[논문]공간정보기반 클러스터링을 이용한 초고속인터넷 결합유형별 해지의 지역별 특성연구

박장혁; 박상언; 김우주

doi:10.13088/jiis.2017.23.3.045

문제 정의

또한 회귀분석을 통해 미결합 해지율과 지역특성변수간의 연관성을 분석하였다. 결과적으로 지역적 특성에 따라 해지율의 차이가 있고 이를 이용해 지역별로 차별화된 타겟 마케팅이 가능하다는 결과를 얻었으며, 마지막으로 분석결과를 기반으로 적절한 마케팅방안을 제시하고자 하였다.
실무적인 기여로는 A 통신사가 보유한 실제 데이터와 통계청 등으로부터 수집한 지역 특성 데이터를 결합하여 최대한 의미 있는 결과를 끌어내고자 했다는 점을 들 수 있다. 또한 분석결과를 이용하여, 실제 환경에서 활용 가능한 마케팅 방안을 제시하고자 하였다.
지역특성 분석과 관련한 기존 연구들이 주어진 행정구역 단위로 지역특성을 분석한 것과는 달리, 본 연구는 인접지역을 중심으로 자연스럽게 해지유형이 유사한 지역 즉 동들이 군집으로 묶일 수 있도록 공간정보 기반의 클러스터링을 수행한다는 점에서 학술적 차별점을 갖는다고 할 수 있다. 또한 초고속인터넷 서비스의 가입결정요인에 대한 기존 연구에서는 지역적인 특성을 고려한 연구가 거의 없는 반면, 본 연구에서는 지역에 따라 서로 다른 요인이 있을 것이라 가정하고 도출된 군집들과 지역적 특성 데이터와의 연관성을 분석하고자 하였다.
본 연구는 초고속인터넷 신규가입 및 고객 관리 시에 단편적인 마케팅에서 벗어나 지역별 특성을 고려한 좀더 효율적인 마케팅 방안을 마련하기 위하여, 결합유형별 해지데이터와 지역특성 데이터 사이의 연관성을 분석하였다. 지역특성을 보다 세부적 및 구체적으로 살펴보기 위하여 기존 연구의 주 분석단위인 시군구 단위보다 세분화된 동단위로 연관성을 분석하였다.
본 연구는 해지원인을 파악하고 이에 대처하기 위한 방법의 하나로, 초고속인터넷 해지데이터를 지역별로 결합상품의 유형에 따라 정리하여, 지역별 특성 데이터와의 연관성을 분석하는 방안을 제안하고자 한다. 특히 지역별 특성을 마케팅에 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 기존 연구의 주 분석단위인 시군구 단위보다 더 세분화된 동 단위의 연구가 더 적합할 것으로 판단하고, 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시 지역의 행정동 단위 29개동을 대상으로 하여 동 단위로 데이터를 수집 및 정리하였다.
분산분석의 목적은 군집분석에서 도출된 군집들 간에 지역적 특성을 나타내는 데이터들의 유의한 차이가 있는지 확인하는 것이다. 만일 위치정보와 결합유형별 해지율을 이용해 도출한 군집들 간에 지역적 특성을 나타내는 값들의 유의한 차이가 없다면, 군집과 지역적 특성과는 연관성이 없다고 할 수 있을 것이다.
상관분석의 목적은 각 동의 결합유형별 해지율과 지역적 특성변수 간에 상관관계가 있는 지를 세부적으로 살펴보는 데 있다. 군집분석의 결과가 상관관계에 영향을 미치는 지 보기 위해, 전체 동을 대상으로 한 상관관계 분석결과와 군집으로 묶여진 13개 동을 대상으로 한 분석결과를 비교하였다.
본 연구를 진행하는 데 있어 가장 크게 어려웠던 점은, 통계청을 비롯한 국가기관에서 제공되는 데이터들은 대부분 시군구 단위였고 동 단위의 데이터들은 잘 제공되지 않고 있다는 점이었다. 시군구 단위의 데이터는 보유한 해지 데이터의 특성과 본래의 동 단위 연구 목표로 인해 분석에 활용할 수 없었기 때문에, 제한된 데이터를 이용하여 최대한의 분석을 수행하고자 하였다.
여기서는 이상의 분석결과를 바탕으로 마케팅방안을 제시하고자 한다. [Table 13]은 군집특성에 따른 다양한 마케팅 방안의 예시이다.
지역적 특성 변수의 값으로 해지율을 설명하고 예측할 수 있다면, 마케팅 계획을 세우는데 더 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 여기서는 지역적 특성 변수가 결합유형별 해지율에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 상관관계 분석은 군집으로 분류된 동들과 전체동을 구분하여 수행하고 둘을 비교하였으나, 회귀분석에서는 군집으로 분류된 동의 수가 너무 적어 유의한 결과를 얻기 어렵다고 판단되어, 우선 전체 동에 대해 지역적 특성변수와 해지율 간의 단순 회귀분석을 실시하였다.
초고속인터넷에 대한 기존 연구는 대체적으로 설문조사를 통한 분석방법이지만 본 연구는 A 통신사에서 실제 수집한 동 별 데이터와 이에 대응하여 통계청 등의 기관으로부터 수집한 지역 특성 데이터를 최대한 활용하고자 하였다. 본 연구를 진행하는 데 있어 가장 크게 어려웠던 점은, 통계청을 비롯한 국가기관에서 제공되는 데이터들은 대부분 시군구 단위였고 동 단위의 데이터들은 잘 제공되지 않고 있다는 점이었다.
회귀분석의 목적은 변수들 간의 인과관계를 분석하고, 모형을 통해 독립변수로 종속변수를 예측하는 것이다. 지역적 특성 변수의 값으로 해지율을 설명하고 예측할 수 있다면, 마케팅 계획을 세우는데 더 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

