핑 후 범주화

14 직전 방문국 (일본) Q2b1 Factor 재그룹핑 후 범주화

15 직전 방문국 (중국) Q2b1 Factor 재그룹핑 후 범주화

16 재방문의사 Q14 INT 1,3,5로 스케일조정

▲ Python을 이용한 데이터 전처리 ▲ 범주화는 data type을 Factor로 바꾸어 주는 작업을 지칭함

데이터 전처리


2Data Cleaning

7

데이터 전처리

Python 프로그램 사용하여 변수 항목별 재그루핑 및 리스케일링

▲ Python프로그램 이용 re-scaling▲ 응답 결과 긍정쪽으로 편중

재그루핑

- 거주국 : 1 - Japan2 - China 3 - Other Asia

…

- 직전 방문국

(일본/중국)

- 여행 정보 입수

(지인/인터넷/항공사-호텔)

- 서울 방문 여부

리스케일링

만족도 변수 : 응답 결과가 긍정 편중되는 경향 반영하여

보통(3점) - 1점, 좋음(4점) - 2점, 매우좋음(5점) - 5점으로 리스케일링


2Data Cleaning

8

Random forest 에사용된 변수

- 거주국

- 성별

- 연령대

- 한국만 방문 여부

- 한국직전 방문국

- 한국 여행 결정 시점

- 여행 전 타국가 방문 검토

- 동반현황

- 동반자 수

- 숙박유형

- 서울방문여부

- 방문 시 활동

- 여행 정보입수

- 직전 방문국(일본/중국)

Random forest 후 유의성 검증

데이터 전처리


변수 : 거주국유의도 : 0.11

방문시 활동(15%설명)이 가장 유의한 변수로나와 FIT 그룹에 대한 하위 카테고리 구분변수로 사용하고자 함

2

변수 : 방문시 활동유의도 : 0.15

Data Cleaning

9

Random Forest를 통해 유의성을 검증한 방한 시 활동 내역(Q8a1)을 통해 SIT/ FIT 방문객 분류

(2015년 외래관광객 실태조사 설문조사 코드북 기준)

963

504

235164 156

44

476343

152 116 14531

0

200

400

600

800

1000

쇼핑 관광 기타 음식 문화 뷰티/메디컬

2014 2015

데이터 전처리

1. 쇼핑 2. 식도락관광5. 뷰티관광6. 의료관광

Q8a1

17. 유적지방문18. 자연경관20. 박물/전시관21. 시티투어버스22. 전통문화체험

3. 온천, 스파8. 카지노9. 테마파크10. 스포츠활동11. 레포츠활동12. 직업스포츠14. 교육/연구15. 미팅, 회의 …


7. 유흥오락8. 카지노9. 테마파크19. 공연/민속행사

2Data Cleaning

10

응답자수

쇼핑 컨셉의한국 방문콘텐츠

관광 수입 극대화

코리아 그랜드 세일

FIT 고객의 개인별 만족도와 지출액으로 정책 효과 평가 예정

만족도(종합, 부분별 만족도)

1인당 지출액(부분별 지출액)

목적변수

정책 효과 평가모형

모델 목적 변수 설정


정책 효과

시장 맞춤형외래객 유치

한국 관광품질 제고

FIT타겟 특화

1Analysis & Result

11

결과 변수

전반적 만족도

치안 만족도

여행경비 만족도

언어소통 만족도

안내서비스 만족도

관광지 매력도

쇼핑 만족도

음식 만족도

숙박 만족도

대중교통 만족도

재방문 의사

추천의사

방한 목적별 범주화

→ 모델에서 가중치 다르게 설정

인 당 이 용 금 액

모델 분석 결과유의한 5가지 지출변수

반영

숙박비

쇼핑비

식음료비

오락비

문화비

만족도

모델 분석 결과유의한 11가지 만족도

변수 반영

목적 변수 구성


2Analysis & Result

12

[ 방한목적 6개 ] * [ 만족도 11 개 + 비용 5 개 + 합계 2개] = 6 * 18 매트릭스

1

2

3

4

매트릭스 항목별 증가 / 정체 / 감소 여부 기재 (-1 / 0 / 1)

