누가, 언제, 어디서 소비할까? 제주도 상권 분석 (2023.Data)

 

목차

1. 프로젝트 개요

2. 데이터 소개 및 전처리

3. 분석

4. 결론

 

1. 프로젝트 개요.

 제주도는 대표적인 관광지로, 내국인과 외국인 방문객이 꾸준히 증가하는 지역입니다. 이에 따라 특정 지역 및 업종별 소비 트렌드를 분석하고, 성별 및 연령대별 선호도를 파악함으로써 가맹점 운영자 및 지역 상권 관계자들에게 실질적인 인사이트를 제공하는 것이 본 프로젝트의 핵심 목표입니다.

 

본 프로젝트를 통해 다음과 같은 주요 질문에 대한 답을 도출하고자 합니다.

• 시간대 별로 소비 패턴이 어떻게 변화하는가?
• 지역(관광지 vs 로컬 상권)에 따라 소비 트렌드는 어떻게 다를까?

제주도 내 상권의 소비 흐름을 보다 정량적으로 이해하고, 데이터를 기반으로 한 마케팅 전략 수립 및 신규 가맹점 유치를 위한 의사결정에 기여하는 것이 본 프로젝트의 궁극적인 목적입니다.

 

2. 데이터 소개 및 전처리

2-1 데이터 설명 (출처, 주요 변수)

 작년 말, 빅콘테스트 주최로 진행된 '제주도 맛집' 추천 생성형 AI 서비스 개발에 참여한 경험이 있습니다. 당시 제공받은 가맹점 데이터를 활용해, EDA(탐색적 데이터 분석)를 중심으로 작업을 진행할 예정입니다.

 

2-2 데이터 정제 (결측치, 이상치 처리)

데이터가 스케일링이 진행되어 있고, NULL값이 존재하지 않기 때문에 데이터 정제는 따로 진행하지 않았습니다.

 

2-3 데이터 변환 (필요한 경우 가공 및 새로운 변수 생성)

 

개설일자를 카테고리화해보도록 하겠습니다.

mct_df ['OP_YMD']. value_counts()로 확인해 본 결과입니다.

 

 연도가 워낙 다양하기 때문에 10년도 별로 묶어볼까 했지만

제주도는 관광산업이 주를 이루고 있는 만큼 정책이 큰 영향을 끼치리라 판단하였습니다.

이에 아래 키워드를 활용하여 카테고리화하도록 하겠습니다.

• "제주 국제자유도시 지정" - (2002)
• "제주 특별자치도 출범" - (2002-2006)
• "제주 관광산업 성장" - (2010-2014)
• "제주 중국관광객 급증" - (2015-2019)
• "제주 코로나 관광산업 영향" - (2020)

def period(year):
    year = int(year)
    if year < 2002:
        return '2002년 이전' # 국제자유도시 지정 전
    elif year < 2006:
        return '2002-2005' # 국제자유도시 초기
    elif year < 2010:
        return '2006-2009' # 특별자치도 출범 이후
    elif year < 2015:
        return '2010-2014' # 관광산업 성장기
    elif year < 2020:
        return '2015-2019' # 중국관광객 급증 및 코로나 이전
    else:
        return '2020년 이후' # 코로나 시대

mct_df['period'] = mct_df['OP_YMD'].astype(str).str[:4].apply(period)
mct_df[['period', 'OP_YMD']].head()

 

mct_df ['period']. value_counts()

 

다음으로 계절을 활용해서 카테고리화해주었어요.

def season(month):
    month = int(month)    
    if month in [3, 4, 5]: # 3-5월
        return 'spring'
    elif month in [6, 7, 8]: # 6-8월
        return 'summer'
    elif month in [9, 10, 11]:
        return 'autumn' # 9-11월
    else:
        return 'winter' # 12-2월
     
mct_df['season'] = mct_df['OP_YMD'].astype(str).str[4:6].apply(season)
mct_df[['season', 'OP_YMD']].head()

 

mct_df ['season']. value_counts()

 

제주도는 크게 '제주시', '서귀포시'로 나누어져 있습니다.

