내가분석한자료가문화•관광정책에기여하게된다

17.08.23

1

Team : DATA81

방한 외래 관광객2,000만 시대를

열어라!

2 YOUR COMPANY INC.

TRAVEL

TRAVEL

여행이란

[명사] 일이나유람을목적으로다른고장이나외국에가는일

[유의어] 경섭, 유람, 정행

개요- 배경

- 주요 분석 목적

- 분석 방향 설정

01.

데이터 전처리- 데이터 소개 및 클린징(Cleansing)

02.

분석 및 결과 도출- 중국인 관광객 특성

- 중국인 관광객 유형 군집화

- 군집 별 만족도 차이 분석

- 군집 별 여행 패턴 분석

- Big Data 모형 개발

- 개발 모형 비교

03.

결론 및 마케팅 활용방안04.

CONTENTS

01. 개요배경

주요분석목적

분석방향설정

Ⅰ.

Ⅱ.

Ⅲ.

4

*경회루 야간 개장 풍경

한국 다시 오시겠습니까?

한국방문의 주 구성요인은 무엇일까?

네이버뉴스, 블로그, 매거진을이용한 Wordcloud 분석

키워드 : 방한,재방문,관광

분석대상 : 2017년최근뉴스 100개

Ⅰ. 배경

방한 외래 관광객에대한 문제 인식

- 중국인관광객의낮은재방문비율확인

일본에비해 현저히 낮은 재방문비율

- 중국인관광객의재방문비율을높일필요성확인

71.75% 71.85%74.53%

20.80%

38.36%

30.33%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

2014년 2015년 2016년

일본 중국

방한 관광객의 재방문 비율

Ⅰ. 배경

방한중국인만족도파악

전체중국인관광객을특성별로세분화(segmentation)

세분화된군집별로관광패턴파악

군집별로관광패턴및만족도를이용한재방문의사모형구축

빅데이터분석결과를활용한마케팅활용방안도출

주제 중국인 관광객 재방문을 위한 관광 마케팅 전략 수립

Ⅱ. 주요 분석 목적

목적

활용방안 로지스틱회귀분석을이용하여각 군집에영향을주는 변수들을파악후 재방문유도

뷰 티 족 코리아투어카드를이용한서울지역의관광지방문유도

바캉스 족 코리아투어카드와연계된어플리케이션개발및타지역방문유도

비즈니스족 맛집가이드북제작및어플리케이션제작

Ⅲ.분석 방향 설정

분석대상

중국인 관광객

데이터

전처리 실시

중국인 관광객

특성 파악

계층적

군집분석 실시

세분군집별

만족도차이검정

세분 군집 별

관광 패턴

분석(지역)

세분 군집 별

재방문 의사

모형 구축

마케팅 활용

방안 도출

주요 분석 흐름도

02. 데이터 전처리데이터소개및클린징(Cleansing)Ⅰ.

9

*남산타워 야간 풍경

분석 데이터- 2014~2016년도외래관광객실태조사중국인 관광객데이터

- 신한카드중국인 관광객데이터

- 네이버 뉴스, 블로그, 인터넷기사 *워드클라우드사용

데이터 변수명 변경- 2016년도외래관광객데이터변수명기준으로 2014년, 2015년도외래관광객

데이터 변수명변경

데이터 결합- 2014~2016년도외래관광객데이터를동일 변수 기준으로결합(Merge)

중복된 관측치 제거- 중복 관측치(ID) 903개제거

파생변수생성 예시

Variable Variable Label Value

RE 3년내재방문의사0. 재방문의사없음1. 재방문의사있음

SUM 항목별여행지출금액합계 연속형변수

데이터 소개 및 클린징(Cleansing)

03. 분석 및 결과 도출중국인관광객특성

중국인관광객유형군집화

군집별만족도차이분석

군집별여행패턴분석

Big Data 모형개발

개발모형비교

Ⅰ.

Ⅱ.

Ⅲ.

Ⅳ.

Ⅴ.

Ⅵ.