설명변수 별, FIT 카테고리 별 집계

설명변수 별 합계 및 전체 대비 비율 산출

변수 별 가중치 설정 및 최종 값의 범위 반영 후 스케일 조정

설명변수

계수산출

FIT 목적별클러스터링 결과

만족도 산출

2013~2014 평균 대비2015년 비교

증가 = 1 정체 = 0감소 = -1

유의 변수 추출 후 자체개발 매트릭스에 의해 산출된 계수를 모형에 반영

자체 매트릭스 개발 및 가중치 설정


3 Analysis & Result

13

뷰티/메디컬 문화 기타 음식 쇼핑 관광 합

1.1 대중교통만족도 1 1 1 1 1 1 4

1.2 치안 만족도 1 1 1 1 1 1 4

1.3 여행경비 만족도 0 0 1 0 0 0 0

1.4 언어소통만족도 0 1 0 0 0 0 1

1.5 안내서비스만족도 1 1 1 1 1 1 4

1.6 관광지 매력도 1 1 1 1 1 1 4

1.7 쇼핑만족도 0 1 1 1 1 0 3

1.8 음식만족도 0 1 1 1 1 1 4

1.9 숙박만족도 1 1 1 1 1 1 4

1.10 재방문의사 0 1 0 0 1 1 3

1.11 추천의사 0 1 0 1 1 1 4

만족도 계 5 10 8 8 9 8 35

Matrix _ 만족도뷰티/메디컬은 너무 적고기타는 정확한 방한목적을 알 수 없어 합계에서 제외


4 변수 별 매트릭스Analysis & Result

14

뷰티/메디컬 문화 기타 음식 쇼핑 관광 합계

2.1 숙박비 -1 0 -1 1 1 1 3

2.2 쇼핑비 1 1 1 1 1 0 3

2.3 식음료비 -1 -1 -1 0 -1 -1 -3

2.4 오락비 -1 -1 1 0 1 1 1

2.5 문화비 1 1 1 1 -1 1 2

비용 계 -1 0 1 3 1 2 6

Mat r i x _ 비용

뷰티/메디컬은 너무 적고기타는 정확한 방한목적을 알 수 없어 합계에서 제외


4Analysis & Result 변수 별 매트릭스

15

3

2

방문 목적별 (FIT & SIT)의 2013~4 와 2015 대비 효과 차이

-5

0

5

10

15

쇼핑 음식 관광 문화 뷰티/메디컬 기타

만족도 비용

1문화와 뷰티/메디컬 목적으로 온 집단은 만족도가 가장

낮고 비용도 정체하거나 감소함 - 제외

기타 그룹은 여행 목적이 불분명하므로 분석에서 제외

FIT 그룹 중 쇼핑/음식/관광 그룹은 전반적으로

향상되었지만 만족도와 비용에서 그룹간 상승된 것을 보임

Matrix Insight


KGS 타겟을 명확한 목적을 가진 FIT 로 한정 (SIT 제외)

Matrix Insight5Analysis & Result

16

산출방법연도별 FIT 집단의 만족도 항목에

분산 가중치를 곱해서 합산FIT 집단별 인당 이용금액의

전년도 대비 차이에 가중치 곱해서 합산

계산식 𝛼 = 𝑎1𝑋1 + 𝑎2𝑋2+𝑎3𝑋3+𝑎4𝑋4 + … 𝛽 = 𝑏1𝑌1 + 𝑏2𝑌2+𝑏3𝑌3+𝑏4𝑌4

변수

𝑋1 = 여행 경비 만족도𝑋2 = 언어 소통 만족도𝑋3 = 쇼핑 만족도𝑋4 = 재 방문의사… (총 11개의 변수)