def city(address):
  if '서귀포시' in address:
    return '서귀포시'
  elif '제주시' in address:
    return '제주시'
  else:
    return '기타'

mct_df['addr'] = mct_df['ADDR'].apply(city)

mct_df[['addr', 'ADDR']].head()

이에 카테고리를 나누어줬습니다.

mct_df['addr'].value_counts()

오잉? mct_df [mct_df ['addr'] == '기타'][['ADDR', 'addr']] 를 통해서 값을 조회해 보니,

주소가 오기입 된 식당이 존재했습니다. 이는 제외하고 진행하겠습니다.

https://www.jeju.go.kr/jeju/local/sub.htm

를 활용하여 더 상세한 분석을 위한 카테고리를 추가하도록 하겠습니다.

def area(address):
    if '제주시' in address:
        for area in ['애월읍', '조천읍', '구좌읍', '한림읍', '한경면']:
            if area in address:
                return area
        return '제주시_동지역'
    
    if '서귀포시' in address:
        for area in ['대정읍', '남원읍', '성산읍', '안덕면', '표선면']:
            if area in address:
                return area
        return '서귀포시_동지역'
    else:
        return '기타'

mct_df['area'] = mct_df['ADDR'].apply(area)
mct_df[['area', 'ADDR']].head()

 

mct_df ['area']. value_counts()

오기입 된 11행을 제외하면 잘 카테고리 되었습니다.

 

다음으로 'MCT_TYPE' 업종을 카테고리화하도록 하겠습니다.

확인 결과 ['가정식', '단품요리 전문', '커피', '베이커리', '일식', '치킨', '중식', '분식', '햄버거', '양식', '맥주/요리주점', '아이스크림/빙수', '피자', '샌드위치/토스트', '차', '꼬치구이', '기타 세계요리', '구내식당/푸드코트', '떡/한과', '도시락', '도넛', '주스', '동남아/인도음식', '패밀리 레스토랑', '기사식당', '야식', '스테이크', '포장마차', '뷔페', '민속주점']가 나왔습니다.

def categorize_mct(mct_type):
    restaurant = ['가정식', '단품요리 전문', '일식', '치킨', '중식', '분식', '햄버거',
                 '양식', '피자', '기타세계요리', '구내식당/푸드코트', 
                 '도시락', '동남아/인도음식', '패밀리 레스토랑', '기사식당', 
                 '스테이크', '포장마차', '부페']
    
    cafe = ['커피', '베이커리', '아이스크림/빙수', '샌드위치/토스트', '차', 
            '떡/한과','도너츠', '주스']
    
    pub = ['맥주/요리주점', '민속주점', '야식', '꼬치구이']
    
    if mct_type in restaurant:
        return '음식점'
    elif mct_type in cafe:
        return '카페'
    elif mct_type in pub:
        return '주점'
    else:
        return '기타'

mct_df['mct_type'] = mct_df['MCT_TYPE'].apply(categorize_mct)

mct_df[['MCT_TYPE', 'mct_type']].head()

1. 음식점 2. 카페 3. 주점 4. 기타로 카테고리화 진행하였습니다.

mct_df['mct_type'].value_counts()

잘 진행되었습니다.

 

3. 분석

3-1 지역(상권) 별 소비 패턴 분석

 2023년 제주도 요식업 분포를 살펴보면 가장 눈에 띄는 특징은 음식점의 비중입니다. 전체 요식업 중 무려 87.8%가 음식점으로 분류되어 있습니다. 이는 제주도의 요식업 시장이 음식점을 중심으로 형성되어 있음을 보여줍니다. 반면, 카페는 9.8%로 음식점에 비해 상당히 적은 비중을 차지하고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 주점의 비중이 2.4%에 불과하다는 사실입니다. 관광지로 유명한 제주도에서 주점의 비율이 이렇게 낮다는 것은 다소 의외의 결과라고 할 수 있습니다.

 

 제주도에서 주점의 비중이 이렇게 낮은 이유는 다양한 관점에서 해석할 수 있습니다.

1. 주류 주문이 가능한 지역 특산물을 활용한 음식점이 많이 운영되고 있습니다.

