(후기)3주차 빅데이터를 활용한 상권분석하기 - 임장기

[은준서]

 안녕하세요 은준서 입니다.

3주차 강의는 빅데이터를 활용한 상권분석하는 방법에 대해 배웠습니다.

족장님의 상가반 수업에서도 소상공인 사이트는 배웠습니다만.. 당시 아는만큼 보인다고..

저런 tool 이 왜 필요하고 어디에 쓰는지 잘 이해가 안되어 제것으로 만들지 못했던 것 같습니다.

수원 인계동 상권을 4블럭으로 나누고, 거기서 또 더 detail 하게 나누고..

상가 물건이 나오면 이 입지가 여기서 몇등일까하고 판단하기가 정말 쉽지 않은데.. 

tool 을 이용한 검토를 통해 깊게 파헤칠 수 있을 것 같습니다.

3주차 수강 전 기흥구로 임장을 다녀왔었는데, 다녀와서 소상공인 tool 을 이용해 봤습니다.

2주차 수업 내용의 연장으로 경매 물건지만 임장하는 것이 아니라 그 일대 지역을 크게 보며 분석하는데 도움이 됐습니다

기흥구는 아래 그림자 같이 크게 5군데로 볼 수 있으며,

이번 임장에서는 시간이 되는대로 기흥역 주변/강남대 상권/동백역 상권을 돌아봤습니다.

기흥역 일대는 분당선과 경전철이 있으며 환승센터 역할을 했습니다.

상업지구에 지어진 5,670 세대의 아파트와 오피스텔이 있지만,

단지내 상가만 즐비하고 근린생활과 중심상업의 역할은 기대할 수 없었습니다.

높은 단지내 상가 분양가와 임대료로 많은 상가가 공실입니다.

또한 AK 백화점이 이 지역 상권을 흡수하는 모습입니다.

다음은 기흥역 인근 강남대역 상권입니다.

강남대학교 총 인원은 9,000 여명 정도이며, 배후세대가 1,850 세대 정도 입니다.

대학생의 소비와 배후세대로 활성화가 이뤄질 상권으로 생각했지만,

대학생들의 기여도가 상당히 낮았습니다.

영업중인 사장님과의 인터뷰에서도 대학생보다는 인근 아파트에서 소비로 상권이 살고있다고 합니다.

이렇기 때문에 배후 세대 대비 상가의 비율이 높아 8층 상가들중 3층 이상은 홍소장님 표현대로

형편없는 업종들이 입점해 있거나 공실이 많은 상태였습니다.

1/2번 입지로 나눠서 소상공인 tool 을 이용해서 확인해 봐도 임장 결과와 다르지 않은 좋지않은 상권임을

다시한번 확인하게 되었습니다.

다음은 동백역 상권 입니다.

동백역의 아파트 배후세대는 3,000 세대 정도 입니다.

하기와 같이 길게 펼쳐져있는 상권을 두 군데로 나눠서 동백역 주위는 영업이 잘 될것이라 생각했습니다.

하지만 위 사진의 오른쪽 상권에서도 detail 하기 들어가면 하기 사진과 같이

분명하게 차이를 느낄 수 있었습니다.

동백역 주면과 대로에 인접한 상권은 근린상권으로 학원/병원들로 채워져 있지만,

그 이면 상권은 형편 없었습니다.

임장을 다녀와서 각 상권의 미묘한 차이에 대해 정확히 판단하기 어려웠지만,

홍소장님 3주차 수업을 듣고 대입해 보니 detail 분석으로 각 상권을 판단하는데 도움이 되었습니다.

시간이 없어서 못가본 기흥구청과 동백 이마트 상권은 다음 기회에 또 찾아볼 예정이며,

이런 식으로 상권을 하나씩 파악하면 나만의 big data 구축에도 도움이 될 듯 합니다.

감사합니다.

[너도 밤나무]

은주서님 좋은내용 나눔 감사합니다~^^

[은준서]

아닙니다. 시간내서 읽어주셔서 감사합니다. ^^

[호달(hodall)]

수업시간에 배운 내용을 임장에 적용해 보셨군요
지역 상권분석 잘 보고 갑니다

[열정만개]

소상공인 툴 넘 좋으네요~!
정리해 주셔서 감사해요^^