𝑌1 = 쇼핑FIT의 총 지출 금액 차이𝑌2 = 관광FIT의 총 지출 금액 차이𝑌3 = 음식FIT의 총 지출 금액 차이𝑌4 = 문화FIT의 총 지출 금액 차이

가중치

𝑎𝑖 = 집단별 합계/4 의 역수를 재조정

𝑎1 = 4 → 1.2 (여행경비만족도)𝑎2 = 4 → 1.2 (언어소통)𝑎3 = 3/4 → 1.1 (쇼핑)𝑎4 = 3/4 → 1.1 (재방문의사)… 나머지는 1로 가정

※ 역수 그대로 반영 시 가중치가 커져서 재조정함

𝑏i = (재방문율+추천의사)/2

𝑏1 = (0.965+0.95)/2𝑏2 = (0.92+1.13)/2𝑏3 = (0.995+0.95)/2𝑏4 = (1.09+1.3)/2

재방문율

본인의 방문 의사로0.9~1.1의 값을

가지게 조정(장기적 영향)

타인에게 추천할 의향을나타내며 0.7~1.3의값을 가지게 조정

(단기적 영향)

추천의사

만족도 이용금액


6 모형 산출Analysis & Result

17

만족도의 경우 점점 높아지는 것을 알 수있으며 이용금액의 경우는 1.06으로 10만원가량 증가로 산출됨

- 신한카드 데이터를 기간을 확정하여 연도별 매출을 합산한결과, 절대 매출 금액은 연도별로 10% 이상 꾸준히 상승하는것으로 보임

- FIT 그룹별 이용금액의 가중치가 없는 경우, 단순 개선되는것으로 보일 수 있음

만족도의 경우 train set와 비슷한 경향과 수치를보여 모형의 신뢰도를 입증하였으나, 이용금액의경우 쇼핑FIT쪽으로 치중되는 이용금액 때문에악화되는 것으로 보임

■코리아 그랜드 세일 여부의 효과 비교

■코리아그랜드세일(동계)의 연도별 효과 비교

코리아 그랜드 세일 자체의 효과는 있는 것으로해석되고(train set) 규모도 점차 증가하고 있지만

(신한카드 데이터) 매년 진행되는 행사의 질은개선되지 않고 있음(test set)

→ 다양한 목적의 FIT 고객을 지속적으로끌어들이기에는 매력이 약하다고 볼 수 있음

TrainSet

13’ = 3.125 14’ = 3.30215’ = 3.465

만족도

13’/14’ ~ 15’ 의 차이

= 1.06 (단위:$100)

인당 이용 금액

TestSet

만족도

13’ = 3.07814’ = 3.36715’ = 3.424

인당 이용 금액

13’ ~ 14’의 차이 = -1.69

14’ ~ 15’의 차이 = -3.39

데이터 모형 투입 결과 결과의 해석 및 계수 조정

신한카드 데이터와 비교(13~15년의 1/11~2/16기간 매출)

13’ = 413,576,16914’ = 481,165,448(1.16배)15’ = 545,784,943(1.13배)

모형의 결론


7 모형 검증 및 결과 해석Analysis & Result

18

구분 항목 KGS 전 KGS 후 차이

만족도

(5점)

전반적만족도 4.23 4.46 0.23

여행경비 2.94 2.95 0.01

쇼핑만족도 3.7 4.05 0.35

재방문의사 4.15 4.3 0.15

비용

(단위: 달러)