2. 제주도는 가족 단위 관광객이 많이 방문하는 지역으로, 주점보다는 음식점에 대한 수요가 높습니다.

3. 특색 있는 향토 음식을 경험하고자 하는 수요가 높으며, 음식을 직접 구매하여 숙소에서 즐기는 경향이 있습니다.

 

 제주시가 전체 상권의 70.0%를 차지하며 서귀포시의 30.0%에 비해 압도적인 우위를 점하고 있습니다. 이러한 불균형은 단순한 우연이 아닌 여러 구조적 요인에서 기인합니다. 2019년 2월 행정안전부 통계 기준으로 제주시의 인구는 48만 6,306명인 반면, 서귀포시의 인구는 18만 1,216명에 불과합니다. 인구 비율로 보면 약 73:27로, 상권 분포 비율(70:30)과 매우 유사한 패턴을 보입니다.

 

 제주시가 상권에서 우세한 위치를 차지하는 데는 다음과 같은 요인들이 작용하고 있습니다.

1. 제주도 전체 인구의 약 73%가 제주시에 거주하고 있어 기본적인 소비 인구가 많습니다.

2. 제주시는 제주특별자치도의 행정 중심지로, 주요 공공기관과 기업들이 밀집해 있습니다.

3. 제주국제공항이 제주시에 위치하고 있어 관광객들의 첫 번째 방문지가 되는 경우가 많습니다.

4. 제주시내에는 이미 형성된 상권이 존재하여 새로운 상업 시설이 계속해서 유입되는 구조가 만들어져 있습니다.

 

 제주시 동 지역에 34,813개의 가게가 집중되어 있어 압도적인 상권 우세를 보이고 있습니다. 이는 제주시 내 다른 지역들과 비교했을 때 확연한 차이를 보이는 수치입니다. 읍면 지역 중에서는 애월읍이 가장 많은 상권을 보유하고 있으나, 이마저도 제주시 동 지역의 약 11.4%에 불과한 수준입니다.

 

제주시 읍면 지역의 상권은 동 지역과는 다른 특성을 보입니다.

1. 애월읍(3,961개): 최근 몇 년간 급성장한 지역으로, 해안도로를 따라 형성된 상권이 특징입니다.

2. 조천읍(3,081개): 함덕 해수욕장과 같은 관광지를 중심으로 상권이 형성되어 있습니다.

3. 한림읍(2,598개): 협재 해수욕장, 금능 해수욕장 등 서부 해안의 주요 관광지를 기반으로 한 상권이 발달했습니다.

4. 구좌읍(2,174개): 월정리, 세화 등 동부 해안의 관광 명소를 중심으로 상권이 형성되어 있습니다.

5. 한경면(897개): 제주시에서 가장 적은 상권을 보유하고 있으며, 주로 농촌 지역의 특성을 보입니다.

 

 제주시 동 지역은 전체 상권의 규모가 가장 크면서도(34,813개), 상대적으로 음식점 비율이 낮고 카페 비율이 높은 특징을 보입니다. 이는 도심 지역의 특성상 다양한 소비문화가 발달했음을 시사합니다 애월읍은 제주시 동 지역 다음으로 카페 비율이 높은 지역입니다. 특히 해안도로를 따라 형성된 카페 거리로 유명합니다.

 

 서귀포시 동 지역에 10,819개의 가게가 집중되어 있어 압도적인 상권 우세를 보이고 있습니다. 서귀포시 동 지역(10,819개)과 가장 많은 상권을 보유한 읍면 지역인 성산읍(2,545개) 사이에는 약 4.2배의 격차가 존재합니다. 이는 제주시의 동 지역(34,813개)과 애월읍(3,961개) 사이의 약 8.8배 격차보다는 작은 수치로, 서귀포시가 제주시에 비해 상대적으로 상권 분산이 더 잘 이루어져 있음을 시사합니다.

 

 서귀포시 읍면 지역의 상권은 동 지역과는 다른 특성을 보입니다.

1. 성산읍 (2,545개): 성산일출봉, 우도 등 유명 관광지를 중심으로 카페와 음식점이 밀집된 관광 상권입니다.

