인문사회 데이터기반 스타벅스 DT 입지조건 분석(featuring by AI) [2부: 머신러닝을 통한 스타벅스 DT 최적의 입지 점수는?]

지도 커뮤니티 업데이트 – 구글 지도 마이 프로필

10억 명 이상의 사람들이 세계와 지역 사회를 탐색하기 위해 구글 지도를 이용하고 있습니다. 또한 매년 구글 지도에 정보(예: 로컬 레스토랑에서 주문할 수 있는 최고의 테이크아웃 요리, 근처 공원 오픈 시간 등)를 제공하는 수억 명의 사람들 덕분에, 사람들은 어디서 무엇을 할 것인지에 대한 추천과 최신 정보를 얻을 수 있습니다. 이제 구글 지도에서 커뮤니티의 새로운 소식이나 권장 사항 등을 더욱 쉽게 확인할 수 있게 되었습니다.

작년에 구글 지도 파일럿 기능을 발표하여 구글 지도에서 사람들이 로컬 가이드로서 자신의 경험을 열정적으로 공유할 수 있도록 했습니다. 초기 파일럿에서 엄선된 로컬 가이드들이 참여하는 것을 보니 매우 흥미진진했습니다. 이를 통해 많은 구글 지도 사용자들이 로컬 가이드로부터 주변 장소에 대한 유용한 추천을 받기 시작했습니다.

오늘(7/30) 구글은 이 기능을 확장하고 전세계적으로 출시했습니다. 구글 지도 사용자가 공개적으로 사진, 리뷰, 목록을 공유한 경우, 이제 해당 사용자의 권장 사항, 추천 및 업데이트를 구글 지도 업데이트 탭에 제공할 수 있습니다. 다음 번에 테이크아웃 메뉴의 사진, 도시에서 가장 넓은 공원 등의 유용한 리스트를 찾는다면, 이 로컬 가이드들의 최신 정보를 찾으면 됩니다.

토픽 필터로 구글 지도를 더욱 풍부하게 만드세요

 

구글 지도 프로필에는 새로운 주제 필터도 제공됩니다. 피자, 브런치, 캠핑, 공원 등 사람들이 가장 많이 공유하는 주제와 장소를 볼 수 있습니다. 모든 라떼를 기록하는 커피 애호가, 퍼스나 피닉스 등의 지역을 리뷰하는 홈타운 전문가 등, 여러 구글 지도 사용자들을 팔로우하면 주변 장소에 대한 유용한 추천을 받을 수 있습니다.

 

구글 지도 경험과 프로필 관리

사람들은 자신의 디지털 발자국을 관리하고 싶어합니다. 이러한 이유로 구글 지도 프로필을 쉽게 관리하고 개인화할 수 있는 설정을 만들었습니다. 모든 사용자는 공개 지도 프로필에 자신의 리뷰, 사진 및 게시물을 표시하거나 표시하지 않을 수 있습니다. 구글 지도에서 팔로잉이 가능하려면 해당 사용자가 자신의 프로필로 이동하여 간단한 프로세스를 따라하면 됩니다. 또한 구글 지도에서 팔로잉 가능한 사용자는 자신의 프로필을 제한할 수 있습니다. 제한된 프로필은 새 팔로워가 자신의 프로필 내용을 보기 전에 승인을 할 수 있습니다.

구글 지도 프로필에 개성을 나타내고 싶은가요? 궁금증을 유발하는 짧은 태그라인을 만드세요. 또는 여러분이 얼마나 이탈리아 음식을 좋아하는지 설명할 수 있는 단어가 없다면 간단히 파스타 이모티콘을 추가할 수도 있습니다.

팔로잉과 팔로워 목록을 볼 수 있습니다

구글 지도가 이렇게 유용한 도구가 된 건 사람들의 개인적인 추천과 신뢰할 수 있는 지역 정보 덕분입니다. 이제 그 모든 것을 팔로우하기 더 쉬워졌습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

구글 빅쿼리 시각화: 대용량 공간 데이터 매핑

Google BigQuery Visualization: Mapping Big Spatial Data

구글 직소(Jigsaw)가 지원하는 GDELT 프로젝트는 100개 이상의 언어로 전 세계 거의 모든 국가의 방송, 인쇄 및 웹 뉴스를 모니터링하고, 매일 매초마다 사람, 위치, 조직, 테마, 감정, 카운트, 수, 인용, 이미지, 이벤트 등을 식별하는 무료 오픈 플랫폼입니다.

 

GDELT 프로젝트 시각화는 가장 자주 언급되는 25,000명의 화제의 인물과 그들 사이의 관계를 보여줍니다

 

최근 GDELT GEO 2.0 API를 지원하는 기본 데이터셋인 GDELT Global Geographic Graph가 출시되었습니다. 2017년 4월 4일부터의 전 세계 영어 온라인 뉴스보도에서 17억 개 이상의 위치 언급에 대한 내용을 포함하고 있습니다. 각 언급의 맥락과 용도에 대한 600자 문맥에 관한 토막글도 제공하여 상세한 내용을 담고 있습니다.

 

GDELT 프로젝트는 공개 연구를 위한 전 세계 인간 사회의 실시간 네트워크 다이어그램 및 데이터베이스입니다

 

GDELT가 작성한 이 게시물은 구글 빅쿼리와의 통합이 어떻게 이 거대한 데이터 세트를 매핑하는 데 활용될 수 있는지에 대해 조사합니다. 이 게시물은 전염병이 유행하는 동안 서로 다른 지역의 COVID-19 뉴스 취재에 초점을 맞춥니다.

Global Geography Graph는 2017년까지 전세계 영어 뉴스 보도에서 17억 개 이상의 위치 언급 정보를 보유하고 있으며, 이로 인해 세계 뉴스의 지리 지도를 만들 수 있게 되었습니다.

Global Geographic Graph에서 맵을 생성하는 작업에는 전통적으로 BigQuery SQL 쿼리를 실행하여 결과를 컴파일하고 CSV 파일로 다운로드한 다음 CARTO로 해당 파일을 가져와 실제 맵을 생성하는 작업이 포함되었습니다. 그러나 CARTO에는 실제로 BigQuery 커넥터가 내장되어 있으므로 CARTO에 SQL 쿼리를 직접 붙여넣기만 하면 됩니다. CARTO는 BigQuery에서 쿼리를 실행하고 결과를 지도에 완벽하게 다운로드하며 고정된 내부에서도 쿼리를 다시 실행하여 지도를 지속적으로 동기화할 수 있습니다!