가설 설정

인구데이터는 동별 연령대별로 구분하였고, 자동차 등록비율은 동별로 승용차, 승합차, 트럭, 특수차로 나누었다. 자동차 등록비율은 동별 구성원들의 소득, 직업 등을 표현하는 데이터로 가정하였고, 아파트 거래내역은 각 아파트별 평당 거래가격을 통해 해당 지역의 자산 수준을 나타내는 경제적인 지표로 활용하고자 하였다.

제안 방법

4개 군집지역의 경제력을 유추하기 위해 아파트 평당 매매가격을 비교하였다. 군집1 지역의 아파트시세가 평형에 상관없이 전반적으로 높았고, 군집3은 전반적으로 거래가격이 낮았다.
박진옥(2016)은 2005년부터 2013년까지의 한국의 대기오염수치와 순환기질환 표준화 사망자 수를 이용하여 대기오염이 순환기계 건강에 미치는 영향을 분석하였다. 공간정보를 시군구 251개 구역으로 세분화하여 분석하였는데 시공간 스캔통계량은 SatScan 포아송모델을 활용하였으며, 이를 이용해 대기오염과 질환의 발생이 높은 위험지역을 추정하여 질환 예방 및 관리의 근거를 제시하였다(Park and Choi, 2016). 황승식(2012)은 시군구별 자살률을 지도화하여 공간검색통계량을 이용해 자살률이 높은 군집을 도출하고, 지역의 사회환경적 요인과 자살률의 관련성을 분석하고자 하였다.
군집별 특성을 파악하기 위해 [Table 5]와 같이 각 군집별로 결합유형 비중과 해지율, 연령대별 비중, 자동차 등록비율, 아파트 평당 매매가를 비교하였다. 평균대비 7%포인트 높으면 높은 수치로 보았고, 평균대비 7%포인트 낮으면 낮은 수치로 보았다.
인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고 공간검색통계 도구인 SatScan을 이용해, 동을 대상으로 각 동의 위치정보와 결합유형별 해지율로 군집분석을 실시하였다. 군집분석은 사건발생데이터가 3가지 이상의 유형들(categories)로 나뉘어 있을 때 사용하는 다항모델을 활용하여(Jung, 2010) 휴대폰결합, 유선결합, 미결합 3가지의 결합유형으로 분류하여 수행하였다. 공간검색통계를 위해 필요한 위치정보는 각 동의 주민센터 좌표 값을 기준으로 하였다.
상관분석의 목적은 각 동의 결합유형별 해지율과 지역적 특성변수 간에 상관관계가 있는 지를 세부적으로 살펴보는 데 있다. 군집분석의 결과가 상관관계에 영향을 미치는 지 보기 위해, 전체 동을 대상으로 한 상관관계 분석결과와 군집으로 묶여진 13개 동을 대상으로 한 분석결과를 비교하였다. [Table 8]은 전체 동을 대상으로 한 상관분석 결과이다.
둘 사이의 연관성을 보다 상세히 확인하기 위해 각 동의 결합유형별 해지율과 지역적 특성변수 간의 상관관계를 분석하였다. 군집화의 효과를 확인하기 위해, 전체 동과 군집으로 묶여진13개 동의 두 모형으로 나누어 상관관계를 비교하였다. 그 결과, 군집으로 묶인 동에서의 상관관계가 더욱 높게 나타났는데 이는 군집화된 동들에서 결합유형별 해지율과 지역특성 변수간의 상관관계가 더 높음을 의미한다고 볼 수 있다.
분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여각 동의 초고속 인터넷 서비스의 결합유형별 해지율과 연령대별 비중, 자동차 등록비율, 아파트거래내역 데이터와 같은 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고 분석 결과를 기반으로 하여 지역에 맞게 적절한 마케팅방안을 제시하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
연령대별 비중, 세대당 자동차 등록비율, 동별아파트 평당 매매가격 등의 지역 특성 값들과 도출된 군집들의 결합유형별 해지율과의 연관성을 분석하기 위해, 분산분석, 상관분석, 그리고 회귀분석을 실시하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.
