불확실성의 시대, 우리는 어디로 가야 하는가? 특히 상업용 부동산 투자와 자영업 창업은 예측 불가능한 시장의 흐름 속에서 한 치 앞을 알 수 없는 미지의 항해와도 같다. 수십 년간 쌓아온 경험과 오랜 직관이 한때 성공의 척도였을지 모르지만, 급변하는 소비 트렌드와 무한 경쟁 속에서는 더 이상 통하지 않는 옛 방식이 되고 말았다. ‘목 좋은 자리’라는 막연한 표현이 더 이상 유효하지 않은 시대, 우리는 성공을 위한 새로운 이정표를 찾아야 한다. 바로 ‘상권분석시스템’이 그 답이 될 수 있다. 과거, 상권 분석은 그야말로 발품을 파는 육체노동에 가까웠다. 매장 앞에서 인파를 세고, 경쟁 점포의 영업시간을 어림짐작했으며, 부동산 중개인의 주관적인 경험담에 의존하는 것이 전부였다. 그러나 21세기, 빅데이터와 인공지능 기술의 발전은 상권 분석의 패러다임을 송두리째 바꿔놓았다. 이제 우리는 단순한 어림짐작을 넘어, 특정 지역의 인구 통계, 소비 행태, 경쟁 환경, 미래 잠재력까지 객관적이고 과학적인 데이터로 파악할 수 있게 되었다. 누가, 언제, 얼마나 이 지역을 방문하고, 무엇을 구매하며, 심지어 어디서 왔는지까지 숫자로 증명해내는 시대에 살고 있는 것이다.
이번 칼럼은 상권분석시스템이라는 강력한 도구를 심층적으로 탐구하려 한다. 먼저 다양한 종류의 상권분석시스템들이 어떻게 진화해왔으며, 각각 어떤 기능을 통해 시장의 현상을 분석하는지 장점과 강점을 밝혀보려 한다.
부동산 사장에도 AI 분석시스템이 자리메김하고 있다©gettyimages
[시사의창 2025년 12월호=선종필 상가뉴스레이다 대표] 상권분석시스템, 성공의 지형도를 그리는 도구
상권분석시스템은 단순한 지리 정보 제공을 넘어, 소비자의 행동 양식, 경쟁 강도, 시장 트렌드, 심지어 상권의 미래 성장 가능성까지 복합적으로 분석하여 상업적 가치를 평가하는 첨단 도구이다. 이는 크게 공공기관에서 제공하는 서비스와 민간기업에서 제공하는 서비스로 나눌 수 있으며, 각 시스템은 특정 목적과 데이터 원천에 따라 고유의 강점을 지닌다.
개념의 진화…직관에서 과학으로
상권 분석의 역사는 그리 길지 않다. 과거에는 입지 전문가의 ‘촉’이나 다년간 축적된 개인적 경험에 크게 의존하는 경향이 짙었다. ‘이 지역은 유동인구가 많으니 장사가 잘 될 것이다’라는 식의 주관적 판단이 지배적이었다. 그러나 이러한 방식은 객관적 근거가 부족하며, 실패 시에는 그 원인을 명확히 파악하기 어려웠다. 소비 트렌드가 빠르게 변화하고 경쟁 환경이 복잡해지면서, 과거의 직관은 오히려 실패를 부르는 함정이 되기도 한다.
2000년대 중반 이후, 광범위한 데이터 수집 기술과 분석 역량의 발전은 상권 분석의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다. 스마트폰 사용자의 위치 정보, 신용카드 결제 내역, 공공기관의 인구 통계, 부동산 실거래가 정보 등 방대한 양의 ‘빅데이터’가 디지털화되면서, 이를 체계적으로 수집하고 분석할 수 있는 상권분석시스템이 등장한 것이다. 이는 특정 상권의 성별, 연령별 인구 분포, 소득 수준, 시간대별 유동인구 변화, 업종별 매출 추이, 경쟁 점포의 영업 현황 등을 정량적 데이터로 파악하게 한다. 이제 상권 분석은 주관적인 예측이 아닌, 데이터 기반의 과학적 추론 영역으로 진입했다.