5월 한 달 동안 COVID-19와 관련된 영어 뉴스 보도에서 언급된 위치 지도를 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. CARTO 계정에 로그인한 후 “New Dataset”을 선택하고 데이터소스로 “BigQuery”를 클릭한 다음 “Connect” 버튼을 클릭합니다. 그럼 아래와 같은 대화 상자가 표시됩니다:

 

“Billing Project ID” 드롭다운에는 구글 클라우드 프로젝트 목록이 자동으로 표시됩니다(BigQuery의 쿼리가 청구될 할당량에 대한 프로젝트). 그런 다음 SQL 조회 상자에 쿼리를 붙여넣고 새 CARTO 데이더셋의 이름을 선택한 다음 “Connect to BG”를 클릭합니다. 그럼 이게 끝입니다! 여기까지 완료하면 CARTO가 BigQuery로 쿼리를 보내어 실행할 수 있도록 하고, 몇 분 안에 결과가 다시 CARTO로 스트리밍되어 새 데이터셋을 채우게 됩니다.

실행할 실제 쿼리는 다음과 같습니다(국가 레벨 일치를 위해 “GeoType > 1” 사용).

SELECT ST_GeogPoint(Lon, Lat) as the_geom, count(1) Cnt FROM `gdelt-bq.gdeltv2.ggg` where (ContextualText like ‘%COVID%’ and ContextualText like ‘%coronavirus%’)and GeoType>1 and DATE(DateTime) >= “2020-05-01” AND DATE(DateTime) <= “2020-05-31” group by Lat,Lon order by Cnt desc limit 10000

쿼리의 시작 부분에 있는 “ST_GeogPoint(Lon, Lat) as the_Geom”은 위도 및 경도 좌표를 취하여 지리 “점” 유형으로 변환합니다.

또는 Global Geography Graph에 “the_gem”이라는 GERIORY 열이 이미 있으므로 다음을 사용할 수도 있습니다.

 

SELECT ANY_VALUE(the_geom) as the_geom, count(1) Cnt FROM `gdelt-bq.gdeltv2.ggg` where (ContextualText like ‘%COVID%’ and ContextualText like ‘%coronavirus%’) and GeoType>1 and DATE(DateTime) >= “2020-05-01” AND DATE(DateTime) <= “2020-05-31” group by TO_JSON_STRING(the_geom) order by Cnt desc limit 10000

여기서와 같이 지리 열을 기준으로 그룹화하는 것은 대부분의 관찰/표본된 지리 데이터의 부정확한 특성 때문에 매우 나쁜 관행이라는 점을 기억해야 합니다. GPS 지점을 수집할 때, 정지된 물체는 GPS 지터(jitter)로 인해 실제 위치 주변의 작은 반지름에서 계속 움직이는 것처럼 보일 수 있으며, 표본 추출의 부정확성과 오류는 서로 약간 다른 점들의 군집을 산출할 수 있습니다.

그리드에 스냅하는 것만으로는 그리드 해상도에 관계없이 점 군집이 원형 좌표로 분할되기 때문에 이 문제가 해결되지 않습니다. Global Geography Graph의 경우, 모든 위치는 중심 기반 지명 사전에서 추출됩니다. 프랑스 파리에 대한 모든 참조는 항상 정확하게 동일한 좌표를 산출합니다. 따라서 여기서는 좌표를 기준으로 안전하게 그룹화할 수 있습니다. 그러나 다른 종류의 데이터는 이에 대해 강력하게 반대합니다. 이러한 종류의 “상위 N” 그룹을 수행하기 위해 관측된 GIS를 사용할 경우 먼저 점을 군집화해야 합니다.

몇 분 안에 데이터가 표준 CARTO 테이블로 표시되고 데이터를 즉시 매핑할 수 있습니다.

그러나 각 위치를 언급하는 상위 5개 기사를 표시하는 대화형 클릭 가능한 지도를 만들려면 어떻게 해야 할까요?

아래 쿼리는 위치별로 상위 5개 기사를 선택하여 제목과 URL을 HTML 블록에 연결하고 해당 소셜 미디어 이미지 중 하나를 헤더 이미지로 선택합니다.

select ST_GeogPoint(Lon, Lat) as the_geom, ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(Art ORDER BY cnt DESC LIMIT 5), ‘<BR><BR>’) Articles, max(SharingImage) SharingImage, APPROX_TOP_COUNT(Loc, 1)[OFFSET(0)].value LocationName, Count(1) NumMentions from (

select CONCAT(‘<a href=”‘, min(URL), ‘” target=”blank”>’,max(Title),'</a>’) Art, Lat, Lon, max(SharingImage) SharingImage, APPROX_TOP_COUNT(Location, 1)[OFFSET(0)].value Loc, count(1) cnt FROM `gdelt-bq.gdeltv2.ggg` WHERE (ContextualText like ‘%COVID%’ and ContextualText like ‘%coronavirus%’) and GeoType>1 and DATE(DateTime) >= “2020-05-01” AND DATE(DateTime) <= “2020-05-31” group by LOWER(Title), Lat, Lon

) group by Lat, Lon order by NumMentions desc limit 10000

 

다시 한 번 데이터를 CARTO 데이터셋으로 가져옵니다. 4월에 사용한 것과 동일한 지침에 따르면 (그러나 이번에는 데이터를 CSV로 저장하고 CARTO에 다시 로드하는 부분을 건너뜁니다. 이제 그럴 필요가 없으니까요!) 아래와 같은 대화형 지도를 얻을 수 있습니다.

커넥터에서 입증되었듯이 데이터를 연결하고 CARTO 플랫폼에서 사용할 수 있도록 하려면 BigQuery에서 SQL 조회만 입력하면 됩니다. 이를 통해 쉽게 시각화, 공간 분석 및 빌드 애플리케이션을 수행할 수 있습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

소매업 분석: SNS & 신용카드 데이터 결합

 

COVID-19의 영향이 모든 산업, 특히 소매업에서 계속해서 나타나고 있습니다. 기록적인 판매 하락이 이어지고 있는 지역도 있는 반면, 회복될 조짐을 보이는 지역도 있습니다.

예를 들어 싱가포르의 5월 총 소매 판매는 52.1%나 감소한 반면, 유럽의 가장 큰 경제국인 독일은 규제 완화 이후 13.9%의 기록적인 증가를 보였습니다. 앞서 말한 바와 같이, 이러한 차이점들은 바이러스 확산의 불균형때문에 나타난 것일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 소매업체가 생존하고 발빠르게 대응하기 위해서는 기술에 투자하고 소비자 데이터를 탐구해야하는 것만은 분명합니다.

