[이경배의 AI 레볼루션] 빅데이터와 AI 기반 '상권 분석'

이경배 연세대·성균관대 겸임교수

사업을 시작하기 전 가장 중요한 결정 중 하나는 바로 적합한 상권을 찾는 것이다. 이는 점포 기반 사업에서 필수적인 첫 단계다. 업종 특성, 타깃 고객, 판매 방식 등에 따라 결정된다. 과거에는 인구 밀도, 유동 인구, 1층 위치 등이 좋은 상권의 기준이었으나, 시대 변화와 함께 배달 서비스 활성화로 이러한 전통적인 좋은 입지 기준은 더 이상 유효하지 않게 되었다. 이제는 배달 중심인지, 매장 중심인지, 주중 혹은 주말 중심인지 등 관점에 따라 상권 가치가 달라진다.

주변 상권을 분석하기 위해서는 과학적이고도 다양한 분석이 필요하다. 인구 통계, 소득 수준, 소비자 선호도, 경쟁업체 존재 등 시장 조사를 한다. 가시성, 접근성, 주차 가능 등 위치분석을 한다. 경쟁사 제품, 가격, 고객 리뷰 등 경쟁사 분석을 한다. 지역 주민에게 설문조사, 인터뷰 조사 등 고객 조사를 한다. 지역 법규, 보건 규정 등 규정 조사를 한다. 창업 비용, 예상 수익, 손익 분기점 등 생존 가능성을 위한 재무분석을 한다. 마지막으로 상업용 부동산을 전문으로 하는 중개업자나 사업 고문 등 전문적인 조언을 듣는다.

과거에는 상권을 분석하기 위해 직접 발품을 팔아야 했다. 점포를 얻을 가까운 자리에 의자를 놓고 앉아서 며칠간을 오가는 사람들의 연령, 성별 등을 숫자로 세고, 어느 점포에 몇 명이 들어 가나도 세었다. 하지만 지금은 컴퓨터로 간단한 입력만 하면 전국 상권 정보와 예상 매출액 등 분석 정보를 얻을 수 있다. 개인이 사용할 수 있는 무료 상권분석 서비스도 있지만, 대부분 프랜차이즈는 본사 차원에서 체계적인 상권분석 시스템을 갖추고 있다.

예를 들어 신축 아파트 단지 상가에 점포를 얻었다면, 식음료, 분식, 화장품, 의류, 이미용 등 어떤 업종을 선택할지 고민이 될 것이다. 이때 상권 분석 시스템을 활용하면 지역별 프랜차이즈 업종 정보, 경쟁업체 분석, 창업 비용, 월평균 매출액 등을 제공 받을 수 있어 의사결정을 돕는다. 또 유사 업종에 대한 분석으로 시장의 포화 상태나 잠재적 기회까지도 파악할 수 있다.

상권분석 시스템은 모바일 통신 데이터를 기초 데이터로 활용하면서 수 년간 24시간 유동 인구, 동선, 전화주문 등 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 공공 데이터를 활용하면 지역 인구 분포, 소득 수준, 인근 점포 매출이나 개업 폐업 추세 등도 확인 가능하다. 배달 업체와 연계돼 있다면 배달 건수까지도 파악할 수 있다. 기업 평가정보 업체와 연계하면 지역 내 특정 업종의 매출, 경쟁 점포 수, 메뉴 등도 파악할 수 있다.

상권분석 시스템은 컴퓨터 화면에 지도를 전개하고 그 위에 각종 분석 수치를 도형이나 그래프로 가시적 표현을 해 주고, 각종 통계 자료는 표나 그래프 등으로 제시한다. 하지만 화면과 자료만을 제공하므로 이용자는 이해하기 어렵다. 프랜차이즈 담당자는 데이터를 임의로 해석해 상담하면서 부정확한 해석을 반영해 향후 점주와 본사 간 갈등 소지가 될 수 있다. 그러므로 상권분석 시스템에 생성형 인공지능(AI)을 접목하면 단순한 데이터 제시를 넘어, 실시간 빅데이터와 다양한 클러스터링 기법, AI 학습으로 고객과 상권을 분석한 상세한 보고서를 받아볼 수 있다. 특히 생성형 AI의 장점인 세세한 분석과 명확한 설명이 곁들여지기 때문에 전문가 수준 이상 자문을 얻을 수 있다.

상권은 늘 변한다. 이에 선제적으로 대응하기 위해 전국을 대상으로 한 거대한 상권 분석이 실시되거나 점포 개설, 폐점 및 이전 등이 수시로 진행된다. 이럴 때 생성형 AI가 다각도로 분석하고 예측한 실시간 보고서를 활용해 변화에 선제적으로 대응하고, 보다 정확한 의사결정을 내리도록 지원하는 AI 상권분석 시대가 도래 했다.

이경배 연세대·성균관대 겸임교수 kb.lee@yonsei.ac.kr

※'이경배의 디지털 레볼루션'은 7월 1일자부터 '이경배의 AI 레볼루션'으로 명칭을 바꿔 게재합니다.