특히 지역별 특성을 마케팅에 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 기존 연구의 주 분석단위인 시군구 단위보다 더 세분화된 동 단위의 연구가 더 적합할 것으로 판단하고, 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시 지역의 행정동 단위 29개동을 대상으로 하여 동 단위로 데이터를 수집 및 정리하였다. 그리고, 이러한 동 단위의 공간적 특성을 분석에 반영하기 위해, 인접한 동일수록 결합상품별 해지유형이 더 유사한 경향이 있을 것이라는 가정 아래, 각 동의 공간정보를 결합상품에 따른 해지유형 데이터와 결합하여 유사한 군집을 도출하는 공간정보 기반의 군집분석을 실시하였다. 이와 같이 공간정보를 이용하여 지역에 따른 특성을 분석하는 기법은, 구글 독감예측을 비롯하여 다양한 분야에서 활용되고 있으며 그 효과가 입증되고 있다(Arvind, 2012; Hwang, 2012; Park and Choi, 2016).
둘 사이의 연관성을 보다 상세히 확인하기 위해 각 동의 결합유형별 해지율과 지역적 특성변수 간의 상관관계를 분석하였다. 군집화의 효과를 확인하기 위해, 전체 동과 군집으로 묶여진13개 동의 두 모형으로 나누어 상관관계를 비교하였다.
분산분석 결과 군집들간에 지역별 특성 변수가 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 상관분석을 통해 전체 동에 비해, 군집화된 동들에 대해 결합유형별 해지율과 지역특성 변수 사이에 더 강한 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한 회귀분석을 통해 미결합 해지율과 지역특성변수간의 연관성을 분석하였다. 결과적으로 지역적 특성에 따라 해지율의 차이가 있고 이를 이용해 지역별로 차별화된 타겟 마케팅이 가능하다는 결과를 얻었으며, 마지막으로 분석결과를 기반으로 적절한 마케팅방안을 제시하고자 하였다.
연구는 [Figure 1]와 같이 5단계로 진행한다. 먼저 (1) 데이터를 수집 및 가공하고, (2) 공간검색통계를 이용해 유사 군집을 도출한 후, (3) 도출된 군집의 특성을 지역별 데이터를 기반으로 분석하고, (4) 분산분석, 상관관계, 회귀분석을 통해 데이터 간의 연관성을 파악하며, 마지막으로 (5) 분석결과를 기반으로 마케팅 방안을 도출하고자 한다.
지역특성을 보다 세부적 및 구체적으로 살펴보기 위하여 기존 연구의 주 분석단위인 시군구 단위보다 세분화된 동단위로 연관성을 분석하였다. 먼저 검색통계도구인 SatScan을 이용하여 결합유형별 해지율과 위치정보에 대해 유사한 유형을 보이는 군집을 도출한 뒤, 군집화 결과를 반영하여 결합유형별 해지율과 연령대별 비중, 차량 등록 비율, 아파트 평당 매매가의 지역별 특성 데이터의 연관성을 분석하였다. 분산분석 결과 군집들간에 지역별 특성 변수가 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 상관분석을 통해 전체 동에 비해, 군집화된 동들에 대해 결합유형별 해지율과 지역특성 변수 사이에 더 강한 상관관계가 있음을 확인하였다.
분석을 위해 먼저 공간검색통계 도구인 SatScan을 활용하여 4개의 유사군집을 도출하였고 군집별 특성을 분석하였다. [Table 12]는 각 군집별로 지역특성을 정리한 결과이다.
Bambhroliya(2012)은 공간검색통계량를 활용하여 텍사스주 카운티 단위의 유방암 사망률을 분석하였다. 유방암 사망률 고위험군을 탐지하고, 인종 및 혈통이 유방암 사망률의 지리적 분포에 미치는 영향을 알아내기 위해, SatScan 포아송모델을 이용하여 유방암 사망률이 높은 5개 군집과 인종, 혈통에 따라 유방암 사망 위험이 다른 3개의 군집을 도출하였다. 그 결과, 텍사스 남부지역 군집히스패닉의 위험이 4.
001로 유의한 것으로 나타났다. 이는 16개 동에 대해서는 위치정보와 결합유형별 해지율의 유의한 차이가 나타나지 않았다고 해석할 수 있으며, 본 연구에서는 군집이 도출된 13개 동을 중심으로 분석을 진행하고자 한다.
이 때 각 군집은 위치 정보와 서비스 결합유형별 해지율에 따라 생성되었지만, 다른 지역적 특성 관점에서도 유의한 차이가 있는 지를 확인할 필요가 있다(Jung, 2010). 이를 위해 군집들에 대해 각 동별 결합비중, 해지율, 세대수 및 연령대별 비중, 세대당 자동차 등록비율, 아파트 거래내역을 기반으로 군집들의 특성을 분석하였다.
