앞으로 이어질 2020 빅콘테스트 포스팅은 2020 빅콘테스트 준비부터 결과물제출까지의 모든 과정을 리뷰한 것입니다. 잘못된 내용은 언제든지 밑의 댓글로 알려주세요! 모든 코드와 모든 EDA 자료는 여기에있습니다.
나는 좋은 기획자이고 싶으니까 참가했다.
아직 2020년 10월이지만 2020년 한 해는 코로나로 시작해서 코로나로 끝날것같은 예감이 벌써부터 든다. 그 이유는 확진자 수는 감소했다 증가했다 롤러코스터를 타고 있고, 거리에는 아직까지 사람들이 마스크를 끼고 있으며, 그리고 대부분의 공모전들은 코로나 현황 분석 혹은 코로나 이후의 상황에 초점을 맞추어 주제를 내놓고 있기 때문이다.
2020년 빅콘테스트도 크게 다르지 않았다. 내가 참가한 혁신아이디어 분야의 주제는 ‘뉴노멀 시대 준비를 위한 서비스 아이디어 및 PoC(Proof Of Concept) 결과 제시’로 코로나로 인해 바뀌게 될 우리의 일상에 알맞는 서비스 아디이어를 제시하는 것이였다. 디자인과 개발에 능통한 기획자가 되는게 꿈인 나는 이번 주제에 크나큰 관심이 생겼다. 데이터 분석도 할 수 있고, 서비스 아이디어를 디자인적으로 제시할 수도 있었으니까 내가 뛰어놀기에 참 안성맞춤인 공모전 주제라고 생각했기 때문이다. 그래서 바로 팀을 꾸려서 수상을 위해 두 달간의 공모전을 진행했다.
1. 코로나 이후 우리의 일상은 어떻게 바뀌었을까?
1-1. 코로나 이후 전반적인 경제 상황.
먼저 좋은 서비스 아이디어를 내기 위해서는 코로나 발생 이후 우리의 경제 상황이 어떻게 변했는지 살펴볼 필요가 있었다. 이를 위해 간단한 통계청 자료를 살펴본 결과 다음과 같은 통계자료를 살펴볼 수 있었다.
내가 통계자료에서 주목한 것은 ‘생산’과 ‘소비’이다. 그 이유는 생산과 소비야말로 전반적인 경제 상황을 한번에 보여줄 수 있기 때문이다. 먼저 생산을 의미하는 ‘GDP’를 보면 코로나 발생 전에는 지속적인 성장세가 코로나의 영향을 받은 2020년 2분기부터는 마이너스 성장세로 돌아섰다. 또한 소비를 의미하는 ‘소매판매액지수’를 보면 마찬가지로 코로나 발생 전의 성장세가 2분기 이후부터는 꺾였음을 알 수 있다.
‘이를 통해 코로나는 생산과 소비에 모두 지대한 악영향을 끼쳤으며, 실제로 생산과 소비 모두 감소했다.’라는 결론을 이끌어낼 수 있었다.
1-2. 코로나 이후 세부적인 경제 상황.
그렇다면 코로나 이후 세부적인 경제 상황은 어떻게 바뀌었을까? 이를 통해 빅콘테스트 측에서 제공한 기업 데이터를 토대로 간단하게 EDA를 진행해 보았다.
먼저 더 자세한 인사이트 발굴을 위해 코로나 확산 이후의 기간을 확진자 수와 정부 정책을 기준으로 코로나 확산기, 코로나 완하기, 코로나 잠복기 이렇게 세 단계로 기간을 나누어 EDA를 진행했다.
세부적인 EDA를 살펴보기에 앞서 사용한 데이터와 출처를 밝히겠다.
