KT 빅데이터 관광·상권 분석 솔루션 (TrIP · GrIP)

소개

## 제안 배경 KT는 국내 통신사 중 유/무선을 통합하여 가장 다양하고 방대한 정보를 보유한 기업으로, LTE 시그널 데이터를 활용한 평균 5분 단위의 정밀 유동인구 데이터를 확보하고 있습니다. kt 그룹 50여 개사(No.1 빅데이터 전문 기업, No.1 신용카드 프로세싱 기업, 그룹 SI 전문 기업, 콘텐츠·상권 빅데이터 플랫폼 보유 기업)의 시너지를 바탕으로 세계 최고 수준의 빅데이터 분석 역량을 플랫폼화하여, 관광 활성화·도시 문제 해결·교통 최적화·창업 지원 등 다양한 사회·비즈니스 문제를 데이터 기반으로 해결하는 솔루션을 제안합니다. ## 고객 Pain Point 기존 상권 분석은 부동산 전문가의 주관적 경험에 의존하고 건물별 차별화된 정보 제공이 불가하며, 상권 변화에 둔감하고 1~2년 주기로 업데이트됩니다. 이로 인해 신규 창업자 및 가맹본사가 출점 후보지 선정 시 과학적 근거를 확보하기 어렵고, 예측 매출 분석에 많은 인력과 시간이 소요됩니다. 관광 분야에서도 유동인구 실태를 정밀하게 파악하지 못해 관광 인프라·마케팅 전략 수립의 정확도가 낮은 문제가 존재합니다. ## 솔루션 구성 본 제안은 두 개의 핵심 솔루션으로 구성됩니다. **TrIP(Travel Intelligence Platform·관광 분석 솔루션, CORE)**는 LTE 시그널 기반 유동인구 분석을 통해 관광 사업 활성화, 서울시 생활인구 분석을 통한 도시 문제 해결, 도로교통공사 협력을 통한 교통 문제 해결, 국내 최초 통합 창업정보 제공을 지원합니다. **GrIP(Geo-region Intelligence Platform·상권 분석 솔루션, CORE)**는 전국 1,100만여 개 건물·800만여 개 사업체 DB, 건물 중심 다이나믹 배후지 영역(특허 출원), 공정위 43개 업종 매출 예측 모델, 모바일 로그 기반 온라인 배달 수요 DB를 결합하여 출점 위치 선정·경쟁사 분석·프로모션 설계·상품 설계 전반을 지원합니다. ## 도입 효과 데이터 기반의 과학적 배후지 분석으로 주관적 경험 의존을 탈피하고, 건물 단위 세밀한 공간 정보 및 시간적(계절·요일)·공간적(이동속도·방향) 요인을 반영한 동적 분석이 가능합니다. 가맹본사는 신규 출점 시 성공 가능성 높은 후보지를 빅데이터 기반으로 선정하고 예측 매출 분석 인력·시간을 절감할 수 있습니다. 가맹점 매출 관리 자동화·시각화, 경쟁사 고객층 변화 파악, 유동인구 프로파일 기반 프로모션 설계 등 마케팅 전략 전반의 고도화가 기대됩니다. 정량 수치는 BM 검수 시 입력. ## 일정·단계 자료 내 도입 일정 및 Phase 정보 미명시. 별도 협의 후 입력 예정. ## 요금·가격 모델 BM 검수 시 입력 ## 고객 사례·레퍼런스 - 서울시 생활인구 분석을 통한 도시 문제 해결 사례 - 도로교통공사 협력을 통한 교통 문제 해결 사례 - 명동 상권 분석: 보행인구·낮상주인구·외국인 관광인구 3단계 분석을 통해 을지로입구역 인근이 명동역보다 적합 입지임을 데이터로 확인. 국적별(중국·일본·태국) 외국인 관광인구 체류 패턴 분석으로 타겟 마케팅 전략 도출 - 강남역 인근 모텔 상권: 밤상주인구와 주거인구 버블파이 차이 분석을 통한 상권 특성 진단

셀링 포인트 (7)

• KT LTE 시그널 기반 평균 5분 단위 정밀 유동인구 데이터 (CDR 대비 일관성·충분성 우수)
• 전국 1,100만여 개 건물 + 800만여 개 사업체 DB 월 단위 최신화
• 건물 중심 다이나믹 배후지 영역 설계 (특허 출원 중·계절·요일·이동속도·방향 반영)
• 공정위 43개 주요 업종 건물 단위 예상 매출 예측 모델 보유
• 500m × 500m 셀 단위 모바일 로그 기반 온라인 배달 수요 DB
• 국적별 외국인 관광인구 분석 및 시간대별 행동 패턴 제공
• kt 그룹 50여 개사 빅데이터 시너지 (통신·카드·SI·콘텐츠·상권 플랫폼 통합)

타깃 페르소나 (4)

• 가맹본사 운영 관리자
• 프랜차이즈 출점 전략 담당자
• 공공기관 도시·관광 담당자
• 지자체 빅데이터 정책 담당자