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[데이터 분석] 프랜차이즈 확장을 위한 웹 크롤링 활용

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외국 문화에 대한 관심이 늘어나면서, 세계 각국의 음식들에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 각국 대도시를 중심으로 다양한 레스토랑들이 생겨나고 있고, 이에 따라 경쟁이 그 어느 때보다 치열해지면서 식사의 기준도 점차 높아지고 있습니다. 레스토랑을 찾는 사람들은 자신의 소셜 미디어 계정과 온라인 리뷰 웹사이트(ex. Yelp, Google Reviews 등)를 통해 레스토랑에 대한 평가를 게시하고 있습니다.


SNS 계정과 온라인 리뷰 웹사이트의 포스트, 즉 소비자들이 자발적으로 만들어 낸 데이터를 사업 확장의 단초로 활용할 수는 없을까요? Eataly라는 이탈리안 레스토랑 프랜차이즈의 사례를 통해 살펴보도록 하겠습니다.



| 분석 목적


Eataly는 뉴욕, 로스앤젤레스, 시카고, 라스베이거스, 보스턴 등 크고 부유한 대도시에서 번창해 왔습니다. 만약 새로운 도시로 Eataly의 사업을 확장하고자 한다면, 어떤 도시를 선택해야 할까요? 우선, Eataly의 지점이 있는 도시들(뉴욕, 로스앤젤레스, 시카고, 라스베이거스, 보스턴 등)과 중위 소득 및 인구가 비슷한 도시들로 선택지를 좁혀보도록 하겠습니다. 이를 위해 미국에서 가장 인구가 많고, 가장 높은 중위 소득을 가지는 상위 25개의 도시들을 파악해 보았습니다. 그 후, 그 도시들의 중위 소득과 인구를 Eataly 지점이 있는 도시들의 평균 중위 소득과 인구와 비교하여 선택지를 6개로 좁혔습니다. 결과적으로, 시애틀, 워싱턴 DC, 오스틴, 샌프란시스코, 마이애미, 산호세 6개의 도시를 추릴 수 있었습니다.


| 데이터 수집


어떤 도시가 Eataly 사업 확장에 가장 적합한지 판단하기 위해, 미국에서 많이 쓰이는 맛집 리뷰 웹사이트 Yelp의 데이터를 활용해보도록 하겠습니다.


Yelp의 레스토랑 정보 예시 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)


위 그림에서 볼 수 있듯, 특정 도시에서 이탈리안 레스토랑을 검색하면 Yelp는 선택한 위치와 가까운 곳에 있는 레스토랑 목록을 생성합니다. Yelp 홈페이지에서 찾을 수 있는 정보들은 다음과 같습니다.


● 레스토랑 위치 ● 레스토랑 이름 ● 리뷰 수 ● 평균 평점 ● 가격대


| 데이터 분석


웹 크롤링을 통해 얻을 수 있는 데이터는 너무도 방대하기 때문에, 데이터를 제대로 활용하기 위해서는 사업 확장에 유의미한 지표를 선별해야 합니다. 이 경우, Yelp에서 찾을 수 있는 다양한 정보 중 ‘평점’, ‘가격대’라는 두 가지 데이터를 중심으로 간단하게 분석해보도록 하겠습니다. 1. 평균 평점 : 각 도시의 상위 1000개 이탈리안 레스토랑의 평균 평점을 비교함으로써 이탈리안 레스토랑에 대한 소비자들의 전반적인 만족도를 판단해 볼 수 있습니다.

레스토랑 평균 평점 및 표준편차 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)


레스토랑 평균 평점 및 표준편차 시각화 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)


6개 도시의 이탈리안 레스토랑들에 부여된 평점을 비교-분석해보면, 6개의 도시 중 시애틀의 평균 평점이 가장 높다는 것을 알 수 있습니다.

시애틀의 평균 평점은 5점 만점에 4.12로 가장 높았고, 표준 편차는 가장 낮았습니다. 이는 시애틀 레스토랑 대다수의 수준이 높다는 것과, 이탈리안 레스토랑에 대한 소비자들의 만족도가 높다는 것을 보여줍니다.