데이터 설명 및 출처
본 분석을 위해 주로 사용한 데이터 목록이다. 사기업 데이터는 빅콘테스트 측에서 제공해준 데이터이다. 데이터는 서울 중구, 서울 노원구, 대구 중구, 대구 수성구 이렇게 네개 지역구에 해당하는 수치들만 있기 때문에 이 네개 지역구에 한해서 분석을 진행했다.
| 데이터 종류 | 데이터 출처 | 데이터 설명 |
|---|---|---|
| 질병 데이터 | 공공 | 코로나 확진자 및 확진자 동선 데이터 |
| 유동인구 데이터 | SK텔레콤 | 네개 지역구 시간대별, 일별 유동인구 데이터 |
| 카드매출 데이터 | 신한카드 | 네개 지역구 업종별, 성별, 나이별 오프라인 카드소비 데이터 |
| SNS 데이터 | 와이즈넛 | 네개 지역구 업종별 SNS 긍부정 언급량 데이터 |
| 유통 데이터 | GS리테일 | 네개 지역구 내 점포들의 영업일자별 구매금액 데이터 |
| 물류 데이터 | CJ올리브네트웍스 | 네개 지역구 내 일자별 카테고리별 물류 건수(택배 송장 건수) |
| 생활인구 데이터 | 서울시빅데이터캠퍼스 | 네개 지역구 내 성별, 연령별로 특정 시간대에 머문 인구수 데이터 |
1-2-1. 사람들은 외출을 정말 자제했을까?
코로나 이후 가장 눈에 띄는 변화는 ‘오프라인’에서 일어났을 것이다. 그 이유는 사회적 거리두기 정책의 영향으로 사람들이 자발적으로 혹은 타발적으로 외출을 자제했고, 또한 기업의 재택근무와 유연근무에 따라 출퇴근 하는 사람들의 수도 줄어들었기 때문이다. 그렇다면 이런 현상이 실제로 데이터에서도 나타났을까?
| 2019년 대비 2020년 유동인구 | 2019년 대비 2020년 생활인구 |
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2019년 대비 2020년 유동인구를 살펴보면 세 단계에서 모두 전년 대비 유동인구가 감소했음을 알 수 있다. 네개 지역구에서 가장 유동인구가 큰 폭으로 감소한 지역구는 서울 중구와 대구 중구로 두 지역은 서울과 대구의 대표적인 상업지역이라고 할 수 있다.
반면 생활인구는 유동인구와 다르게 특정지역, 특정시점에 존재하는 모든 인구를 알 수 있는 데이터이다. 생활인구는 전년 대비 서울시 중구는 감소했고, 서울시 노원구는 증가한 것으로 나타났다. 두 지역이 차이를 보이는 이유는 상업지역인 중구와 다르게 노원구는 주거지역이기 때문이다.
즉 유동인구 감소와 출퇴근 인구의 감소로 인해 주거지역인 노원구, 수성구에서는 상주인구(유동인구 + 생활인구)가 늘어났고, 상업지역인 서울 중구와 대구 중구는 상주인구가 감소한 것으로 결론지을 수 있다. 따라서 이를 통해 코로나로 인해 사람들의 외출 자제와 생활 반경 축소를 엿볼 수 있다.
1-2-2. 외출 자제가 오프라인 소비에 어떤 영향을 끼쳤을까?
그렇다면 코로나로 인한 외출 자제 및 유동인구 감소가 오프라인 매출에 얼마나 크게 영향을 미쳤는지 알아보자.
| 2019년 대비 2020년 유통매출 | 2019년 대비 2020년 카드소비 |
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먼저 유통매출이다. 유통매출은 고객에게 물건을 판매하기 위해 점주가 구매하는 물건의 구매금액 데이터로써 ‘생산’측면에 더 가깝다. 코로나 확산기와 완화기에서는 다 비슷하지만 이후 서울시 재난지원금과 정부 긴급재난지원금이 영향을 미치는 잠복기에서는 다소 회복하는듯 보인다. 그러나 상주인구가 증가한 서울시 노원구 이외에는 아직까지 전년 대비 유통매출에 크게 미치지 못하는 경향을 보인다.
다음은 카드소비이다. 카드소비는 전반적으로 유통매출과 비슷한 양상을 보이는데 확산기와 완화기에서 두 수치는 비슷했지만, 서울지 재난지원금과 정부 긴급재난지원금 덕분에 구매력이 올라간 잠복기에서는 네 지역구 모두 확연히 카드소비가 전년 수준과 가까이 회복한 모습을 보인다. 오히려 노원구는 전년 수준 이상의 카드소비를 보이기도 한다.