이밖에 1인당 GRDP, 인구변동, 지역변수, 교육 정도, 주거형태, 업종 등의 지역특성 데이터들이 있으나 대부분 시군구까지만 공개되어 동 단위의 분석을 필요로 하는 본 연구에서는 활용할 수 없었다. 인구데이터는 동별 연령대별로 구분하였고, 자동차 등록비율은 동별로 승용차, 승합차, 트럭, 특수차로 나누었다. 자동차 등록비율은 동별 구성원들의 소득, 직업 등을 표현하는 데이터로 가정하였고, 아파트 거래내역은 각 아파트별 평당 거래가격을 통해 해당 지역의 자산 수준을 나타내는 경제적인 지표로 활용하고자 하였다.
통신사에서 제공하는 결합유형은 [Table 3]와 같이 인터넷을 기준으로 휴대폰이 포함된 결합, 휴대폰이 포함되지 않은 유선상품결합, 미결합으로 분류할 수 있다. 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고 공간검색통계 도구인 SatScan을 이용해, 동을 대상으로 각 동의 위치정보와 결합유형별 해지율로 군집분석을 실시하였다. 군집분석은 사건발생데이터가 3가지 이상의 유형들(categories)로 나뉘어 있을 때 사용하는 다항모델을 활용하여(Jung, 2010) 휴대폰결합, 유선결합, 미결합 3가지의 결합유형으로 분류하여 수행하였다.
본 연구는 지역적 특성을 분석하기 위해서 공간정보 기반의 클러스터링을 실시했다는 점에서 학술적 기여를 갖는다고 할 수 있다. 주로 질병이나 범죄 등과 같이 지역적인 연관성을 갖는 요인 등을 대상으로 사용한 공간검색통계량을 마케팅에서의 고객분석에 적용하였으며, 단순히 군집을 나누어 비교하는 것으로 그치지 않고, 해지율에 영향을 미치는 요인을 찾기 위하여 상관관계분석과 회귀분석과 같은 다양한 통계적 분석을 적용하고자 하였다. 실무적인 기여로는 A 통신사가 보유한 실제 데이터와 통계청 등으로부터 수집한 지역 특성 데이터를 결합하여 최대한 의미 있는 결과를 끌어내고자 했다는 점을 들 수 있다.
본 연구는 초고속인터넷 신규가입 및 고객 관리 시에 단편적인 마케팅에서 벗어나 지역별 특성을 고려한 좀더 효율적인 마케팅 방안을 마련하기 위하여, 결합유형별 해지데이터와 지역특성 데이터 사이의 연관성을 분석하였다. 지역특성을 보다 세부적 및 구체적으로 살펴보기 위하여 기존 연구의 주 분석단위인 시군구 단위보다 세분화된 동단위로 연관성을 분석하였다. 먼저 검색통계도구인 SatScan을 이용하여 결합유형별 해지율과 위치정보에 대해 유사한 유형을 보이는 군집을 도출한 뒤, 군집화 결과를 반영하여 결합유형별 해지율과 연령대별 비중, 차량 등록 비율, 아파트 평당 매매가의 지역별 특성 데이터의 연관성을 분석하였다.
본 연구는 해지원인을 파악하고 이에 대처하기 위한 방법의 하나로, 초고속인터넷 해지데이터를 지역별로 결합상품의 유형에 따라 정리하여, 지역별 특성 데이터와의 연관성을 분석하는 방안을 제안하고자 한다. 특히 지역별 특성을 마케팅에 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 기존 연구의 주 분석단위인 시군구 단위보다 더 세분화된 동 단위의 연구가 더 적합할 것으로 판단하고, 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시 지역의 행정동 단위 29개동을 대상으로 하여 동 단위로 데이터를 수집 및 정리하였다. 그리고, 이러한 동 단위의 공간적 특성을 분석에 반영하기 위해, 인접한 동일수록 결합상품별 해지유형이 더 유사한 경향이 있을 것이라는 가정 아래, 각 동의 공간정보를 결합상품에 따른 해지유형 데이터와 결합하여 유사한 군집을 도출하는 공간정보 기반의 군집분석을 실시하였다.
김리영, 서원석(2016)은 저 출산으로 인해 학생수가 감소하고 있음에도 불구하고 증가하고 있는 사교육시장을 학생밀도 관점에서 바라보았다. 학생밀도가 높은 지역이 어떻게 분포되어 있는지, 학생밀도에 영향을 주는 변수가 무엇인지 연구하는데 있어서 대학진학률, 사설학원수, 교통사고율, 대학원이상비율, 도시공원, 통학시간, 자가/전세, 지방세 등의 지역특성 변수를 사용하였다. 지역특성 변수 중 사설 학원수, 교통사고율, 자가/전세비율 등이 학생층 가구가 모여드는데 영향을 주는 요인으로 나타났다(Kim and Seo, 2016).