게다가 다양한 주체들이 개발한 상권분석시스템은 저마다 다른 데이터 소스와 분석 알고리즘을 활용하며, 각기 다른 관점에서 상권의 가치를 조명하고 있는데 주요 상권분석시스템의 종류들과 그 실질적 강점을 알아보기로 한다.
소상공인365 인공지능 챗봇 [중소벤처기업부 제공]
소상공인시장진흥공단 ‘소상공인365’
소상공인시장진흥공단에서 운영하는 소상공인365는 주로 소상공인 및 예비 창업자의 성공적인 시장 진입과 안착을 돕는 데 특화된 공공 상권 분석 시스템이다. 이 시스템은 정부 통계청 자료, 신용보증기금 데이터 등 공신력 있는 공공 데이터를 기반으로 특정 상권의 업종별 월평균 매출액, 점포 수, 주요 고객 연령대 및 성별, 평균 영업 기간, 심지어 폐업률까지 소상공인에게 필수적인 경영 지표를 제공한다.
실질적 강점으로는 정부 기관이 운영하므로 정보의 신뢰도가 매우 높으며, 무료로 모든 기능을 이용할 수 있어 접근성이 탁월하다는 점이 가장 큰 강점이다. 특히 예비 창업자가 특정 업종의 시장성을 초기에 검토하고, 예상 매출액과 초기 투자 비용 대비 수익성을 가늠하는 데 결정적인 도움을 준다. 예를 들어, 커피 전문점 창업을 고려할 때, 특정 지역의 기존 커피 전문점들의 월평균 매출액, 고객 유입 패턴, 경쟁 강도 등을 손쉽게 파악하여 사업 계획의 현실성을 높일 수 있다.
서울시 ‘우리마을가게 상권분석 서비스’ (골목상권 상권분석 서비스)
서울시에서 제공하는 이 서비스는 서울이라는 거대 도시의 상권을 대상으로 매우 세분화된 분석 정보를 제공하는 것이 특징이다. 특정 ‘골목 상권’ 단위로 매출액의 증감 변화, 점포 수의 변동 추이, 유동인구의 성별·연령별·시간대별 특성, 주거인구, 직장인구 등 미시적이고 정밀한 지역 분석이 가능하다.
실질적 강점으로는 서울 지역 내에서 창업을 계획하거나 상업용 부동산 투자를 고려하는 이들에게 최적화된 시스템이 될 수 있다. 특히 대형 상권 분석에서는 간과될 수 있는 ‘골목상권’의 미시적인 트렌드와 잠재력을 깊이 있게 파악하게 한다. 서울시의 행정 데이터와 이동통신사 데이터를 결합하여 유동인구 패턴을 정밀하게 분석함으로써, 특정 요일과 시간대에 어떤 고객층이 주로 유입되는지 파악하여 효율적인 영업 전략 수립을 돕는다. 예를 들어, 특정 골목상권에 20대 여성의 유동이 오후 시간대에 집중된다면, 이들을 타겟으로 한 패션 잡화점이나 카페를 고려할 수 있다는 인사이트를 얻는다.
나이스비즈맵 (NICEbizmap)
국내 최대 신용정보회사인 NICE평가정보에서 운영하는 나이스비즈맵은 방대한 민간 데이터, 특히 신용카드 결제 데이터를 기반으로 상권 분석을 제공하는 대표적인 시스템이다. 이는 실제 소비자의 구매 행태를 직접적으로 반영한 매출 분석, 업종별 경쟁 현황, 유동인구 데이터, 상권 예측 등의 정보를 제공하는 데 강점을 지닌다.
실질적 강점으로는 카드 결제 데이터를 활용하여 특정 업종의 ‘실제 매출액’과 고객 특성(성별, 연령, 거주지)을 가장 정확하게 파악할 수 있다는 것이 핵심이다. 이는 곧 상권의 실질적인 활성화 지표와 잠재 고객의 ‘소비력’을 분석하는 데 독보적인 강점을 제공한다.