2. 안덕면 (2,411개): 산방산, 용머리해안, 오설록 등 관광 명소와 이에 따른 카페·레스토랑이 발달한 상권 입니다.

3. 대정읍 (2,140개): 모슬포항, 송악산 등 관광 자원과 유통 관련 상권, 최근 카페거리 조성으로 활성화 중 입니다.

4. 표선면 (1,452개): 표선해비치, 성읍민속마을 등 관광지와 해안을 따라 형성된 리조트·펜션 중심의 상권입니다.

5. 남원읍 (962개): 위미항, 신례리 등 소규모 어촌 마을과 감귤 등 농산물 생산·유통 관련 상권이 발달한 지역입니다.

 

 관광 명소 중심 지역인 안덕면, 대정읍은 카페 비율 (10.0%, 10.4%) 이 높게 나타납니다. 리조트 중심 지역인 표선면은 음식점 비율(92.4%)이 높고, 카페 비율(5.8%)이 낮습니다.

 

 서귀포시 지역은 제주시 지역에 비해 전반적으로 카페 비율이 높은 경향을 보입니다. 특히 대정읍(10.4%)과 안덕면(10.0%)의 카페 비율은 제주시 동 지역(11.0%)에 근접한 수준입니다.

 

 

3-2 시기별 트렌드 분석

 제주시와 서귀포시 모두 시간이 지남에 따라 개업 수가 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있으며, 특히 2015년 이후 급격한 성장세를 나타내고 있습니다. 전체 기간 동안 제주시의 개업 수가 서귀포시보다 일관되게 많았으며, 그 비율은 대체로 7:3 정도를 유지하고 있습니다. 이는 제주시의 인구 규모가 영향을 미친 것으로 보입니다.

 

 2020년 이후에도 개업 수가 계속 증가한 것은 코로나19로 인한 해외여행 제한으로 국내 관광객이 증가하고, 제주도로의 이주 인구가 늘어난 영향으로 볼 수 있습니다. 제주도의 관광 산업이 계속해서 성장하고, 제주 이주 인구가 증가함에 따라 음식점 개업 수는 앞으로도 증가할 것으로 예상됩니다. 다만, 시장 포화와 경쟁 심화로 인한 도태도 함께 나타날 가능성이 큽니다.

 

 음식점 유형 비율을 시기별로 분석한 결과, 시간이 흐름에 따라 일반 음식점의 비율은 감소하고 카페의 비율이 지속적으로 증가하는 뚜렷한 추세를 확인할 수 있습니다.  2002년 이전 약 2%에 불과했던 카페의 비율이 2020년 이후에는 13.1%로 크게 증가했습니다. 이는 제주도의 카페 문화가 지속적으로 발전해 왔음을 보여줍니다.

 

 주점의 비율은 시기별로 소폭 변동이 있었으나, 전반적으로 낮은 비율을 유지하다가 2020년 이후 3.6%로 소폭 증가했습니다. 이는 코로나19 이후 국내 관광객 증가와 함께 주류 문화도 함께 발전했음을 보여줍니다.

 

 서귀포시 또한 카페의 비율이 급격히 증가하는 추세를 확인할 수 있습니다. 서귀포시의 카페 비율 증가 추세는 제주시와 유사하지만, 2020년 이후 카페 비율(13.4%)은 제주시(13.1%)보다 약간 높게 나타났습니다.

 

 제주시의 개업 수가 서귀포시보다 일관되게 많은 것은 인구 규모의 차이에서 비롯된 것으로 볼 수 있습니다. 그러나 음식점 유형의 변화 추세는 두 지역이 유사한 패턴을 보이고 있어, 제주도 전체의 관광 산업 발전과 카페 문화 성장이 두 지역에 비슷한 영향을 미치고 있음을 알 수 있습니다.