따라서 이를 통해 코로나가 점주와 소비자의 구매력 감소에 상당 부분 기여했음을 알 수 있고, 재난지원금을 통해 다소 구매력이 회복된 양상까지도 확인할 수 있었다.
1-2-3. 그렇다면 온라인 소비는 어떨까?
코로나 이후 오프라인 소비는 확연한 감소를 보였다. 그렇다면 온라인 소비는 어떤 양상을 보였을까?
| 2019년 대비 2020년 물류건수 |
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택배 송장건수를 나타내는 물류건수를 통해 온라인 소비를 유추해보자. 온라인 소비는 세 단계 모두에서 전년 수준보다 높은 수치를 기록했다. 그러나 재난지원금이 영향을 미치는 잠복기에는 주거지역과 상업지역이 상반된 경향을 보이는데, 주거지역인 수성구와 노원구의 온라인 소비는 다소 감소한 반면에 상업지역인 대구 중구와 서울 중구의 온라인 소비는 다소 증가했다.
개인적인 생각으로는 재난지원금으로 인해 전반적으로 온라인 소비가 감소할 것이라고 예상했는데, 주거지역이 아닌 상업지역에서 온라인 소비가 증가한 것이 의아했다. 그러나 물류건수는 소비금액을 포함하고 있지 않기 때문에 해당 데이터 만으로 정확한 소비 양상을 유추하는 것은 무리가 있다.
1-2-4. 마지막으로 사람들의 심리는 어떨까?
코로나로 인해 우울증을 겪는 사람들이 많아져 정부가 심리적 방역을 강화한다는 기사를 접해본 사람들이 더러 있을 것이다. SNS 데이터의 긍/부정 언급량을 통해 사람들이 실제로 어떤 상태인지 체크해보기로 했다.
| 2019년 대비 2020년 SNS 긍정 언급량 | 2019년 대비 2020년 SNS 부정 언급량 |
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위의 그래프를 보면 코로나 확산기에는 네 지역구 모두에서 전년 대비 긍정 언급량은 크게 감소하고 부정 언급량은 크게 증가했음을 알 수 있다. 이후 시간이 흐르고 베드타운인 수성구와 노원구를 중심으로 긍정 언급량이 부정 언급량보다 많았다. 그러나 잠복기 이후에는 대구 중구를 제외하고 세 지역구 모두에서 SNS 부정 언급량이 큰 폭으로 늘었음을 알 수 있다.
잠복기에 부정 언급량이 늘어난 이유는 빨리 해소될 것 같았던 코로나 사태가 장기화됨에 따라 사람들이 피로감과 불안함을 느꼈기 때문이라고 생각한다. 따라서 코로나 사태가 장기화 된다면 이런 감정은 더 심각해질 것이고, 이를 위한 심리적 방역 역시 더욱 중요해질 것이다.
2. EDA 결론
EDA를 종합하면 어떤 결론을 내릴 수 있을까? 우리팀은 크게 세 가지로 결론을 내렸는데 이는 다음과 같다.
- 사회적 거리두기 및 재택 근무, 유연근무제 확산 등을 통한 이동 감소. 이로 인한 평일 생활반경 축소.
- 생활반경이 축소됨에 따라 오프라인 소비는 위축되고 온라인 소비는 활발해짐.
- 위축되고 제한된 생활 패턴이 지속됨에 따라 불안한 심리 확산.
3. 1편 마무리
이번 편에서는 실제 데이터 분석을 이용해 뉴스 미디어에서 접한 현실이 사실인지 파악하는 작업을 주로 진행했다. 결론적으로 코로나로 인한 유동인구 감소가 대부분의 결과에 원인이 된듯해 보였고, 기업이 현 상황을 타개하기 위해 온라인에 집중하는 것은 매우 합리적인 선택이라고 보였다. 이제 EDA를 통해 얻은 결과로 계속 이어서 뉴노멀 서비스 아이디어 도출까지 포스팅을 이어가겠다.