 

 

 

최근 Spatial.ai의 지리사회적 데이터와의 통합으로, 이제 고객들은 다양한 행동 데이터재무, 유동인구 및 인구 통계와 같은 다양한 범주의 데이터 간의 관계와 패턴을 탐색하여, 위치에 대한 새로운 통찰력을 제시할 수 있게 되었습니다. 본 사례 연구에서는 신용카드 거래 데이터와 지리사회적 데이터가 어떻게 상호작용하는지를 연구하여 SNS와 레스토랑 매출과의 관계를 파악했습니다. 소매업체가 지역에 따라 설치 공간을 최적화하는 데 도움이 될 수 있는 시장 차이를 조명합니다.

SNS가 사람들이 감정, 의견, 관심을 세계에 표현하는 장이 되면서, 이는 사람들이 특정 장소에 있을 때 어떻게 행동하는지를 보여주는 귀중한 정보 원천이 되었습니다. Spatial.ai는 포스팅, 트윗, 스토리 등에서 나온 방대한 양의 정보를 70개가 넘는 소셜 세그먼트 세트로 변환했습니다.

이와 동시에, 집계된 신용카드 거래 패턴은 소비자 행동과 어떻게 소비자들이 시간과 공간에 따라 변화했는지를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 마스터카드 지리정보 인사이트는 모든 소매업 분야의 소비자 지출의 변화를 측정하기 위해 매우 세밀한 측정 기준을 제공하여, 위치의 판매 기반 역학을 검증, 평가 및 벤치마킹 할 수 있도록 합니다.

이번 분석에서, 신용카드 거래와 지리 사회적 데이터의 관계뿐 아니라, 이러한 관계가 시장마다 어떻게 변화하는지도 알아보았습니다. 이러한 질문에 답하기 위해, LA와 시카고의 대도시 지역 데이터를 선택하여 공통점과 차이점을 조사해보았습니다.

먼저 신용카드 지출 데이터를 살펴본 결과, 레스토랑 매출 상위 지역을 파악할 수 있었습니다.

 

 

위의 지도에서 보듯이 시카고의 최고 매출 레스토랑은 주로 시내에 위치해있습니다. 반면 LA에서는 도시 전역에 퍼져있습니다. 시카고에서 저조한 매출을 기록한 식당이 최고 매출 식당과는 어떤 차이가 있는지, LA에서는 어째서 도시 전역에 최고 매출 식당이 퍼져있는지 한번 알아보았습니다.

분석을 위해, 가장 많은 매출을 올리는 지역을 알아보았습니다. 이 지역은 어떤 지역인가? 다행히도, 지리적 데이터는 이 질문에 정량적으로 답하는 데 도움이 될 수 있었습니다. 다음 차트는 신용카드 지출이 더 많은 식당이 위치한 지역에 대한 지역 사회 점수를 집계한 것입니다.

 

차트를 보면 최상위 레스토랑이 위치한 지역은 같은 사회적 세그먼트를 공유하고 있다는 것을 알 수 있습니다: LGBTQ 문화, 부의 신호, 남성 스타일, 와인 애호가. 이러한 세그먼트는 아주 흥미롭습니다. 이는 모두 트렌드, 도시성, 그리고 부에 대한 이야기를 들려줍니다.

물론 상위 세그먼트에는 몇 가지 차이점이 있습니다. LA에서 예상할 수 있듯, 영화 애호가들이 탑 세그먼트로 등장하고 있습니다. 이러한 차이점들은 아마도 서로 다른 부분들이 각 시장에서 레스토랑의 성공을 보여주는 긍정적인 지표라는 것을 암시합니다. 이를 알아내기 위해 가장 좋은 단계는 지리적 영역과 레스토랑 매출 데이터 사이의 상관 관계를 살펴보는 것입니다. 아래의 도표는 모든 상관 관계가 가장 강하고 두 도시간의 차이가 가장 큰 35개의 지리사회 분포를 보여줍니다. 도표는 시카고의 상관 계수에 따라 분류했습니다.

 

 

이 차트에는 많은 정보가 함축되어 있습니다. 이 포스팅에서 알 수 있는 그 이상의 것들이요. 이번 포스팅에서는 두 가지 주요한 사항에만 초점을 맞춰봅시다.

 

 

LA와 시카고의 레스토랑 매출에 관련된 강력한 사회적 행동 찾아내기

영화 러버, LGBTQ 문화, 요가 애호가와 같은 세그먼트를 보면, 레스토랑과 이들 세그먼트 간의 연관성은 시카고보다 LA에서 높습니다. 대부분의 세그먼트는 두 도시의 시장에서 같은 의미를 지니지만, 몇 가지는 다릅니다. 예를 들어, 파티 라이프는 LA에서는 매출에 긍정적인 영향을 주었지만, 시카고에서는 부정적인 연관성이 발견되었습니다.

시카고에서 비교적 좋은 영향을 끼친 세그먼트는 주로 풍경이나 관광지와 높은 연관성이 있었습니다. 볼 만한 관광지와 내추럴 뷰티는 시카고에서 긍정적인 연관성이 있었지만, LA에서는 아니었습니다.

이러한 차이는 두 도시의 입지 결정에 엄청난 영향을 미칩니다. 위의 결과에 따르면 같은 세그먼트에 기반하여 두 도시의 레스토랑 위치를 결정하는 것이 반드시 옳은 일은 아닙니다.

중서부와 시카고에 비해 진보적인 성향을 보이는 캘리포니아와 LA의 문화는 반문화적인 부분들이 식당 매출에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

이 결과에서 보이는 가장 흥미로운 패턴은, 때때로 논쟁의 여지가 있거나 심지어 반문화적으로 보이는 부분들이 시카고보다 LA에서 더 큰 영향을 끼친다는 것입니다. 예를 들어 바디 아트, 힙합 컬처, 힙스터, 파티 라이프, 액티비즘 등은 모두 시카고보다 LA의 레스토랑에서 더 높은 상관 관계를 보였습니다.

상관 관계가 인과 관계를 의미하지는 않습니다. 하지만 어떠한 데이터가 왜 그런 결과를 만들었는지에 대한 가설을 세우는 것은 흥미롭고 유용한 일입니다. 이번 사례에서는 LA의 진보적인 문화는 열거된 행동을 보다 폭넓게 수용하고 있기 때문에, 이러한 행동이 식당 매출에 부정적인 영향을 줄 가능성이 적다는 가설을 세울 수 있습니다.