숙박비 223 275 52

식음료비 266 191 -75

오락비 17 29 12

문화비 11 6 -5

쇼핑비 944 1,151 207

전반적 만족도는 증가하였으나, 쇼핑비와 더불어 1인당 지출금액이 크게 늘었음

이용금액 증대와 동시에 여행경비 만족도는 정체되어 물가에 대한 만족은 하지 않는 것으로 나타남

1

2

3

쇼핑 지출액과 숙박비는 증가하였고, 식음료비와 문화비는 오히려 감소하여 쇼핑에 모든 여행 경비를집중시키는 경향이 있음


Matrix Insight _ 쇼핑 FITAnalysis & Result8

19

4.464.23

2.94

전반적만족도

2.95

여행경비

3.7 4.05

쇼핑만족도

4.15 4.3

재방문의사

275223 266

숙박비

191

식음료비

1729

오락비

11 6

문화비

9441151

쇼핑비

KGS 전 KGS 후

관광을 목적 FIT 만족도 지표는 전반적으로 상승하였지만 쇼핑만족도가 정체되어, 단순 쇼핑 중심의프로모션은 이들에게 의미가 없음

쇼핑과 다양한 활동을 결합한 체험마케팅으로 타겟 고객의 만족을 높일 수 있는 방안이 필요함

1

2

3

비용의 경우 숙박비 지출, 오락비 지출, 문화비 지출은 모두 늘었으나 식음료비만 감소


Matrix Insight _ 관광 FITAnalysis & Result8

20


만족도

(5점)

전반적만족도 4.34 4.5 0.16

여행경비 3.1 3.0 -0.1

쇼핑만족도 3.44 3.48 0.04

재방문의사 4.15 4.23 0.08

비용

(단위: 달러)

숙박비 261 394 133

식음료비 186 177 -9

오락비 18 25 7

문화비 6 11 5

쇼핑비 345 332 -13

4.54.34

3.1

전반적만족도

3.0

여행경비

3.44 3.48

쇼핑만족도

4.15 4.23

재방문의사

394261

186

숙박비

177

식음료비

18 25

오락비6 11

문화비

345 332

쇼핑비

KGS 전 KGS 후

음식을 목적으로 방한한 FIT는 전반적 만족도 지표가 타 그룹 대비 낮았음

KGS 관련 업종인 쇼핑비와 숙박비는 증가하였지만, 주 목적인 식음료비를 증대시킬 수 있는 방안이추가적으로 필요함

1

2

3

중요 지표인 재방문의사가 유일하게 감소된 것으로 나타나 대책 마련이 시급함


Matrix Insight _ 음식 FITAnalysis & Result8

21


만족도

(5점)

전반적만족도 4.15 4.30 0.15

여행경비 2.76 2.75 -0.01

쇼핑만족도 3.46 3.7 0.24

재방문의사 4.21 4.19 -0.02

비용

(단위: 달러)

숙박비 212 251 39

식음료비 229 225 -4

오락비 24 24 -0

문화비 4 7 3

쇼핑비 361 476 115

4.304.15

2.76

전반적만족도

2.75

여행경비

3.46 3.7

쇼핑만족도

4.21 4.19

재방문의사

251212 229

숙박비

225

식음료비

24 24

오락비4 7

문화비

361 476

쇼핑비

KGS 전 KGS 후

1점 이하 2~3점 4점

여행경비만족도(0)언어소통만족도(1)

쇼핑만족도(3)

전반적 만족도(4)안내서비스만족도(4)

음식만족도(4)

숙박만족도(4)

식음료비(0)숙박비(3)문화비(3)오락비(2)

쇼핑비(4)