대상 데이터

초고속 인터넷 해지데이터는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 행정동 단위 29개동(총17,177건, ’15년 1월~12월)의 데이터를 상품 결합유형별로 수집하였다. 각 지역별 세대수, 연령대별 인구수, 자동차 등록대수는 통계청 자료를 사용하였고, 아파트 거래내역은 국토교통부에서 실거래 내역(총18,400건)을 수집하였다. 데이터들의 기준은 2015년 12월말이다.
초고속 인터넷 해지데이터는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 행정동 단위 29개동(총17,177건, ’15년 1월~12월)의 데이터를 상품 결합유형별로 수집하였다.

데이터처리

046으로 모형이 유의하게 나왔다. 다음으로 군집의 효과를 보기 위해, 각 동에 대해 군집으로 분류된 경우는 1, 그렇지 않은 경우는 값을 0으로 할당한 더미변수를 추가하여 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 유선결합은 여전히 유의하지 않게 나왔으나, 미결합의 경우는 p-value 0.
다음으로 동단위별 평형대별 평당매매단가가 유의미한 데이터인지 확인하기 위해 각 평형대별로 군집간 분산분석을 실시하였다. 귀무가설과 대립가설은 연령대별 분석과 동일한 방식으로 설정하였으며, 분석한 결과, [Table 7]에 보이는 바와 같이 평형대별 구분 없이 전 평형대에서 아파트별 평당 매매단가가 군집에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
다음으로, 결합유형별 해지율과 지역적 특성 데이터의 연관성을 분석하기 위해 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 하였다. 먼저, 군집들 간에 지역적 특성을 나타내는 데이터들의 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 분산분석을 하였다.
[Table 10]은 결합유형 중, 유선결합과 미결합에 대한 회귀분석 결과를 보여주며, 미결합 해지율만 전체 평균연령, 아파트 평당 매매가와 관계가 있었다. 다음은 단순회귀분석과 마찬가지로 유선결합과 미결합에 대해 중회귀분석을 실시하였다. 먼저 세 지역특성 변수만으로 회귀분석을 실시한 결과, [Table 11]과 같이 유선결합은 p-value가 0.
먼저 각 군집의 연령대별 비중이 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 각 연령층 비중과 군집 간 분산분석을 하였다. 미취학층의 귀무가설(H0)을 ‘미취학층 비중이 군집별로 차이가 없다’로, 대립가설(H1)은 ‘미취학층 비중이 군집별로 차이가 있다’로 설정하고 분산분석을 실시한 결과, p-value가 0.
다음으로, 결합유형별 해지율과 지역적 특성 데이터의 연관성을 분석하기 위해 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 하였다. 먼저, 군집들 간에 지역적 특성을 나타내는 데이터들의 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 분산분석을 하였다. 그 결과 미취학층을 제외한 전 연령대별 비중 및 모든 평형대의 아파트 평당 매매가가 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여각 동의 초고속 인터넷 서비스의 결합유형별 해지율과 연령대별 비중, 자동차 등록비율, 아파트거래내역 데이터와 같은 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고 분석 결과를 기반으로 하여 지역에 맞게 적절한 마케팅방안을 제시하였다.
여기서는 지역적 특성 변수가 결합유형별 해지율에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 상관관계 분석은 군집으로 분류된 동들과 전체동을 구분하여 수행하고 둘을 비교하였으나, 회귀분석에서는 군집으로 분류된 동의 수가 너무 적어 유의한 결과를 얻기 어렵다고 판단되어, 우선 전체 동에 대해 지역적 특성변수와 해지율 간의 단순 회귀분석을 실시하였다. 또한 상관분석 결과, 결합유형 전체와 무선결합의 경우, 해지율과 지역 특성 변수 간의 상관관계가 너무 낮아 회귀분석을 실시하지 않았다.
연령대별 비중, 세대당 자동차 등록비율, 동별아파트 평당 매매가격 등의 지역 특성 값들과 도출된 군집들의 결합유형별 해지율과의 연관성을 분석하기 위해, 분산분석, 상관분석, 그리고 회귀분석을 실시하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.