 

 

판매 잠재력을 평가하기 위한 로컬 인사이트

지리 데이터와 신용카드 거래 간의 관계를 보면 사람들의 사고방식, 관심사 및 행동이 특정 지역의 판매 잠재력과 관계가 있음을 알 수 있습니다. 분석에 인구통계학적 데이터만 사용하는 것은 각 커뮤니티의 고유성에 대한 더 큰 그림을 놓칠 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 LA와 시카고의 레스토랑 매출은 같은 특성을 공유하기도 하지만, 차이점도 있다는 것을 알 수 있었습니다. 또한 이러한 차이를 고려하지 않거나 고려할 수 없는 경우 최적의 결과를 얻을 수 없습니다.

지리사회 데이터와 재무 데이터를 함께 분석함으로써 지역 주민만이 알 수 있는 정량화된 인사이트를 얻을 수 있습니다. 시카고의 경우 내추럴 뷰티 및 주요 관광지와의 접근성이 레스토랑 성공의 좋은 지표라는 것을 발견하는 것은 레스토랑 매출 데이터와 지리학적 변수를 연관시키는 것만큼이나 쉬웠습니다. 이는 분명해보일 수 있지만, 다른 방법으로 정량화하는 것은 매우 어렵습니다. 또한 LA에서는 동일한 상관관계가 그만큼 강하게 나타나지 않았다는 것도 주의하세요.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

인문사회 데이터기반 스타벅스 DT 입지조건 분석(featuring by AI) [1부: 스타벅스 DT 소셜 데이터를 이용한 감성분석]

 

인문사회 데이터기반 스타벅스 DT 입지조건 분석(featuring by AI)

1부: 스타벅스 DT 소셜 데이터를 이용한 감성분석

 

 

현대 경제 연구원에 따르면 1년에 한국인의 1인당 커피 소비량은 353잔, 전세계 1인당 커피 소비량인 132잔 보다 3배 이상 많이 마시는 편입니다. 이렇게 커피를 즐기는 한국인들에게 스타벅스는 1999년 이화여대 1호점을 시작으로 꾸준히 사랑받는 브랜드입니다. 또한 스타벅스는 전세계 매출 30조를 넘어선 커피의 트렌드를 잘 읽는 커피 전문점입니다. 스타벅스 코리아는 2019년 1조 8696억원 매출로 사상 최대 실적을 올리고 있습니다. 

지도로 보는 스타벅스 출점전략

 

SPH에서 작년 6월에 포스팅한 ‘서울에 있는 스타벅스 분포도’입니다. 2019년 4월을 기준으로 609여개의 스타벅스가 서울에 분포되어 있기 때문에 서울의 스타벅스는 ‘포화’ 상태라고 봐도 과언이 아닙니다. 또한 코로나 이후의 시대인 ‘뉴노멀’ 시대에는 접촉을 피하면서 기존 문화를 즐기려고 하는 시대이기 때문에 코로나 영향으로 기존 흐름에 큰 변화가 생겼습니다. 사람들은 차를 타고 근교로 드라이브하거나 접촉을 최대한 피하는 액티비티를 즐기려고 하는 트렌드에 맞춘 새로운 비즈니스 모델이 필요한 상황입니다. 

 

드라이브 스루는 2020년 대한민국에서 핫한 키워드 중 하나입니다. 드라이브 스루로 코로나 검진을 하는 아이디어로 전세계에 큰 주목을 받았습니다. 드라이브 스루라는 아이디어가 갑자기 나온 것은 아닙니다. 스타벅스도 음식과 커피를 차에서 내리지않고 주문하고 받을 수 있는 방식의 서비스를 2012년 경주 보문로DT를 시작으로 여러 스타벅스DT점에서 제공해오고 있었습니다. 사회적 거리두기와 ‘언택트’ 시대에 발맞춰 스타벅스DT점 (스타벅스 드라이브스루)가 빛을 보고 있습니다. 

위의 그래프처럼 스타벅스 DT점은 2012년 경주 보문로DT점을 시작으로 급속도로 오픈 수를 늘려나갔습니다. 2019년에는 60여개의 DT점을 오픈했습니다. 한달에 5개 지점의 DT점이 오픈했다고 본다면 스타벅스코리아에서 무서운 속도로 DT점을 늘려나간다고 봐도 과언이 아닙니다. 언택트 시대, 그리고 드라이브스루 플랫폼의 조화는 고객의 니즈를 가장 잘 맞춘 비즈니스 모델이라고 할 수 있습니다.    

스타벅스 DT의 비즈니스 모델 평균 수익은?

  스타벅스 DT는 차량 이용 고객들로 인해, 일반 스타벅스와 다르게 매장내 고객의 회전율이 높습니다. 드라이브 스루는 스타벅스에서 도입한 사이렌 오더, 마이DT패스를 비롯한 IT 관련 기술들과 더 큰 시너지를 내고 있습니다. 스타벅스 관계자에 따르면, ‘마이DT패스’ 기능을 이용하면  “최소 23초 만에 커피를 받을 수 있다”고 합니다. 이러한 드라이브 스루의 회전율은 더 큰 수익과 이어질 수 있습니다.

  저희 SPH 데이터 컨설팅팀에서 스타벅스 DT점의 매출을 여타 매체를 통해 조사해보았습니다. 스타벅스 DT점의 월매출은 1억 2천 원 정도에서 2억 원 가량으로 추정됩니다. 이는 하루 400만 원 가량의 매출로 1잔 4,000원 기준으로 환산하였을 때, 하루에 1천 잔 이상을 판매한다고 볼 수 있습니다. 

그렇다면 이를 통해 스타벅스 DT에 투자한 건물주가 얻어갈 수 있는 수익은 얼마나 될까요?

 스타벅스 코리아에 따르면 스타벅스를 입점할 때 전체 점포중 50%가 매출액 대비 수수료 방식을 채택하고 있다고 합니다. 이에 따라, 스타벅스 DT를 입점한 건물주는 평균 13%의 수수료를 지급받을 수 있습니다. 즉, 평균 1,600만 원 ~ 2,600만 원가량을 받을 수 있습니다. 더불어 매장의 경영과 직원 관리 등 여타의 사항들은 스타벅스에서 담당하기에 건물주는 월세만 받으면 되는 구조입니다. 