1음식에 대한 만족도는 높았지만 식음료비는 오히려

정체하거나 감소함

만족도

비용

2

3

여행 경비 만족도 및 언어 소통 만족도도 정체되어

장기적 관리 필요

쇼핑비는 증가하였으나 만족도는 타 업종이 높아,

시너지를 낼 수 있는 음식 및 숙박에 대한 프로모션

강화 및 참여업체 증대 필요

개선 방안 제언Tourism BigData Analysis

9 변수 별 InsightAnalysis & Result

22

FIT 대상 마케팅 방안


쇼핑 관광 음식

전반적인 만족도도 낮고재방문의사도 낮음

쇼핑비 상승 추세 유지할 수 있는

쇼핑 ZONE 주변 외국인 전용

음식점 프로모션 및 외국어

메뉴판 확대하여 접근장벽 낮춤

숙박비 크게 향상 및 오락비및 문화비 동반 향상

숙박 업체 집중 프로모션 및

오락, 문화 업종 관련 다양한 체험

프로모션으로 정체된 쇼핑만족도 상쇄

대부분의 비용을 쇼핑에 사용하지만여행경비 만족도는 증가하지 않음

가격정찰제 등 여행비용에 대한

객관적인 신뢰를 주거나

관심상품을 제안하는 타겟

프로모션으로 경비 절감 도모

1Marketing Plan

23

KGS 개선방안 제언


데이터를 활용하여 KGS기간 내

타겟관광객의 만족도 및 1인당 지출 비용 변화 분석

쇼핑 FIT 고객은 선호 상품 추천제를 통해서증가된 여행 경비에 만족도를 높이고숙박의 질이 중요한 관광 FIT 에게는

쇼핑 이외의 숙박, 문화에 집중

분석결과 기반으로

관광정책 및 마케팅 전략수립

2Marketing Plan

24

KGS 기간 동안 지자체 포상 프로모션을 통해각 구내 음식점의 외국어 메뉴판과

코리안 다이닝 품질 인증제 도입하여중소 및 영세업체 서포트

Certified For

Foreigner

까다로운 심사기준으로 통과된음식점에 부착 되는 인증 마크 (예시)

Point 1

Point 2

타겟 군을 위한 맞춤 프로모션

코리안 다이닝(Korean Dining) 제도 활성화

모형의 한계 및 의의


3

25

확장

갱신

한계

의의

MCA 분석 결과 나타난 국가별 특징과 FIT 분포도를

연계하여 광고 및 홍보 정교화가 가능하며, 양적인

부분을 평가하기 위해 입국자 수의 스케일 등을

추가시 더욱 완전한 평가 모형을 만들 수 있음

본 모형은 코리아 그랜드 세일을 분석하기

위해 과거의 데이터를 이용하여 고정된 가중치를

산출하므로, 주기적인 가중치 조정이 필요함

-> 관광산업의 성장 추이를 고려해 볼 때 3년 주기 갱신이

적합하다고 판단됨

개인별 만족도와 이용금액 척도로 정책 효과를

평가하고 있어, 실제로 행사 규모가 증가하더라도

쇼핑 FIT의 이용금액 증가 규모가 미미하거나 가중치가

높은 문화나 음식 FIT의 이용금액이 감소 시

전체 모형 결과에 큰 영향을 줄 수 있음

개인이 느끼는 만족도와 이용금액으로

코리아 그랜드 세일의 지속가능성을

평가할 수 있고, 특정 목적별 방문 고객이 느끼는

관광 품질을 세분화하여 타겟화 된 마케팅을

할 수 있다는 의의를 가진다고 할 수 있음

Marketing Plan

• 문화체육관광부(2013, 2014, 2015), “외래관광객 실태조사 ”

• 한국문화관광정책연구원(2003), “해외관광 광고-홍보 활동 평가 및 효율화 방안”

• 한국관광공사(2006), “FIT 관광안내체계 개선방안 연구”

• 문화체육관광부(2013), “제 4차 관광진흥 5개년 계획”

• 문화체육관광부(2009), “코리아 그랜드 세일 활성화 방안”

• 신한카드(2016), “제 4회 빅데이터 경진대회용 외국인 카드결제 데이터”

• 연합뉴스, “코리아그랜드 세일”,

http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2015/11/16/0200000000AKR20151116155000030.HTML?input

=1179m, (2016, 8, 5)

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FIT에 FIT 하라 - tourbigdata.kr · 13 여행정보입수 Q6a1 Factor ... 온천, 스파 8....

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