다양한 필터링 옵션을 통해 맞춤형 분석이 가능하며, 상권의 미래 변화를 예측하는 기능 또한 뛰어나다는 평가를 받는다. 예를 들어, 신규 주거 단지 조성 예정지의 잠재적 소비력을 카드 데이터를 통해 미리 예측하여 투자가치를 가늠하는 데 활용할 수 있다.
서울시 우리마을가게 상권분석서비스 리포트 [서울시 제공]
기타 상업용 부동산 전문 플랫폼 (BASA, 온큐브)
BASA나 온큐브와 같은 플랫폼들은 상권 분석 정보와 더불어 ‘상업용 부동산 자체의 정보’를 통합적으로 제공하는 데 주력한다. 임대 시세, 건물 상세 정보, 공시지가, 심지어 소유주 정보까지 종합적으로 제공하여, 상업용 부동산 투자를 목적으로 하는 이용자들에게 원스톱 솔루션을 제공하는 것이 특징이다.
실질적 강점으로는 상권 데이터와 부동산 데이터를 결합함으로써, 실제 투자 결정에 필요한 핵심 정보를 한 번에 얻을 수 있다.
특히 BASA는 경쟁 강도 진단 의견과 함께 월평균 매출액, 휴폐업률, 평균 업력 등을 분석하여 제공함으로써, 임대 수익률 분석이나 건물 매입 시 가치 평가에 필수적인 정보를 얻게 한다. 토지 용도, 건축물대장 정보 등을 통해 법률적 제한 사항까지 고려할 수 있게 돕기 때문에, 부동산 투자자의 시간과 노력을 크게 절감시킨다.
이제 각각의 상권분석 시스템의 여러 종류별 강점을 살펴보았다면 상권분석 시스템 작동의 근원이 되는 데이터들이 어떤 것이 활용되고 있는지 알아볼 필요가 있다
상권분석시스템의 정교함과 실용성은 오로지 그것이 어떤 데이터를 어떻게 활용하고, 그 데이터를 통해 얼마나 심도 있는 통찰을 도출해내는지에 달려 있다. 이 시스템들은 단순히 통계를 나열하는 것에 그치지 않고, 다양한 종류의 데이터를 교차 분석하여 상권의 숨겨진 가치를 드러내고 미래를 예측하는 통찰을 제공하게 되기 때문이다.
즉 상권분석시스템은 방대한 종류의 데이터를 융합하고 가공하여 상권의 특성을 다각적으로 분석하는데 이는 상권의 심장 박동을 읽는 청진기와 같은 역할을 한다.
인구 및 유동인구 데이터
주민등록인구 및 외국인등록인구가 활용되는데 이는 특정 지역의 연령, 성별, 가구 형태(1인 가구, 맞벌이 가구 등), 소득 수준 등의 인구 통계는 잠재 고객층의 인구 통계학적 특성을 파악하는 기초 자료이다. 이는 상권이 어떤 소비 계층을 주 고객으로 삼을지 결정하는 중요한 지표가 된다.
주중·주말 유동인구 및 체류 시간에는 이동통신사 기지국 데이터가 활용되는데 이는 시간대별, 요일별, 성별, 연령별 유동인구를 분석하게 한다.
특정 상권의 활성도를 넘어, 잠재 고객의 유입 패턴과 체류 시간을 파악하여 영업 시간을 최적화하거나 특정 시간대에 집중적인 마케팅을 펼치는 데 활용한다. 예를 들어, 주말에 가족 단위 유동이 길고 꾸준하게 이어진다면, 패밀리 레스토랑이나 키즈카페 등의 업종이 유리함을 시사한다.
직장인구 및 사업체 종사자 수는 사업자 정보가 활용되는데 이는 상권 내 오피스 밀집 지역이나 산업 단지의 직장인 규모는 평일 점심 및 퇴근 시간대의 유동인구와 소비 패턴을 형성하는 주요 동인이다. 이는 직장인 대상의 음식점이나 편의시설 입지 선정에 필수적인 데이터이다.