출처: DART, 인베스트조선

 

  스타벅스 DT는 건물투자자 뿐만 아니라 신세계그룹에게도 좋은 기회가 될 수 있습니다. 최근 신세계 그룹 계열사인 이마트는 작년 4분기 기준, 영업이익에서 100억 원의 손실을 기록했지만, 스타벅스의 경우 576억 원의 영업이익을 달성했지요. 그만큼 신세계그룹에게도 스타벅스는 중요한 카드로 보여집니다. 또한, 스타벅스 중에서도 DT 매장은 일반 매장 대비 고객 방문율이 평균 20%를 상회하는 효율성을 가졌습니다. 이러한 상황에서, 스타벅스 DT는 신세계 그룹 매출 증가를 위한 새로운 돌파구가 될듯합니다.

  건물주에게도, 운영하는 회사에게도 매력적인 스타벅스DT 입점, 좋은 투자로 이어질 수 있을까요? 그러기 위해선 해당 지역의 땅값이나 건물 가격 등이 적정 수준이면서, 스타벅스 DT 입점 시 많은 손님들이 찾을 만한 좋은 입지 조건을 갖춘 곳이어야 합니다.

백문이불여일견. 드라이브 스루의 입지 조건을 분석하기 앞서, SPH 데이터 컨설팅팀은 영등포 신길DT점에 직접 방문하여 실제 드라이브스루를 이용하는 차량의 수를 확인했습니다. 1시간동안 약 51대의 차량이 드라이브스루 통로를 오고가는 것을 확인했으며 약 10분 당 9대의 자동차가 주문을 받고 음료를 픽업하는 것으로 확인됩니다.

 고객이 원하는 것은 곧 높은 매출과 상권 활성화에 직결됩니다. 지금 고객들은 타인과의 접촉은 최소화하면서도, 기존 소비 생활을 즐기길 원합니다. 이러한 언택트 시대에 발맞춰 사람들의 드라이브스루 이용은 더욱 증가할 것으로 보입니다. SPH 데이터 컨설팅팀에서는 다양한 인문, 사회, 소셜 데이터를 수집하고 통계적 방법과 머신러닝을 결합하여 스타벅스의 DT점 입지전략을 분석했습니다. 이러한 입지조건 분석과 최적의 입지예측, 출점전략은 다양한 프렌차이즈 회사 (ex. 다이소, 올리브영 등)에도 확장가능하기에 의미있는 시도로 판단됩니다.

스타벅스DT 이용고객의 리뷰, ‘입소문’ 분석

(리뷰 형태소 분석 및 감성 알고리즘 지수그래프)

스타벅스는 고객들의 사랑방 역할을 하는 장소이면서 동시에, 커피 본연의 맛과 향을 즐기는 고객에게도 매력적인 브랜드입니다. 또한 DT는 스타벅스 여타의 장점과 더불어 차량 이용의 편의성도 제공하죠. 하지만 모든 스타벅스 DT가 고객의 사랑을 받는 건 아닙니다. 또한 현재 고객의 사랑을 받는다고해도, 꾸준히 미래에도 매출이 상승할 것이라 예단할 수는 없습니다. 저희 SPH 데이터 컨설팅팀은 소셜 데이터를 수집하고 정제하여, 고객의 리뷰를 분석했습니다. 

 

 

레스토랑과 카페 사장님들에게 ‘입소문’이라는 것은 참 무섭지만 날카로운 리뷰입니다. 스마트 시대에 모두 장소만 검색하면 그 장소의 평균 점수들과 리뷰로 그 장소의 이미지와 서비스가 평가되는 세상입니다. 과거와 현재는 어느정도 매출이 좋은 식당과 카페도 다녀간 사람들의 입소문으로 갑자기 매출이 떨어질 수 있는 것이 SNS의 리뷰입니다. SPH 컨설팅팀은 현대 시대의 입소문이라고 할 수 있는 각 스타벅스 DT점의 리뷰들을 총체적으로 모아 지수를 산출했습니다. 단순히 별점 통계가 아닌 텍스트 리뷰들의 형태소 분석 및 감성 알고리즘을 도입하여 더 정확하게 고객들의 니즈와 불편사항을 확인 했습니다.  

 

위의 분산형 그래프는 SPH 컨설팅팀에서 분석한 ‘감성 분석 지수’ 그래프입니다. 전체 스타벅스 DT점 250 여개 리뷰를 크롤링하여 ‘입소문’이 좋은 DT점부터 개선이 필요한 DT점까지 수치화를 통해 가시화하였습니다. 위의 그래프처럼 같은 DT점이라 할지라도 입지 조건 및 서비스 조건에 따라 서비스 평가가 확연히 달라질 수 있습니다. 저희 SPH 데이터 컨설팅팀은 이러한 수치와 여러 변수들을 통해 스타벅스 DT로서 최적의 조건이 되는 장소를 찾는 입지 분석을 하여 매출 향상이 기대되는 스타벅스DT 입점 지역을 찾아보려고합니다.  

 

리뷰 지수 결과, 스타벅스 DT점의 TOP10은 의정부 신곡, 김포감정, 구미상모 DT 순으로 주로 비서울권에 밀집되어 있음을 확인 할 수 있습니다. 수도권 내에서는 영등포 신길 DT가 고객들의 니즈를 가장 잘 맞추는 것으로 확인되었습니다.   

 

그럼 진짜 입소문 잘 난 스타벅스 DT 1위는 어디인가요?

전국 250여개의 스타벅스 DT 

스타벅스 의정부신곡 DT점

위의 분산형 그래프와 데이터 컨설팅팀의 감성 지수 알고리즘을 통해 알아낸 스타벅스 DT 1위 점은 의정부 신곡 DT점 입니다. 2019년 6월에 오픈한 의정부 신곡 DT점은 비교적 최근 오픈한 DT점입니다. 다른 DT점들과 어떤 차이를 지녀 1위를 한 것인지 파악하고자 WordCloud 및 Word Network 분석을 진행했습니다.

 

의정부 신곡 DT점이 왜 인기가 많을 까? 

 전체 리뷰에서 최소 단위의 형태소를 분리, 가장 많이 언급된 단어들을 크기로 표현한 것이 워드 클라우드 분석입니다. 이 분석을 통해 의정부 신곡DT에 다녀간 고객들이 전반적으로 어떤 단어들을 많이 언급하는지 확인할 수 있습니다. DT에 걸맞게 ‘주차장’과 ‘주차’에 대한 언급도 있었으며, 대부분의 단어들이 긍정어에 속합니다. 의정부 신곡 DT점이 그만큼 고객들의 니즈를 잘 파악하고 스타벅스가 추구하는 서비스 이념을 잘 전달하는 곳이라고 보입니다. 