성능/효과

군집별 결합유형 비중과 해지율을 비교해본 결과 군집1과 군집4는 미결합 비중은 낮으나 해지율이 높은 반면, 군집2와 군집3은 미결합 비중은 높고 해지율은 낮았다. 군집1,4는 미결합고객 비중은 낮지만 미결합고객 중에서 해지고객이 많았고, 군집2,3은 미결합고객 비중은 높지만 미결합고객 중 해지고객이 많지 않았기 때문이다.
이는 해지율 분석을 세분화해서 보는 것이 의미가 있음을 보여준다. 군집으로 묶여진 13개 동에 대해 상관관계를 분석한 [Table 9]를 보면 전체 해지율, 휴대폰결합해지율, 유선결합해지율은 자동차 등록비율 변수와 상관관계가 있고 다른 변수와는 상관 관계가 크게 나타나지 않은 반면 미결합 해지율은 3가지 대표 독립변수와 전부 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이 결과를[table 8]의 결과와 비교해보면 군집으로 묶인 동에서의 상관관계가 더욱 높은 것을 알 수 있으며, 이는 군집화된 동들에서 결합유형별 해지율과 지역특성 변수간의 상관관계가 더 높음을 의미한다.
다음으로 동단위별 평형대별 평당매매단가가 유의미한 데이터인지 확인하기 위해 각 평형대별로 군집간 분산분석을 실시하였다. 귀무가설과 대립가설은 연령대별 분석과 동일한 방식으로 설정하였으며, 분석한 결과, [Table 7]에 보이는 바와 같이 평형대별 구분 없이 전 평형대에서 아파트별 평당 매매단가가 군집에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 지역적 특성을 나타내는 변수 중 하나로 선택한 자동차 등록비율은 동별 데이터의 수가 부족하여 군집간 분산분석을 실시할 수 없었다.
먼저, 군집들 간에 지역적 특성을 나타내는 데이터들의 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 분산분석을 하였다. 그 결과 미취학층을 제외한 전 연령대별 비중 및 모든 평형대의 아파트 평당 매매가가 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이는 결합유형별 해지율과 위치정보를 통해 구한 군집들 간에 지역적 특성의 차이가 있는 것으로 해석할 수 있으며, 해지율과 지역적 특성 간의 연관성이 있는 것으로 볼 수 있다.
이지은, 김갑성(2016)은 지역의 주거환경 특성이 자살률에 미치는 영향요인을 분석하는 연구에서 물리환경적 특성변수로 빈집 비율, 노후주택비율, 1인당 공원면적, 농업/어업비율을 사용하였고 경제적 특성변수로 1인당 GRDP, 자동차 등록대수, 사회적 특성 변수로 고령인구비율, 이혼율, 음주율 등을 사용하였다. 그 결과, 공원면적은 5%수준에서 유의했고 빈집비율, 고령 비율, 흡연율, 이혼율, 스트레스인지율은 1%수준에서 유의미하게 나타났다. 개인단위에서 일어나는 자살현상을 지역단위로 분석함으로써 향후 정책적 고려사항을 제시했다는 것에 의의를 둘 수 있다(Lee and Kim, 2016).
군집화의 효과를 확인하기 위해, 전체 동과 군집으로 묶여진13개 동의 두 모형으로 나누어 상관관계를 비교하였다. 그 결과, 군집으로 묶인 동에서의 상관관계가 더욱 높게 나타났는데 이는 군집화된 동들에서 결합유형별 해지율과 지역특성 변수간의 상관관계가 더 높음을 의미한다고 볼 수 있다. 또한 지역적 특성 변수는 전체 해지율, 휴대폰결합 해지율과는 상관관계가 나타나지 않았으나, 유선결합 해지율, 미결합 해지율과는 비교적 높은 상관관계를 보임으로써, 결합유형에 따른 분석이 효과가 있음을 알 수 있었다.
다음으로 군집의 효과를 보기 위해, 각 동에 대해 군집으로 분류된 경우는 1, 그렇지 않은 경우는 값을 0으로 할당한 더미변수를 추가하여 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 유선결합은 여전히 유의하지 않게 나왔으나, 미결합의 경우는 p-value 0.037, 설명력 22.5%로 군집여부가 없는 모형에 비해 더 나은 결과를 보였다.