소비 및 매출 데이터
신용카드/직불카드 결제 데이터를 활용하는 경우로 카드사는 특정 상권의 실제 소비 행태를 가장 직접적으로 보여주는 결제 데이터를 제공한다. 업종별, 시간대별, 요일별 매출액과 결제 건수, 평균 결제 금액 등을 분석함으로써 특정 업종의 시장 규모와 성장률, 고객의 구매력 및 소비 패턴을 파악한다. 이는 곧 사업의 수익성을 예측하는 가장 강력한 지표가 된다.
현금영수증 및 세금계산서 기반 매출액 데이터도 활용이 되는데 국세청 등 공공기관 자료를 통해 특정 지역의 업종별 평균 매출액이나 매출 증감 추이를 파악한다. 이는 민간 결제 데이터와 함께 상권의 전체적인 매출 규모와 성장세를 파악하는 데 유용하다.
배달 주문 데이터도 최근 들어 보강되었는데 이는 최근 급성장한 배달 시장의 데이터를 통해 특정 지역의 배달 수요, 인기 메뉴, 경쟁업체 현황 등을 분석하게 한다. 비대면 소비 트렌드 속에서 배달 서비스 비중이 높은 업종의 경우, 이 데이터는 입지 선정과 메뉴 구성에 결정적인 영향을 미친다.
부동산 및 공간 데이터
토지 용도, 건물 용도, 연면적, 층수 등의 데이터가 활용되는데 이를 위해 건축물대장 및 토지대장 정보는 대상 부동산의 법률적 제한 사항 등을 활용한다. 이는 현실적인 실제 활용 가능성을 파악하는 데 필수적이다. 어떤 종류의 사업이 가능한지, 어떤 규제에 직면할 수 있는지를 알 수 있게 해준다
임대 시세, 공시지가, 실거래가 등이 활용되고 있으며 부동산 거래 데이터를 기반으로 대상 지역의 임대료 수준과 토지 및 건물 가치를 평가한다. 이는 상업용 부동산 투자 시 예상 수익률 분석의 핵심 요소이며, 자영업 창업 시 고정비용을 산정하는 데 중요한 기준이 된다.
주차시설 및 대중교통 접근성 분석을 통해 상권의 고객 접근성을 결정하는 중요한 요인을 사전에 파악해 보는 데 도움을 준다. 대중교통 노선과의 거리, 주차장 규모와 편리성은 잠재 고객의 방문을 결정짓는 핵심 데이터가 된다.
경쟁 및 상업시설 데이터
아마도 가장 알고 싶은 분석데이터 중 하나가 될 수 있는 부분인데 이를 통해 관심이나 검토하는 분야의 경쟁업체 분석을 통한 자생력 등을 사전 검토하는 데 도움을 주는 부분이다
사업체 수, 점포 수, 업력 및 휴폐업률의 자료가 활용되고 있는데 특정 업종의 점포 밀집도와 평균 영업 기간, 그리고 휴폐업률은 시장의 포화도와 경쟁 강도를 직접적으로 보여준다. 높은 폐업률은 해당 상권에서 해당 업종의 사업이 어렵다는 경고 신호가 된다.
프랜차이즈 입점 현황: 유명 프랜차이즈 브랜드의 입점 여부는 해당 상권의 잠재적 가치와 브랜드 인지도를 간접적으로 보여주는 지표가 된다. 이들은 철저한 시장 조사를 통해 입지를 선정하므로, 이들의 존재는 상권의 트렌드나 상권의 집중성이 있는지 등의 매력을 검증하게 된다.
유사 업종 점포 위치 및 밀집도도 활용되는데 거리감이나 입체감을 제공하는 영역으로 경쟁업체의 정확한 위치와 밀집도를 파악하여, 차별화된 전략을 수립하거나 경쟁이 덜한 곳을 찾아 블루오션을 개척하는 데 활용한다.