 

하지만 WordCloud 만으로는 단어들의 연관성을 볼 수 없기 때문에 Word Network 로 단어들의 연관성을 살펴보았습니다. 

위의 네트워크 연결망을 통해 어떤 단어들이 많이 언급되고 어떤 단어들과 가깝게 언급이 되었는지 확인 할 수 있습니다. 의정부 신곡DT를 다녀간 고객들은 매장이 전체적으로 깨끗하고 ‘아침에 커피를 차량으로 구입하는’ 드라이브스루를 이용하는 고객들이 많이 있는 것을 확인할 수 있습니다. 또한 직원분들이 친절하기 때문에 좋은 서비스로 좋은 입소문을 가지고 있다고 볼 수 있습니다. 

스타벅스 의정부 신곡DT 입구 및 출구

의정부 신곡 DT점에 직접 방문하여 SNS상의 감성 지수 분석을 눈으로 확인했습니다. 사거리 길목에 있는 의정부 신곡 DT점은 출구와 입구가 넓직하고 혼잡하지 않았습니다. 또한 주차장이 넓었으며 주문 받고 음료를 받는 길목도 넓었기 때문에 운전자가 드라이브스루를 편하게 이용할 수 있는 곳인 것 같습니다. 또한 주문하고 픽업하는 길이 굉장히 길기 때문에 주문을 위해 대기하는 것도 많이 혼잡하지 않았습니다. 

의정부 신곡 DT 내부 

개선이 필요한 스타벅스 DT점은?

경치 좋기로 유명한 리버사이드팔당DTR

칭찬 받는 스타벅스DT가 있다면 개선이 필요한 DT도 있는 법입니다. 스타벅스는 직영점으로 대부분 동등한 서비스를 제공한다고 하지만 감성 분석 지수에서는 하위권과 상위권이 극명하게 나누어졌습니다. 개선이 필요한 DT점 중 하나는 리버사이드 팔당 DTR점 입니다. 리버사이드 팔당 DTR점은 스타벅스 DT점들 중 가장 풍경이 좋은 DT점이라고 해도 과언이 아닐 정도로 경치가 좋은 휴식 공간을 제공하는 DT점입니다. 

그런데 리버사이드 팔당 DTR점은 왜 낮은 리뷰 점수를 받았을을까요? 이에대해 의정부 신곡 DT점처럼 Word Cloud와 Word Network 분석을 진행했습니다.    

리버사이드 팔당 DTR점 Word Cloud

Word Cloud로 본 리버사이드 팔당DTR점의 가장 많은 키워드 수는 ‘사람’과 ‘자리’였습니다. 의정부 신곡 DT점의 ‘커피’,’친절’ 키워드과는 다른 키워드들이 분포되어 있으며 ‘뷰’를 보기위해 방문하는 고객들이 많은 것을 알 수 있습니다. 워드 클라우드로는 리버 사이드 팔당 DTR이 어느 부분에서 개선되어야 하는지 보이지 않기 때문에 네트워크 연결망 분석을 통해 어떤 단어들이 연결되어 부정적 지수를 나타났는지 확인해보겠습니다.

 

  네트워크 연결망 분석을 통해서는 대부분 ‘자리’와 ‘사람’이 부정적인 단어와 연결되어 있음을 확인 할 수 있습니다. ‘자리, 테이블이 협소’하다는 리뷰들이 보이며 직원분들이 친절하다라는 의정부 신곡DT의 단어 연결망과 달리 팔당DTR점은 대부분 풍경과 드라이브 장소로 이용하는 고객들이 많은 것으로 보입니다.  DT점이지만 실제 드라이브 스루를 통해 커피를 픽업하는 고객보다는 한강 뷰를 위해 최종 목적지로 설정하고 방문하시는 분들이 많기 때문에 모든 고객들을 수용하기 협소한 부분이 보입니다. 

 

이처럼, 같은 스타벅스 DT라고 할지라도 입지 장소, 주변 상권 특징이 다르기에, 리뷰 데이터에서 본 고객들의 평가가 다르게 나타날 수 있습니다. 뿐만아니라, 입지조건은 고객의 평가외에 매출 차이로도 이어질 수 있죠. 어떤 곳이 좋은 평가를 받고, 높은 매출을 달성할 수 있을까요? SPH 데이터 컨설팅팀에서는 GIS를 포함한 다양한 데이터를 이용해 최적의 스타벅스 DT 입지 조건을 분석하고자 했습니다.

 

 

스타벅스 DT, 어디에 입점하면 좋을까?

 

  스타벅스 DT 입지조건을 분석하기 앞서, 스타벅스 DT의 특징들에 대해 파악해볼 필요가 있습니다. DT의 특징들이 정해진다면, 해당 특징들과 관련된 데이터를 수집하여 분석할 수 있겠죠.

스타벅스 DT 입지와 관련될 수 있는 특징은?

  1. 맥 드라이브 스루 인근에 위치한다 (ex. 스타벅스 신월IC DT점)
  2. 교통량이 활발한 곳이다 (ex. 스타벅스 울산시청사거리DT점)
  3. 주변에 큰 기업체, 사업장이 있다 (ex. 스타벅스 신영통DT점)
  4. 주변에 대규모 아파트 단지가 있다 (ex. 스타벅스 영등포신길DT점)
  5. 인근에 관광지가 있거나 뷰가 좋은 곳이다 (ex. 스타벅스 경주 보문호수DT점, 리버사이드팔당 DTR점)
  6. 고속도로 IC 주변 (ex. 스타벅스 안성공도DT점)

 

전국 스타벅스 DT에서 위와 같은 특징들을 파악하기 위해 다양한 사이트에서 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집하였습니다. 관련 데이터에 대해 보다 자세히 설명해볼까 합니다.

 

     1. 맥 드라이브 스루와의 거리 

 

스타벅스 뿐만 아니라 DT 서비스를 제공하는 모든 프랜차이즈 점들의 고민은 어디에 입점하는 것이 최적의 입지 조건을 기반으로 매출을 올릴 수 있을 지가 가장 큰 고민이라고 할 수 있습니다. 스타벅스는 입지 분석 팀이 있을 정도로 어느 지역 어느 상권이 가장 좋은 성과를 낼 지 분석하기도 합니다. 스타벅스 DT를 논하면서 가장 비슷한 플랫폼으로서 특징을 잡아 낼 수 있는 것 중 하나는 ‘맥드라이브’입니다. 

