"지역축제 대박 비결은"…관광통계 여기 가면 다 있죠

한국관광공사 '데이터랩' 홈페이지 200% 활용법
카드·통신사 빅데이터 활용
방문객수·맛집·소비패턴 등
지자체 축제 입체적인 분석
올 봄소풍 필수 준비물부터
나이별 선호 여행지 알려줘

'당신도 관광 빅데이터 전문가가 될 수 있다.' 관광 빅데이터 활용, 평범한 여행족도 할 수 있다. 방법도 간단하다. 문화체육관광부와 한국관광공사가 운영하는 관광 특화 빅데이터 분석 서비스 '한국관광 데이터랩'을 활용하면 된다.

20대가 선호하는 내비게이션 여행 목적지 1위로 꼽힌 여의도한강공원. 매경DB

통신·카드사 등 입체적 정보 활용

한국관광 데이터랩은 이동통신, 신용카드, 내비게이션, 관광 통계, 조사 연구 등 다양한 데이터를 활용해 관광 분야에 특화된 융합분석을 할 수 있는 서비스를 제공한다.

가장 눈길을 끄는 건 올 2월 선보인 '행사·축제 DIY(Do it yourself) 맞춤 분석' 서비스다. 문체부와 관광공사가 지역 축제·행사의 객관적인 성과 분석 지원을 위해 새롭게 선보였다. 동네에서 열리는 지역축제에 대한 정확한 데이터를 뽑아낼 수 있는 셈이다.

대표적인 게 봄철 피크닉을 즐기면서 구매하게 되는 나들이 준비물에 대한 트렌드다. 2023년 3월부터 5월까지 SNS에 올라온 '봄꽃' '피크닉'의 연관어를 검색한 결과 피크닉 준비물로 '돗자리'(19%) '피크닉 세트'(14%) '도시락'(13%) '테이블'(5%) '매트'(5%) '간식'(5%) '음식'(4%) '음료'(4%) '텐트'(4%) '캠핑의자'(4%) '자전거'(3%) '디저트'(3%) 등이 언급된다.

가성비, 가심비를 중시하는 요즘 관광객 특성상 특히 '다이소'에서 판매하고 있는 피크닉 관련 용품에 대한 언급량이 높은 것도 특징이다. 네이버 데이터랩을 통해 2023년 1월부터 12월까지 '피크닉 세트'에 대한 검색량을 분석해보니 3월부터 5월까지의 검색량이 상대적으로 높았고, 봄꽃 놀이가 절정에 이르는 3월 말과 4월 초 검색량이 크게 증가하는 것으로 조사됐다.

유진호 관광공사 관광콘텐츠전략본부 본부장은 "기존 축제·행사는 지방자치단체마다 다른 방식을 적용해 일관성 있는 성과 분석에 한계가 있었다"며 "한국관광 데이터랩에서는 이동통신, 카드, 내비게이션 등 데이터를 기반으로 방문객 수와 관광소비 규모 등 입체적인 정보를 제공해 행사·축제 성과 분석을 손쉽게 할 수 있다"고 설명했다.

에버랜드의 마스코트로 떠오르는 쌍둥이 판다 루이바오와 후이바오. 매경DB

전국 어떤 행사도 분석 가능해

가장 큰 강점은 확장성이다. 종전 한국관광 데이터랩을 통해 상시 분석 서비스로 제공한 문화관광축제는 86개로 한정돼 있었지만 신규 오픈한 '행사·축제 DIY 맞춤 분석' 서비스는 기간과 지역을 입력하면 어떤 행사·축제도 분석이 가능하다.

기간은 일자별로 최대 15일까지 입력할 수 있다. 심지어 지역 정보는 광역·기초지자체뿐 아니라 행정동 단위까지 분석 범위에 넣을 수 있다. 지자체의 아무리 작은 행사·축제라도 손쉽게 성과 측정이 가능하다는 의미다.

데이터의 정밀도도 상당한 수준이다. 기존 주먹구구식 방문객 수 산정이 아니라, 통신사 정보를 활용한 정밀한 빅데이터 기반 방문자 수 산출쯤은 기본. 심지어 신용카드 사용에 기반한 관광소비 현황 등 통합적 분석까지 해낼 수 있는 것도 매력이다.

이동통신 데이터는 KT 데이터를 활용해 특정 지역에 30분 이상 체류한 방문객 수를 집계한다. 특히 전년 대비 혹은 행사·축제 전후 방문객이 얼마나 늘었는지에 대한 증감 분석까지 가능하다. 연령대 및 성별에 따른 선호도 분석도 척척 해낸다. 방문객의 거주지 및 연령대, 성별을 분석해 해당 행사·축제의 특성을 분석하고 맞춤형으로 지역 축제 정책을 세울 수 있도록 돕는다.

방문자 수·소비 패턴도 한눈에

특히 관광객의 관광소비 패턴 분석은 활용도가 높다. BC카드와 신한카드 신용카드 소비액 분석을 기반으로 한다. 지자체에서 행사·축제의 경제적 파급 효과를 분석하는 데 유용하게 활용할 수 있다.

물론 통계적 오차는 있을 수 있다. '행사·축제 DIY 맞춤 분석' 메뉴에서 사용하는 빅데이터에도 방문객의 정확한 방문 목적은 알 수 없다. 그냥 지나치다 그 축제장에 30분 이상 정차했을 수도 있다. 방문객 수 분석은 KT 데이터를 활용해 전체 규모를 추정한다. 신용카드 데이터 역시 특정 카드사(BC·신한카드) 이용자 데이터만 분석해 전체 관광소비 규모는 결국 추정치일 뿐이다.

문체부와 관광공사는 '추세'를 통한 지역 행사·축제 성과 관리용으로 사용하도록 권장한다. 김성은 관광공사 관광데이터실 실장은 "통계상 오차가 있을 수 있지만, 이러한 한계에도 불구하고 '행사·축제 DIY 맞춤 분석'은 지자체들이 지역 행사·축제 성과를 일관성 있고 합리적 근거에 기반해 분석할 수 있는 도구가 될 수 있다"고 전했다.

내비게이션 데이터를 활용한 정보도 받을 수 있다. 봄철 꽃놀이 트렌드에 뒤처지지 않으려면 이 코스를 따라가면 된다.

'한국관광 데이터랩'의 내비게이션 데이터(티맵·2023년 3~4월)를 활용한 '세대별 봄꽃 여행지' 통계를 보면 강과 호수 주변 로맨틱 분위기를 찾는 20대 포인트는 여의도한강공원(벚꽃), 반포한강공원(벚꽃), 일산호수공원(벚꽃), 광교호수공원(벚꽃) 등이다. 30대 역시 비슷한 성향. 액티브 실버 세대인 50대는 보문관광단지에 대한 이동량이 11위(40대 14위·30대 19위), 순천만국가정원에 대한 이동량이 많은 게 눈에 띈다.

[신익수 여행전문기자]