11

*여의도공원 야간 풍경

39.08 38.05 36.26

60.92 61.9563.74

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

남자 여자

성별 단위 : %

6.22 5.80 6.57

49.30 49.3054.17

28.72 28.27 29.02

9.09 10.20 6.795.18 4.60 2.70

1.04 1.75 0.560

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

15~20세 21~30세 31~40세 41~50세 51~60세 61세이상

연령 단위 : %

73.41

66.08 65.54

12.92 14.2118.99

6.05 8.22 6.57

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

방문 목적

여가, 위락, 개별휴가 쇼핑 사업 또는 전문 활동

단위 : %

37.78

31.2328.65

36.59 34.36 34.38

6.969.74 10.00

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

여행 동기 1순위

자연풍경 쇼핑 패션, 유행 등세련된 문화

단위 : %

-한국에방문하는중국인관광객들의

성별은여자가가장높음

여자관광객의비율은매년증가함

반면에남자관광객의비율은매년감소함

-한국에방문하는연령대는21~30세가

가장높으며, 다음으로는31~40세가높음

-한국을방문하게된동기는자연풍경,

쇼핑이높음

-여가, 위락, 개별휴가를즐기기위해

방문하는중국인관광객들이월등히높음

Ⅰ. 중국인 관광객 특성

방한 중국인 관광객 특성* 외래관광객 데이터

61.4

53.82

62.54

6.9610.71 10.59

17.0113.08

7.21

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

한국 방문 시 활동 내역 1순위

쇼핑 식도락 여행 자연경관 감상

단위 : %

47.56

37.11 39.11

9.66

15.6920.72

17.32 18.2213.66

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

한국 방문 시 좋았던 활동 내역

쇼핑 식도락 관광 자연경관 감상

단위 : %

7.79 6.27 5.63

24.6321.03 20.87

8.9212.07 10.55

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2014년 2015년 2016년

좋았던 방문지 1순위

고궁 명동 성산 일출봉

단위 : %

230

534473

907956

961

1019

860

1060

236273

224

0

200

400

600

800

1000

1200

2014년 2015년 2016년

동반 현황

혼자옴 가족/친지 친구/연인 직장동료

단위 : 명

-한국에방문해서쇼핑을가장많이함

-한국에방문해서한활동중좋았던

활동의쇼핑은점차감소함

-좋았던방문지는쇼핑관광지인명동이

가장높음

-중국인관광객들은한국을방문할때

주로가족/친지, 친구/연인과함께방문함

Ⅰ. 중국인 관광객 특성

방한 중국인 관광객 특성* 외래관광객 데이터

숙박

특급호텔

1급 호텔

2급 호텔

콘도미니엄

모텔

교통

항공사

철도

여객선

택시

쇼핑

백화점

쇼핑센터

할인점

슈퍼마켓

쇼핑몰

편의점

면세점

인삼, 건강제품

화장품

남, 여 기성복

요식

한식

양식

일식

중식

뷔페

커피전문점

일반대중음식

패스트푸드

관광

관광민예

종합레저타운

놀이동산

공연장

신한카드 데이터

-목적

중국인관광객들의지역별업종별카드사용액증감파악

-사용변수

지역, 업종구분, 지출내역 , 연도변수사용

-지역구분

명동/남대문시장, 동대문시장, 인사동, 신촌, 홍대역부근,

이화여대앞, 잠실, 강남역, 가로수길/압구정동, 청담동/코엑스,

북촌/삼청동, 이태원, 기타(광화문및경복궁)

Ⅰ. 중국인 관광객 특성

구분관광 교통 쇼핑 숙박 요식

2014년 2015년 2016년 2014년 2015년 2016년 2014년 2015년 2016년 2014년 2015년 2016년 2014년 2015년 2016년

가로수길/압구정

47994 37562 54494 - 113032 163141 128341 124948 114543 281855 284108 300766 58201 63370 59079

동대문시장 37976 44157 29686 - - - 69652 90976 117070 152399 126365 87172 29766 30920 35975

명동/남대문시장

98170 330209 343697 1449641 1673793 779673 1124229 1314393 1560287 1185184 1148870 1163209 58008 63701 66634

북촌/삼청동

46073 15733 16293 - - - 66279 64297 70597 224084 115739 160490 28690 33192 42109

신촌 17196 19615 83791 - - - 60989 49061 56380 121442 82632 101644 16501 17794 17586

이태원 15042 43361 - - - - 243243 188458 155734 4803671 7283304 9778637 49253 82039 65603

이화여대 앞 14067 27083 27540 - - - 49771 49816 46379 84245 90388 116747 12740 12586 12844

인사동 130957 44853 51347 - - - 149980 112266 65503 460367 364195 403375 37016 33446 36458

잠실 16158 35322 12542 - - - 1316632 1609818 1246822 494262 595283 692303 22224 27241 24595