 

  2023년 기준 제주시 내 지역별 음식점 개업률을 시기별로 분석한 결과, 제주시 동 지역의 비중이 점차 감소하고 애월읍, 조천읍 등 읍면 지역의 비중이 증가하는 추세를 확인할 수 있습니다. 2002년 이전 85.3%에 달했던 제주시 동 지역의 비중이 시간이 지남에 따라 지속적으로 감소하여 2020년 이후에는 70.7%까지 낮아졌습니다. 이는 제주도의 관광산업이 읍면 지역으로 이동하고 있음을 시사합니다.

 

 애월읍의 비중은 2002년 이전 4.5%에서 2020년 이후 9.5%로 두 배 이상 증가했습니다. 특히 2015년 이후 급격히 증가했는데, 이는 애월 해안도로를 중심으로 한 카페와 음식점이 급증했기 때문입니다. 애월읍은 제주시 동지역 다음으로 가장 많은 음식점이 개업한 지역이 되었습니다. 조천읍과 구좌읍의 비중도 지속적으로 증가하여 2020년 이후에는 각각 7.4%와 6.1%를 차지하게 되었습니다. 이는 함덕 해수욕장, 월정리 해변, 세화 해변 등 동부 해안을 중심으로 한 관광지의 발전과 함께 음식점이 증가했기 때문입니다.

 

 안덕면의 비중은 2002년 이전 10.2%에서 2006-2009년에 3.2%로 감소했다가, 2020년 이후에는 14.9%로 크게 증가했습니다. 이는 안덕면의 오설록 티 뮤지엄, 카멜리아힐, 산방산, 송악산 등의 관광지가 인기를 끌면서 나타난 현상으로 볼 수 있습니다.

 

 제주시의 경우 애월읍, 조천읍, 구좌읍 등 해안도로를 따라 형성된 지역의 성장이 두드러진 반면, 서귀포시는 안덕면, 성산읍 등 주요 관광지를 중심으로 한 지역의 성장이 두드러졌습니다.

 

 읍, 면 단위까지 세분화하여 분석해도 계절에 따른 업종별 개업 비율의 큰 차이는 나타나지 않았습니다. 이는 제주도 전역에 걸쳐 계절적 요인이 업종 선택에 큰 영향을 미치지 않음을 시사합니다.

 

 제주도는 한국 내에서 상대적으로 온화한 기후를 가지고 있어, 계절에 따른 기후 변화가 사업 운영에 미치는 영향이 다른 지역에 비해 적을 수 있습니다. 이로 인해 계절에 따른 업종별 개업 비율의 차이가 크지 않은 것으로 판단됩니다.

 

4. 결론

4-1 주요 분석 결과 요약

 

1) 제주시 지역별 개업률 변화

• 2002년 이전 85.3%에 달했던 제주시 동지역의 비중이 지속적으로 감소하여 2020년 이후에는 70.7%까지 낮아졌습니다.
• 애월읍(4.5% → 9.5%), 조천읍(5.1% → 7.4%), 구좌읍(3.2% → 6.1%) 등 읍면 지역의 비중이 크게 증가했습니다.

 

2) 서귀포시 지역별 개업률 변화

• 서귀포시 동지역의 비중은 시기별로 변동을 보이며, 2010-2014년에 63.0%로 가장 높았다가 2020년 이후에는 51.2%로 감소했습니다.
• 안덕면(10.2% → 14.9%), 성산읍(9.5% → 11.8%) 등 주요 관광지를 중심으로 한 지역의 성장이 두드러졌습니다.

 

3) 계절별 업종 분포

• 예상과 달리, 계절에 따른 업종별 개업 비율은 큰 차이를 보이지 않았습니다. 음식점은 86.7%~89.7%, 카페는 8.5%~10.4%, 주점은 1.8%~2.9% 범위 내에서 변동했습니다.
• 읍, 면 단위까지 세분화하여 분석해도 계절에 따른 업종별 개업 비율의 큰 차이는 나타나지 않았습니다.