맥드라이브는 1992년 부산 해운대점을 시작으로 맥드라이브 플랫폼을 도입하였습니다. 맥드라이브와 스타벅스DT간의 상관 관계를 살펴본다면 DT 입지조건이 상당히 비슷한 특징들을 공유한다는 것을 확인해 볼 수 있습니다. 

지도를 통해서도 맥도날드와 스타벅스DT의 입지가 비슷하게 분포되어 있다는 것을 확인 할 수 있습니다. 대부분 맥드라이브가 존재하는 곳이면 스타벅스 DT가 근처에 입점해있는 것을 볼 수 있습니다. 맥드라이브가 1992년에 드라이브 스루를 론칭한 것에 비해 스타벅스DT는 늦게 입점을 시작 했지만 현재 스타벅스DT의 전국 입점수는 맥드라이브를 2배 이상 뛰어 넘는 것으로 보입니다. 그렇다면 맥드라이브와 스타벅스DT간의 거리는 얼마나 가까울지 확인해봤습니다. 

 

위의 그래프는 스타벅스 DT와 맥드라이브가 얼마나 가까운 Km이내에서 운영되고 있는 지 보여주는 그래프입니다. 맥드라이브와 스타벅스DT가 1000m 이내에 운영되고 있는 매장은 47개이며 1km~2km 이내에 운영되고 있는 매장은 28개입니다. 즉, 맥드라이브와 스타벅스 DT의 입지 조건은  비슷한 특징을 공유하고 있다는 것을 확인할 수 있습니다. 

     2.교통량 

스타벅스 DT와 스타벅스의 가장 큰 차이점은 ‘차량 이용 여부’ 입니다. DT 이용고객은 차를 이용하여 커피를 테이크아웃할 수 있죠. 그렇다면, DT 인근의 교통량이 활발할수록 해당 DT 입지조건이 좋다고 가정할 수 있습니다. 교통량 데이터를 확보하기 위해 DT 주변 사거리 정보를 이용했습니다. 

각 지점 별로

 

평일 오전 시간대의 교통량, 평일 낮 시간대의 교통량, 평일 저녁 시간대의 교통량, 

평일 오전 시간대의 교통량, 평일 오전 시간대의 교통량, 주말 저녁 시간대의 교통량을 수집할 수 있었습니다.

위 데이터를 토대로 교통량 점수 상위 10곳과 하위 10곳을 추출해 보았습니다.

 

 

진주칠암 DT, 화성병점 DT, 울산시청사거리 DT, 동명대 DT, 리버사이드팔당 DTR 등이 교토량 점수에서 상위권을 차지했네요. 반면 전남광양 DT, 동해 DT, 창원역 DT, 김해진영 DT 등은 교통량 점수가 낮게 나왔습니다. 교통량 점수가 높을수록 해당 인근 도로가 정체될 확률이 높고, 낮을수록 정체될 확률이 낮습니다. 

     3. 주변 기업체 혹은 사업장

  특정 DT의 경우 주변 기업체 혹은 사업장의 영향을 크게 받는 곳도 있습니다. 가령 SK 하이닉스, 삼성전자 같은 대기업의 사업장이 들어선 곳에 입점한 곳일 경우, 출퇴근 시간의 회사원을 고객으로 확보할 수 있습니다. 일례로 삼성전자 수원사업장, 기흥캠퍼스, 화성캠퍼스 주변에는 스타벅스 신영통DT, 화성반월DT, 화성병점DT, 수원망포DT점등 상당히 많은수의 DT점이 위치합니다. 이에 각 DT 반경으로 대기업 개수를 조사해봤습니다. 주변에 기업이 많은 곳일수록 DT 입지조건상 유리한 곳일수도 있기 때문이죠. 

       4. 주변 아파트

  SPH 데이터 컨설팅 팀에서 직접 방문한 스타벅스 영등포 신길 DT점의 주변에는 큰 아파트들이 많았습니다. 인근에 아파트가 있는 것도 좋은 입지조건이 될 수 있을 거라 생각했습니다. 주변 아파트의 세대수가 많을수록 이용자 수가 높아지지 않을까요? 

이외에도 아파트 준공년월, 매매가, 가장 가까운 아파트와의 거리 등도 조사했습니다. DT 인근 여러 아파트 관련 정보를 토대로 아파트 지수를 산출하고, 이를 시각화했습니다.

      5. 인근 관광지, 드라이브 코스

 스타벅스 경주 보문로 DT, 경주 보문호수 DT점 인근에는 아파트나 기업체가 있지 않습니다. 대신 인근에 보문단지나 경주월드 같은 관광지로 유명한 곳이 위치하죠. 또한 리버사이드 팔당점의 경우 스타벅스 점장들이 뽑은 가장 아름답고 가볼만한 매장중에 하나로  한강이 한 눈에 내려다보이는 경치가 멋진 곳입니다. 확실히 주변에 관광지나 뷰가 좋은 곳이 있다면 사람들의 발길이 잦아, 매출도 높을거라 예상됩니다. 

 

      6. 고속도로 IC 주변

  안성공도DT, 수원IC DT, 북오산IC DT점, 용인 보라 DT점의 경우도 마찬가지죠. 단지 주변에 고속도로 IC가 있습니다. 고속도로를 장시간 운전하기전 또는 졸릴 때 시원한 커피 한 잔은 사막의 오아시스와 같죠. 이때 주변에 스타벅스 DT가 보인다면, 저라도 이용하고 싶을 것 같네요. IC 인근에 휴게소처럼 드라이브스루가 자리하면 잠시 휴식을 취하기에도 좋습니다.

 

  리버사이드 팔당점 같은 경우 주변의 한강 뷰가 좋긴하지만 교통량이 좋고, IC 주변이기도 해서 꼭 관광지적 특성만이 핵심 입지 조건이라곤 할 수 없습니다. DT 입지조건은 위 특징들이 복합적으로 작용할 수도 있고, 혹은 관광지 주변의 DT처럼 특정 환경에 강하게 영향을 받을 수도 있습니다. 이런 요인들을 고려하여 머신러닝을 이용한 데이터 분석을 진행해볼까 합니다.

SPH 컨설팅팀은 최적의 입지 조건을 찾기 위해 각 변수들을 수집, 데이터 정제 및 프로세스를 수립하였으며 머신러닝을 기반으로 한 스타벅스DT 최적의 입지 조건을 지닌 장소를 찾는 알고리즘을 구현했습니다. 이는 2부 포스팅에 소개드릴 예정입니다. 