청담동/코엑스

- 20678 325284 - - - 362132 383649 277283 1016637 838575 807995 70738 58280 80552

홍대역 부근 98210 55876 93218 - - - 90846 105932 106760 254148 182154 181695 27041 27148 31830

강남역 - - - - - - - - - - - - - - -

기타(광화문/경복궁)

- - - 824798 950362 - 24478 8686 166386 63669 287043 768082 29651 31360 42220

증가 감소

- 쇼핑을하는관광객이이태원/인사동에서동대문/명동으로이동

- 숙박을하는관광객이동대문에서이태원으로이동

- 요식은꾸준히증가하고있으므로요식문화의확대필요

- 관광은증가하는추세이므로관광문화의확대및개발필요

업종구분 급감지역 급증지역

쇼핑이태원인사동

동대문명동

숙박 동대문 이태원

카드 사용액 패턴 분석 결과

Ⅰ. 중국인 관광객 특성

4.84.9

4.84.7

4.94.8

4.9

4.64.8

5.0

4.2 4.2 4.24.1

4.24.0

4.13.9 3.9

4.3

3.8 3.8 3.83.6

3.93.8

3.7

3.2

3.5

4.1

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

출입국 절차 대중교통 숙박 음식 쇼핑 관광지 매력도 관광안내

서비스

언어소통 여행경비 치안

군집에 따른 항목별 만족도

군집1 군집2 군집3

-만족도문항에대한계층적군집분석을실시하였음

-군집에따른항목별만족도를살펴보면,

군집1의만족도는대체적으로높았으며,

군집3의만족도는대체적으로낮음

-특히군집3의언어소통의만족도가가장낮음

21~40세여자

쇼핑목적뷰티목적자영업자학생

재방문의사, 추천의사높음

군집1 : 뷰티족

21~40세여자

여가목적쇼핑목적회사원학생

친지, 친구, 동료에게서정보얻음

군집2 : 바캉스족

21~50세남자회사원사업목적

인터넷에서정보얻음

군집3 : 비즈니스족

Ⅱ. 중국인 관광객 유형 군집화

계층적 군집분석 결과

55.94

58.61

49.64

29.00

21.00

29.00

3.084.84

2.744.95

6.644.42

2.68 2.68 2.560.72 1.17 0.61

2.774.40

7.87

0.81 0.843.35

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

뷰티족 바캉스족 비즈니스족

군집 별 한국여행 방문지

서울 제주 인천 경기 강원 충청 경상 전라

-군집별전반적 만족도평균에는차이가있음

(F-값 : 1518.93, p-값 : <.0001)