 

4) 변화의 배경 요인

• 제주도의 관광이 도심 중심에서 자연 관광지 중심으로 변화하면서, 읍면 지역의 음식점 비중이 증가했습니다.
• 2010년대 중반 이후 제주도로 이주 인구가 증가하면서, 특색 있는 카페와 음식점들이 읍면 지역에 많이 생겨났습니다.
• 부동산 가격이 상승하면서, 상대적으로 임대료가 저렴한 읍면 지역으로 상권이 확대되는 현상이 나타났습니다.
• 도로 인프라가 개선되면서, 접근성이 향상되었고, 이에 따라 관광객들이 읍면 지역을 방문하는 것이 용이해졌습니다.
• SNS를 통한 정보 공유가 활발해지면서, 읍면 지역의 특색 있는 카페와 음식점들이 알려지게 되었습니다.

 

4-2 가맹점 운영 및 마케팅 전략 제안

 

1) 지역 선정 전략

제주시 지역

• 애월읍, 조천읍, 구좌읍 등 성장하고 있는 읍면 지역으로의 진출을 적극 고려해 볼 필요가 있습니다.
  • 특히 애월읍은 2015년 이후 급격히 성장하여 제주시 내에서 동 지역 다음으로 가장 많은 음식점이 개업한 지역이므로, 신규 출점 시 우선적으로 고려할 만한 지역입니다.

 

서귀포시 지역

• 안덕면, 성산읍 등 주요 관광지를 중심으로 한 지역의 성장이 두드러지므로, 이들 지역의 주요 관광지 인근에 출점하는 전략이 효과적일 수 있습니다.
  • 특히 안덕면은 2020년 이후 14.9%로 비중이 크게 증가했으므로, 신규 출점 시 주목할 만한 지역입니다.

 

2) 지역별 특성화 전략

• 제주시의 애월읍, 조천읍, 구좌읍 등은 해안도로를 따라 형성된 지역으로, 이러한 지리적 특성을 활용한 콘셉트(예: 오션뷰 카페, 해산물 레스토랑 등)가 효과적일 수 있습니다.
• 서귀포시의 안덕면, 성산읍 등은 주요 관광지를 중심으로 성장한 지역으로, 이들 관광지와 연계한 콘셉트(예: 오설록 티 뮤지엄 인근의 차 관련 카페, 성산일출봉 인근의 아침 식사 전문점 등)가 효과적일 수 있습니다.

 

3) 시기별 출점 전략

• 읍면 지역의 비중이 증가하는 추세를 고려할 때, 읍면 지역으로의 진출을 계획하는 것이 유리할 수 있습니다.
  • 성장하고 있는 지역의 추세를 지속적으로 모니터링하여, 적절한 시기에 진출하는 전략이 필요합니다.

 

4) 다양성 확보 전략

• 주점은 전체의 약 3% 미만으로 시장성이 낮지만, 경쟁도 적으므로, 틈새시장을 노릴 수 있습니다.

 

5) 마케팅 전략

• 제주시와 서귀포시의 지역별 특성을 고려한 타깃 마케팅이 필요합니다. 예를 들어, 제주시 애월읍은 해안도로를 따라 형성된 지역이므로, 드라이브 코스와 연계한 마케팅이 효과적일 수 있습니다.
• 서귀포시의 안덕면, 성산읍 등은 주요 관광지를 중심으로 성장한 지역이므로, 이들 관광지와 연계한 마케팅(예: 관광지 입장권 제시 시 할인 등)이 효과적일 수 있습니다.

 

4-3 한계 및 향후 보완 방향

 

 이번 프로젝트에서는 제주도 상권 및 업종별 패턴을 분석하였습니다. 그러나 정적인 데이터만을 활용했기에 시간에 따른 동적 변화나 실제 영업 성과를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었습니다. 또한, 미시적 상권 분석, 세부 업종 간 차이, 폐업 데이터, 외부 요인의 영향을 포함하지 않아 분석 결과의 활용 범위가 제한적이었습니다.

 

 향후 연구에서는 매출 데이터, 폐업 정보, 관광객 통계, 부동산 가격 등 다양한 데이터를 통합하여 보다 정교한 분석을 수행할 계획입니다. 이를 통해 생존 예측, 최적 입지 추천, 매출 예측, 트렌드 분석 등의 머신러닝 모델을 개발하고, 예측력을 높이는 방향으로 연구를 확장할 예정입니다.

 

감사합니다.