  

Written and Analyzed by 

SPH 데이터 컨설팅팀 이소린 전임 (sllee@sphinfo.co.kr) 

SPH 데이터 컨설팅팀 김도환 전임 (dhkim@sphinfo.co.kr)

다음 여행을 위한 Google 지도 팁

 

Denise Barlock의 구글 지도 프로필을 쭉 내려보면 한 가지 사실을 알게 될 것입니다. Denise는 어딜 가나 항상 후기와 사진을 남긴다는 것을요. 오늘을 기준으로 Denise는 두 나라와 35개 주에 걸쳐 1,000개 이상의 리뷰를 올렸습니다. 리뷰와 더불어 식당, 마트, 캠핑장과 같은 곳에서 12,000장의 사진도 공유했죠. 이 사진들은 약 9,500만 번 조회되었습니다.

 

4년 전, Denise는 일찍 은퇴한 뒤 Entegra Class A 캠핑카를 구입했습니다. 이제 Denise는 미국 전체를 집이라고 부릅니다. 은퇴를 나라 전체를 여행할 기회로 바꾼 그녀는 미국 전역 54000마일을 달렸습니다. 북쪽 끝 알래스카까지 다녀왔죠. 구글 지도 파워유저이자 로컬 가이드 레벨 10인 Denise는 다른 사람들을 위한 유용한 팁들을 수집했습니다. 겨울에는 남서쪽으로 로드트립을 떠나라; 사시나무 단풍을 보려면 가을에 콜로라도로 가라; 뉴멕시코 주의 산타페에서는 알파카 농장에서 하룻밤을 묵어라…이런 팁들이요.

 

일 년에 거의 12,000 마일을 여행하고 머무는 곳을 한 달에 한 번 이상 바꾸는 Denise는 구글 지도를 속속들이 잘 알고 있습니다. 이번 여름 많은 미국인들이 여행을 떠나는 가운데, 그녀는 친절하게도 구글지도를 최대한 활용하여 로드 트립을 더욱 즐겁고, 기억에 남으며, 예산에 맞게, 그리고 스트레스 없이 여행하는 팁을 공유해주기로 했습니다.

 

가족들과 함께 캠핑카로 로드 트립을 떠나든, 경치가 좋은 곳으로 당일 여행을 떠나든, Denise의 6가지 구글 지도 활용 팁을 놓치지 마세요.

 

 

 

1. 현지인처럼 밥먹기: 가는 길에 레스토랑이나 가게를 찾아보세요

새로운 장소를 탐방하는 것 중 큰 부분을 차지하는 것이 바로 현지 음식을 먹는 것입니다. 구글 지도를 사용하여 천원대부터 만원대까지의 식당을 찾아보세요. 사람들이 가장 많이 방문하는 식당 순으로 보게 될 것입니다. 텍사스 카시지의 치킨 스테이크나 뉴멕시코의 해치 칠리버거처럼 사람들이 많이 이야기하는 것이 무엇인지를 알아보세요. 구글 지도는 사람들이 남긴 리뷰와 사진을 바탕으로 가장 인기 많은 메뉴가 무엇인지도 알려줍니다.

 

 

2. 더 많이 알아보기: 검색창과 탐색 탭으로 구글 지도를 최대로 활용하세요


구글 지도에서 흥미로운 장소와 할 일을 찾아보세요. 구글 지도에 있는 검색창을 사용하여 “경치 좋은 곳”, “폭포”, “트레일헤드” 등을 검색할 수 있습니다. 비즈니스나 서비스를 찾을 때 더 나은 검색 결과를 원하신다면 상세 검색을 활용해보세요. “바다가 보이는 캠핑장”, “얼리버드 할인”, “카약 렌탈 요금”과 같은 것들도 검색할 수 있습니다.

 

 

 

3. 미리 계획하세요: 테이크아웃, 매장에서 식사, 배달 레스토랑을 찾아보세요

코로나19의 영향으로 많은 식당들이 영업 시간을 바꾸거나 잠정적으로 문을 닫았습니다. 그래서 그 어느 때보다 미리 계획하는 것이 중요해졌죠. 구글 지도를 통해 문을 연 현지 식당, 테이크아웃을 제공하는 식당, 드라이브쓰루나 비대면 배달을 제공하는 식당 등을 찾아볼 수 있습니다.

 

 

4. 이동 중 절약: 기름과 통행료를 줄여보세요


이동 중에 지출을 빨리 계산할 수 있습니다. 기름을 넣어야 한다면, 구글 지도로 가장 유류비가 싼 주유소를 찾아 갈 수 있습니다. 이는 특히 콜로라도 산과 같이 주유소가 한정되어 있는 곳에서 매우 유용합니다. 산길을 운전하기 전에 연료를 최상의 가격으로 채워보세요.

또한 내비게이션 모드에서 유료 도로와 고속도로를 피할 수 있습니다. 구글 지도 오른쪽 상단의 모서리에 있는 점 세개를 누르면 경로 옵션을 볼 수 있고, 피할 경로 유형을 선택할 수 있습니다.

 

 

5. 가본 곳과 가고 싶은 곳을 저장하세요


저장 탭을 사용하여 즐겨찾는 장소와 방문하고 싶은 장소의 목록을 만들고 다른 사람과 공유할 수 있습니다.

구글 지도 앱을 열면 당일치기 여행을 계획할 때 저장했던 BBQ 장소를 찾을 수 있습니다. 장소 명을 누른 다음 “저장” 아이콘을 눌러 “가야할 곳” 또는 “즐겨찾기”와 같은 미리 설정된 여러 목록 중 하나에 추가합니다. 또한 “존맛 BBQ”와 같이 직접 이름을 지정한 새 목록에 장소를 추가할 수도 있습니다. 저장 탭을 통해 만들거나 팔로우 한 목록을 찾아보세요.

Denise는 사우스 캐롤라이나 머틀 비치의 “최고의 장소” 리스트를 만들었습니다. Denise는 앞으로도 필요한 서비스를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 지역 수의사, 약국, 식료품 가게 등으로 구성된 개인 리스트를 만들 예정입니다.

 

 

6. 리뷰를 남기고 사진을 공유하세요

여러 여행자들이 시간을 내어 여행에 도움이 될만한 사진을 구글 지도 리뷰에 남겼습니다. 여러분도 기억에 남는 장소에 대한 후기와 사진을 남겨주세요. 이렇게 하면 영세가게들이 다른 여행자들에게 노출될 수 있고, 다음번 여행에도 이와 같은 가게들이 많아질 것입니다.

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.