-군집별로한국여행방문지의차이가없는것으로

보여지지만비즈니스족이비교적 경상도와

전라도를 많이방문함

4.73 4.18

3.94

0

1

2

3

4

5

평균

군집 별 전반적 만족도

뷰티족 바캉스족 비즈니스족

Ⅲ. 군집 별 만족도 차이 분석

군집 별 평균 비교를 위한 분산분석 결과

단위 : %

광화문광장남대문시장

한옥마을

신촌/홍대

동대문시장

남산

고궁

잠실북촌/삼청동

강남역

가로수길

인사동

명동

뷰티족

명동을가장많이방문하며, 명동과동대문의신뢰도가약 18%로동대문을방문했던관광객100명중 18명이명동을방문함

Support(%) Confidence(%) Lift Rule

63.47 17.85 1.07 동대문=>명동

54.93 12.53 0.92 남산=>명동

61.92 12.08 1.04 신촌=>명동

55.12 8.48 0.93 잠실=>명동

46.31 7.05 0.78 고궁=>명동

Ⅳ. 군집 별 여행 패턴 분석

뷰티족 연관성 분석

명동

동대문시장

남산

신촌/홍대

고궁

잠실

가로수길

한옥마을

Support(%) Confidence(%) Lift Rule

67.45 16.63 1.13 동대문=>명동

54.73 12.36 0.92 남산=>명동

53.94 11.97 0.90 신촌=>명동

57.80 8.16 0.97 잠실=>명동

46.81 7.12 0.78 고궁=>명동

명동을가장많이방문하며, 명동과동대문의신뢰도가약 17%로동대문을방문했던관광객100명중 17명이명동을방문함

바캉스족

Ⅳ. 군집 별 여행 패턴 분석

바캉스족 연관성 분석

동대문시장

남산

신촌/홍대

고궁

잠실

인사동

강남역

남대문시장

명동

Support(%) Confidence(%) Lift Rule

71.76 17.68 1.39 동대문=>명동

55.13 10.30 1.06 남산=>명동

60.26 9.80 1.16 신촌=>명동

51.26 7.24 0.99 잠실=>명동

46.19 6.89 0.89 고궁=>명동

명동을가장많이방문하며, 명동과동대문의신뢰도가약 18%로동대문을방문했던관광객100명중 18명이명동을방문함

비즈니스족

Ⅳ. 군집 별 여행 패턴 분석

비즈니스족 연관성 분석

역할 변수

목표변수(Target) 재방문의사(RE)

입력변수(Input) 항목별만족도, 성별, 나이, 직업, 학력, 항목 별여행지출금액 합계(SUM)

중국인 관광객의 재방문 의사 유무를 판단하기 위한 모형 개발

개발모형 : 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무등 모형을개발하여 비교를통해 최적의모형 도출

모형 개발 흐름도(SAS E-Miner 흐름도)

중국인 관광객 재방문 의사 모형 개발

Ⅴ. Big Data 모형 개발

Ⅴ. Big Data 모형 개발

Parameter df P값 오즈비

상수항 1 0.639 0.000

출입국절차만족도

1 0.001 1.742

대중교통만족도

1 0.548 1.090

음식만족도 1 <.0001 1.537

쇼핑만족도 1 0.002 1.684

관광지매력만족도

1 0.003 1.507

여행경비만족도

1 0.899 1.019

숙박만족도 1 0.041 1.360

치안만족도 1 <.0001 2.279

바캉스족 뷰티족 비즈니스족

Parameter df P값 오즈비

상수항 1 0.943 71.629

출입국절차만족도

1 0.920 1.017

대중교통만족도

1 0.919 1.014

음식만족도 1 <.0001 1.729

쇼핑만족도 1 0.091 1.483

관광지매력만족도

1 0.298 1.179

여행경비만족도

1 0.316 1.153

숙박만족도 1 0.566 1.104

언어소통만족도 1 0.002 1.383

Parameter df P값 오즈비

상수항 1 0.879 0.000

출입국절차만족도

1 0.694 1.066

대중교통만족도

1 0.535 1.096

음식만족도 1 0.002 1.678

쇼핑만족도 1 0.567 1.096

관광지매력만족도

1 0.314 1.150

여행경비만족도

1 0.972 1.005

언어소통만족도 1 0.580 1.079

치안만족도 1 <.0001 2.694

로지스틱 회귀분석 결과

Ⅴ. Big Data 모형 개발

뷰티족 관광객 의사결정나무 결과(3차 분리 이하 생략)