생활 환경 및 편의시설 데이터
직접적 요인이라기보다는 간접적 요인에 해당되지만 이런 간접적 요인들의 편익분포나 소비처 분포의 밀집도 또한 상권 분석의 가치분석에 큰 효용지수가 되기에 중요한 지표가 될 수 있다
주변 주요 시설이라 할 수 있는 학교, 병원, 관공서, 아파트 단지 데이터 등이 활용되는데 이러한 시설들은 안정적인 배후 수요를 창출하며, 상권 활성화에 큰 영향을 미친다. 이들 시설의 특성은 상권의 성격과 주 고객층을 규정하는 핵심 데이터가 된다.
문화시설, 공원 등 편의시설 정보도 활용되는데 주변 시설의 특징은 상권의 성격(예: 가족 단위 고객, 젊은 층 고객)을 결정하며, 고객 유입을 유도하는 보조적인 요인이 된다.
도시 개발 계획 및 규제 정보도 활용하는데 이는 지역 개발 계획, 도로 신설, 재개발, 신규 주거 단지 조성 자료들로 상권의 미래 가치를 예측하는 데 결정적인 역할을 한다. 어떤 규제가 상업 활동을 제한할 수 있는지도 중요한 분석 대상이다.
유용한 데이터라도 상권분석에는 통찰력이 필요하다
위에서 열거한 것처럼 유용하고 방대한 데이터들도 그 자체로는 단순한 숫자 더미에 불과하다. 그러나 상권분석시스템은 이 데이터 조각들을 유기적으로 연결하고 심층적으로 분석하여 상권의 심장 박동을 읽어내고, 숨겨진 기회를 포착하며, 잠재적 위험을 미리 경고하는 ‘실용적 가치’를 창출한다.
예를 들어, 특정 상권에서 카드 결제 데이터를 분석하니 ‘주말 유동인구가 평일 대비 30% 증가하고, 그중 30~40대 여성 고객의 소비가 의류, 뷰티, 카페 업종에서 두드러진다’는 인사이트를 얻을 수 있다. 여기에 ‘해당 상권의 주거인구 중 30~40대 젊은 부부가 인근 신규 아파트 단지에 집중되어 있다’는 주거인구 데이터를 결합한다.
이러한 분석은 해당 상권이 주말 가족 단위 나들이객 또는 30대 여성을 타겟으로 하는 의류/잡화점, 고급 베이커리, 미용 관련 업종에 적합하며, 인근 아파트 단지를 대상으로 한 특정 마케팅 전략이 효과적일 것이라는 구체적인 방향성을 제시한다. 이는 단순히 ‘사람이 많다’는 육안으로 얻을 수 없는 깊이 있는 정보다.
또 다른 시나리오를 가정해보자. 한 상권의 소상공인365 데이터를 보니 ‘월평균 매출액이 꾸준히 상승하고 있지만, 동시에 유사 업종 점포 수가 지난 1년간 20% 이상 증가했으며, 휴업률 또한 서서히 상승 추세이다’라는 지표가 나타난다. 이러한 데이터의 결합은 해당 상권이 외견상 성장하는 것처럼 보이지만, 실제로는 이미 경쟁이 심화되고 있으며 과열 조짐을 보인다는 중요한 경고등을 켠다.
이는 신규 진입 시 단순히 매출액 상승률만 보고 뛰어들기보다는, 차별화된 서비스나 독점적인 아이템을 통해 경쟁 우위를 확보해야 하거나, 아예 다른 상권을 모색해야 한다는 실질적인 의사결정의 근거를 마련해준다.
상권분석시스템은 이처럼 개별 데이터 조각들을 연결하여 상권의 전체적인 그림을 완성하고, 미래를 예측할 수 있는 스토리를 만들어낸다.
이는 투자가나 창업자가 과거의 경험이나 직감만으로 얻을 수 없는 깊이 있는 정보를 제공하며, 불확실성 속에서 가장 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 실용적 가치를 창출하는 핵심적인 과정이다.
※ 본 칼럼은 2회에 걸쳐 연재되며, 2026년 1월 상권분석시스템 두 번째 내용이 이어집니다.
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