이를 통해, 시애틀에서는 이탈리안 레스토랑들이 치열한 경쟁을 하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 다만, 이 데이터만으로는 시애틀을 경쟁적인 시장이라고 단정지을 수 없습니다. 왜냐하면 평균 평점이 높다는 것은 모든 레스토랑이 높은 수준을 유지하는, 굉장히 경쟁적인 시장이라는 것을 의미할 수 있으나, 반대로 시애틀 사람들이 음식에 있어 까다롭지 않다는 것을 의미할 수도 있기 때문입니다.

따라서 경쟁 문제를 더 자세히 알아보기 위해서는, 다른 요인들을 종합적으로 고려해야만 합니다.


2. 가격대

: 가격대에 따른 여러 데이터를 비교-분석함으로써 각 도시 별 이탈리안 레스토랑 시장 현황을 파악해 볼 수 있습니다.

A. Eataly와 가격대가 비슷한 레스토랑의 비율

유사 가격대 레스토랑 비율 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)



Eataly와 같은 가격대, 즉 중가 이탈리안 레스토랑 비율을 보면, 여섯 도시 중 어느 곳에서도 중가 레스토랑의 과포화 현상이 뚜렷하게 나타나지 않습니다.

B. 가격대에 따른 레스토랑 방문자 비율


가격대에 따른 레스토랑 방문자 비율 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)



가격대에 따른 레스토랑 방문자 비율 시각화 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)

가격대에 따른 방문자 비율을 보면, 시애틀과 샌프란시스코에서 중가 이탈리안 레스토랑을 찾는 소비자의 비율이 79%로 가장 높습니다. 반면 워싱턴 DC와 산호세는 나머지 지역에 비해 중가 이탈리안 레스토랑을 찾는 소비자 비율이 현저히 낮다는 것을 알 수 있는데, 이는 중가 이탈리안 레스토랑에 대한 수요가 적다는 것을 의미합니다.


C. 가격대에 따른 레스토랑 비율


가격대에 따른 레스토랑 비율 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)



가격대에 따른 레스토랑 방문자 비율 (출처: NYC DATA SCIENCE ACADEMY)

사업 확장을 위한 최적의 장소를 찾기 위해서는 각 도시 별 소비자의 구매력 또한 고려해야 합니다.

위의 표와 그래프를 종합적으로 살펴보면, 시애틀에 있는 중가 이탈리안 레스토랑의 비율이 73%인 한편, 이탈리안 레스토랑을 찾는 사람의 79%가 중가 이탈리안 레스토랑을 방문한다는 것을 알 수 있습니다. 이는 중가 이탈리안 레스토랑에 대한 시애틀의 수요와 소비자의 구매력을 보여줍니다.

반면에 마이애미, 워싱턴 DC, 산호세, 샌프란시스코에서는 이와 다른 양상이 나타납니다. 이 도시들에서는 중가 이탈리안 레스토랑의 비율보다 중가 이탈리안 레스토랑을 선호하는 손님의 비율이 낮습니다. 이는 중가 이탈리안 레스토랑에 대한 소비자의 구매력 수준이 상대적으로 낮다는 것을 의미합니다.


| 결론


웹 크롤링을 통해 수집한 데이터를 종합적으로 분석한 결과, 시애틀에 새로운 Eataly 지점을 내는 것이 최선이라는 결론에 도달하게 됩니다. ‘가격대’와 ‘평점’이라는 두 가지 요인을 고려해 보았을 때, 시애틀은 Eataly로 소비자들을 끌어들일 수 있는 잠재력을 가지고 있고, 따라서 다른 도시들에 비해 사업 확장 성공의 가능성이 높습니다. 그렇지만 이 분석은 그 자체로 완전하지는 않습니다. 왜냐하면 ‘평점’과 ‘가격대’라는 두 가지 요인만을 분석한 결과이기 때문입니다. 실제 사업 확장 시에는 위 두 가지 요인 이외에도 운영비, 토지나 임대 공간 이용 가능성 등 고려해야 할 요소들이 더 많을 것이고, 더 다양한 지표들에 대한 심층적인 데이터 분석이 필요할 것입니다. 다만 위 사례는 웹 크롤링을 통해 수집한 데이터가 사업 확장 결정에 있어 흥미로운 인사이트를 제공해 준다는 것을 명확히 보여줍니다. ========================= 저희 유펜솔루션은 데이터 수집/정제/분석/시각화에서 최고의 서비스를 제공합니다. 지금 바로 홈페이지를 방문하셔서, 편하게 문의해 주세요.






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