마지막으로 지역적 특성 변수가 결합유형별 해지율에 미치는 영향에 대한 회귀분석의 결과, 미결합 해지율에서 지역특성 변수의 영향을 확인할 수 있었다. 더미변수를 추가하여 분석한 결과에서는 군집화 여부에 대한 더미변수가 있는 모형이 없는 모형에 비해 더 나은 결과를 보여 군집의 효과가 있는 것으로 분석되었다.
그 결과, 군집으로 묶인 동에서의 상관관계가 더욱 높게 나타났는데 이는 군집화된 동들에서 결합유형별 해지율과 지역특성 변수간의 상관관계가 더 높음을 의미한다고 볼 수 있다. 또한 지역적 특성 변수는 전체 해지율, 휴대폰결합 해지율과는 상관관계가 나타나지 않았으나, 유선결합 해지율, 미결합 해지율과는 비교적 높은 상관관계를 보임으로써, 결합유형에 따른 분석이 효과가 있음을 알 수 있었다.
마지막으로 지역적 특성 변수가 결합유형별 해지율에 미치는 영향에 대한 회귀분석의 결과, 미결합 해지율에서 지역특성 변수의 영향을 확인할 수 있었다. 더미변수를 추가하여 분석한 결과에서는 군집화 여부에 대한 더미변수가 있는 모형이 없는 모형에 비해 더 나은 결과를 보여 군집의 효과가 있는 것으로 분석되었다.
미취학층의 귀무가설(H0)을 ‘미취학층 비중이 군집별로 차이가 없다’로, 대립가설(H1)은 ‘미취학층 비중이 군집별로 차이가 있다’로 설정하고 분산분석을 실시한 결과, p-value가 0.10으로 미취학층 비중은 군집별로 차이가 없는 것으로 나타났다.
초고속인터넷에 대한 기존 연구는 대체적으로 설문조사를 통한 분석방법이지만 본 연구는 A 통신사에서 실제 수집한 동 별 데이터와 이에 대응하여 통계청 등의 기관으로부터 수집한 지역 특성 데이터를 최대한 활용하고자 하였다. 본 연구를 진행하는 데 있어 가장 크게 어려웠던 점은, 통계청을 비롯한 국가기관에서 제공되는 데이터들은 대부분 시군구 단위였고 동 단위의 데이터들은 잘 제공되지 않고 있다는 점이었다. 시군구 단위의 데이터는 보유한 해지 데이터의 특성과 본래의 동 단위 연구 목표로 인해 분석에 활용할 수 없었기 때문에, 제한된 데이터를 이용하여 최대한의 분석을 수행하고자 하였다.
먼저 검색통계도구인 SatScan을 이용하여 결합유형별 해지율과 위치정보에 대해 유사한 유형을 보이는 군집을 도출한 뒤, 군집화 결과를 반영하여 결합유형별 해지율과 연령대별 비중, 차량 등록 비율, 아파트 평당 매매가의 지역별 특성 데이터의 연관성을 분석하였다. 분산분석 결과 군집들간에 지역별 특성 변수가 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 상관분석을 통해 전체 동에 비해, 군집화된 동들에 대해 결합유형별 해지율과 지역특성 변수 사이에 더 강한 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한 회귀분석을 통해 미결합 해지율과 지역특성변수간의 연관성을 분석하였다.
세대 수 대비 자동차 등록비율과 비교한 결과, 군집1은 승용차 비중이 상대적으로 높고, 군집3은 차량 유형에 상관없이 등록비율이 높게 나타났는데 특히 승합차와 화물차의 등록비율이 높다. 이는 자영업자 비중이 높은 것으로 추정할 수 있다.
연령대별 비중으로 비교한 결과로는 군집1은 학생층과 중년층 비율이 타 지역 대비 높게 나타났고 군집3은 장년층 비율이 비교적 높게 나타났다. 군집1 지역은 주로 학생자녀를 둔 중년층 세대들로 구성되어 있음을 추정할 수 있다.
반면 해지율을 결합유형별로 세분화하여 분석한 결과에서는 유선결합, 미결합에서 상관관계들이 나타났다. 특히, 미결합 해지율은 전체 17개 변수 중에서 14개 변수와 0.2 이상의 상관관계를 보였다. 이는 해지율 분석을 세분화해서 보는 것이 의미가 있음을 보여준다.
군집별 특성을 파악하기 위해 [Table 5]와 같이 각 군집별로 결합유형 비중과 해지율, 연령대별 비중, 자동차 등록비율, 아파트 평당 매매가를 비교하였다. 평균대비 7%포인트 높으면 높은 수치로 보았고, 평균대비 7%포인트 낮으면 낮은 수치로 보았다.