통계량 분석 평가

RE=0 47.60 47.57

RE=1 52.40 52.43

통계량 분석 평가

RE=0 63.18 53.33

RE=1 36.82 46.67

통계량 분석 평가

RE=0 44.73 46.45

RE=1 55.27 53.55

통계량 분석 평가

RE=0 36.68 40.26

RE=1 63.32 59.74

통계량 분석 평가

RE=0 48.52 49.52

RE=1 51.48 50.48

통계량 분석 평가

RE=0 49.51 50.17

RE=1 50.49 49.83

통계량 분석 평가

RE=0 20.00 35.71

RE=1 80.00 64.29

음식 만족도

직업

여행 총경비

< 4.5 >= 4.5 또는 결측

9, 2, 1, 7, 114, 3, 8, 5, 6, 12, 10, 99, 또는 결측

< 8286 또는 결측 >= 8286

음식만족도로 1차분리

직업으로 2차분리

여행총경비로 3차분리

1: 공무원, 군인4: 판매, 서비스직7: 자영업자10: 은퇴자99: 무응답

2: 기업인, 경영직5: 전문직8: 학생11: 무직

3: 사무, 기술직6: 생산, 기능, 노무직9: 주부12: 기타

Ⅳ. 개발 모형 비교

기준선 의사결정트리 회귀

뷰티 바캉스 비즈니스

Tree Reg Tree Reg Tree Reg

ASE

분석용 0.24 0.23 0.13 0.11 0.07 0.06

평가용 0.25 0.25 0.13 0.13 0.07 0.07

오분류율

분석용 0.45 0.43 0.16 0.17 0.07 0.07

평가용 0.42 0.40 0.16 0.17 0.07 0.06

Kolmogorov-Smirnov 통계량

분석용 0.14 0.21 0.00 0.47 0.00 0.37

평가용 0.09 0.14 0.00 0.38 0.00 0.28

누적반응률

분석용 66.53 66.92 15.87 46.86 7.15 24.38

평가용 60.88 62.50 15.98 38.16 7.15 17.39

누적반응검출률

분석용 12.78 12.85 10.03 29.60 10.04 34.21

평가용 11.72 12.03 10.12 24.17 10.07 24.49

ROC 인덱스

분석용 0.61 0.64 0.50 0.79 0.50 0.73

평가용 0.56 0.59 0.50 0.70 0.50 0.67

로지스틱회귀분석의경우에여러적합척도에서우수하였음

개발 모형 비교

바캉스족 ROC 그래프

뷰티족 ROC 그래프

비즈니스족 ROC 그래프

04. 결론 및 마케팅 활용방안

25

*여의도 불꽃축제 풍경

모델링 결과에서 재방문 의사에 많은 영향을 주는 변수는 음식, 언어소통, 쇼핑 만족도이며, 뷰티족의 시선을 끌만 한 마케팅이 필요

쇼핑을 좋아하는 뷰티족에게 쇼핑뿐만 아니라 요식, 관광까지 혜택을 받을 수 있는 코리아투어카드 사용 적극 추천

뷰티족 관광객 마케팅 방안

뷰티족 마케팅전략

결론 및 마케팅 활용방안

1. 코리아투어카드의 혜택 중 서울지역의 쇼핑, 요식, 관광 할인 혜택 확대 필요

2. 코리아투어카드를 이용하여 서울지역의 관광지 방문 유도

3. 코리아투어카드 지속적인 홍보 필요

한국 방문의 해

코리아투어카드

*코리아투어카드란,

외국인전용교통관광카드로지하철, 버스,

택시등을이용할수있을뿐만아니라쇼핑,

식음료, 공연등 다양한관광콘텐츠에서할인

혜택을받을수있는충전형카드이다.

모델링 결과에서 재방문 의사에 많은 영향을 주는 변수는 출입국 절차, 음식, 쇼핑, 관광지 매력도, 치안 만족도이며,

바캉스족의 시선을 끌만 한 마케팅이 필요

코리아투어카드와 관련된 제휴 가맹점의 위치를 확인할 수 있는 어플리케이션 개발

바캉스족 관광객 마케팅 방안

1. 어플리케이션 사용시 GPS기반으로 한 가까운 제휴 가맹점 시각화 및 카테고리 별 제휴 가맹점 검색기능 제공

2. 서울지역을 주로 방문하는 바캉스족을 위해 코리아투어카드를 홍보함으로 인해 타 지역 방문 유도

3. 지역 특색이 있는 관광 상품 개발하여 타 지역 방문 유도

4. 코리아투어카드의 혜택 중 교통수단 확대

ex) 기차, 고속버스 등

바캉스족마케팅 전략

코리아투어카드

*코리아투어카드란,외국인전용교통관광카드로지하철, 버스,택시등을이용할수있을뿐만아니라쇼핑,식음료, 공연등다양한관광콘텐츠에서할인혜택을받을수있는충전형카드이다.

결론 및 마케팅 활용방안

비즈니스족 관광객 마케팅 방안

비즈니스족마케팅전략

1. 블로그나 SNS를 기반으로 한맛집 가이드북 제작 및 어플리케이션 개발

2. 가이드북 및 어플리케이션 이용자를 위한맛집 할인 혜택 제공

3. 비즈니스족을 위한 비즈니스 카드 발급,

다양한 편의(라운지 이용, 쿠폰북 제공, 출입국 적립제) 제공

결론 및 마케팅 활용방안

모델링 결과에서 재방문 의사에 많은 영향을 주는 변수는 음식, 치안 만족도이며, 비즈니스족의 시선을 끌만 한 마케팅이 필요

비즈니스족의 음식 만족도를 높이기 위한맛집 어플리케이션 개발

Reference

워드 클라우드기사, 블로그 출처사진 출처

빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝 방법론(2014년, 자유아카데미)실무로 배우는 빅데이터 기술(2017년, 위키북스)예제로 배우는 SAS 다변량 자료분석 입문(2016년, 자유아카데미)예제로 배우는 SAS 프로그래밍 입문(2014년, 자유아카데미)

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감사합니다