후속연구

타겟 마케팅 전후의결과 차이를 비교 분석함으로써 마케팅의 효과를 분석하는 것도 유의미한 작업으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 해지데이터를 결합유형으로만 분류했지만 계약상태(약정만료, 약정미도래, 미약정 등)로 분류 할 수도 있고 동 단위에서 좀 더 세분화하여 주택, 아파트, 상가 등으로 분석할 수 있을 것이다. 해지데이터뿐 아니라 기존고객 분포 및 가입데이터를 기반으로 군집을 구성하여 마케팅에 활용하는 것도 효과적일 것으로 보여진다.
본 연구는 지역적 특성을 분석하기 위해서 공간정보 기반의 클러스터링을 실시했다는 점에서 학술적 기여를 갖는다고 할 수 있다. 주로 질병이나 범죄 등과 같이 지역적인 연관성을 갖는 요인 등을 대상으로 사용한 공간검색통계량을 마케팅에서의 고객분석에 적용하였으며, 단순히 군집을 나누어 비교하는 것으로 그치지 않고, 해지율에 영향을 미치는 요인을 찾기 위하여 상관관계분석과 회귀분석과 같은 다양한 통계적 분석을 적용하고자 하였다.
이 결과를[table 8]의 결과와 비교해보면 군집으로 묶인 동에서의 상관관계가 더욱 높은 것을 알 수 있으며, 이는 군집화된 동들에서 결합유형별 해지율과 지역특성 변수간의 상관관계가 더 높음을 의미한다. 이 결과를 분석함으로써 보다 효과적인 마케팅 방안을 도출할 수 있을 것이다.
통신사업자들은 기존고객 유지 및 신규고객 확보를 위해 상품결합할인, 요금할인, 위약금 대납, 현금 지급 등의 다양한 마케팅 수단을 사용하고 있지만, 신규 확보는 어렵고 해지위협에는 쉽게 노출되어 있는 편이다(Kim, 2011; Park and Min,2002). 이러한 상황에서 고객들의 해지원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅이 가능할 것으로 기대된다.
회귀분석의 목적은 변수들 간의 인과관계를 분석하고, 모형을 통해 독립변수로 종속변수를 예측하는 것이다. 지역적 특성 변수의 값으로 해지율을 설명하고 예측할 수 있다면, 마케팅 계획을 세우는데 더 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 여기서는 지역적 특성 변수가 결합유형별 해지율에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
향후 연구 방향은 본 연구의 분석결과를 기반으로 연령대, 소득 수준 등 지역별 특성에 맞는 마케팅을 실시하는 것이다. 타겟 마케팅 전후의결과 차이를 비교 분석함으로써 마케팅의 효과를 분석하는 것도 유의미한 작업으로 판단된다.
즉, 대부분의 데이터들이 동 단위가 아닌 구 단위까지만 공개되어 세부적으로 분석하는 것에 한계가 있었으며, 지역의 생활수준을 알 수 있는 소득, 카드사용정보, 외제차등록건수 등의 자료는 공개되지 않았고 해지원인에 영향을 줄 수도 있는 통신사의 정책이나 특성도 당시 자료를 구하지 못했다. 향후 연구에서 가장 시급한 부분은 이러한 지역별 특성 변수에 대한 동단위 데이터를 확보하는 것으로 생각된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	통계청 등의 기관으로부터 수집한 지역 특성 데이터의 활용에 있어 한계는?	초고속인터넷에 대한 기존 연구는 대체적으로 설문조사를 통한 분석방법이지만 본 연구는 A 통신사에서 실제 수집한 동 별 데이터와 이에 대응하여 통계청 등의 기관으로부터 수집한 지역 특성 데이터를 최대한 활용하고자 하였다. 본 연구를 진행하는 데 있어 가장 크게 어려웠던 점은, 통계청을 비롯한 국가기관에서 제공되는 데이터들은 대부분 시군구 단위였고 동 단위의 데이터들은 잘 제공되지 않고 있다는 점이었다. 시군구 단위의 데이터는 보유한 해지 데이터의 특성과 본래의 동 단위 연구 목표로 인해 분석에 활용할 수 없었기 때문에, 제한된 데이터를 이용하여 최대한의 분석을 수행하고자 하였다.
	공간정보의 개념은?	공간정보는 위치, 분포 등 지도 위에 표현이 가능한 모든 정보로 지형, 지질, 토지, 가옥, 상하수도 등이 포함되며 공간정보가 포함된 다양한지도를 이용한 분석을 의사결정에 활용할 수 있다(KNSDIP, 2017). 대표적인 공간정보 활용 연구의 사례로 구글 독감예측 시스템을 들 수 있다.
	공간검색통계량는 무엇을 기반으로 지역별 통계를 내거나 발생 위험이 높은 영역을 탐지하는 등 다양한 분야에 활용하는가?	구글 외에도 스마트기기의 발전에 따라 지도정보, 교통정보, 시설정보, 날씨정보 등 공간정보를 이용한 서비스 및 관련 연구가 최근 증가하고 있다(KNSDIP, 2017). 특히 공간검색통계량은 발생된 데이터를 기반으로 지역별 통계를 내거나 발생 위험이 높은 영역을 탐지하는 등 다양한 분야에 활용되고 있다(Arvind, 2012). 예를 들어, 범죄, 질병 등이 불특정 지역에서 무작위로 발생하는지 혹은 가까운 지역 별로 일정한 군집을 형성하는 지의 여부에 따라 대처방법이 달라지므로, 그와 같은 상황에서 공간검색통계량이 유용하게 활용될 수 있다.

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