지금 이 순간에도 계속해 쌓이는 카드사들의 결제 데이터에는 고객의 이용 금액뿐만 아니라 장소와 시간, 이용자의 연령 등 다양한 정보가 담겨 있다. 이 때문에 카드사들은 이미 방대한 분야에서 적극적으로 결제 데이터를 활용 중이다.
지난달 1일 서비스를 시작한 서울시의 ‘우리 마을 가게 상권 분석 서비스’(golmok.seoul.go.kr)는 BC카드에서 제공한 카드 결제명세 등의 빅데이터를 토대로 골목 상권에 대한 분석 자료를 제공한다. 특히 이미 자영업에 종사하는 사람이라면 본인의 가게 위치와 업종을 선택한 뒤 알고 싶은 상권을 입력해 해당 상권에서 이뤄지는 실제 고객들의 소비패턴을 뽑아 볼 수 있다. 삼성카드도 지난해 7월부터 빅데이터를 활용해 가맹점의 마케팅 사업을 지원하고 있다. 가맹점들의 요구 사항을 분석하고 빅데이터를 바탕으로 이들에 적합한 마케팅을 조언해주는 것이다.
대출 상품에도 카드 결제 데이터가 쓰인다. 우리은행이 지난해 내놓은 중금리 대출 상품 ‘위비 소호(SOHO) 모바일 대출’을 이용하면 모바일을 통해 별도의 서류 제출이나 지점 방문 없이 대출을 받을 수 있다. 이때 대출 심사에 활용되는 것이 전국 약 280만 개 카드가맹점 빅데이터를 활용해 만든 사업성 평가지수다.
이번에 신한카드가 분석한 것은 오피스텔과 원룸, 고시원에 거주하는 1인 가구 회원들의 소비패턴이다. 신한카드 분석팀은 1인 가구가 살 만한 실제 주소를 파악한 뒤 이 주소를 토대로 지난해 11월부터 올해 1월까지 그들의 소비행태를 분석했다. 그리고 학(學)옥살이족, 도화지족 등의 신조어를 만들어냈다. 단지 결제액의 규모나 소비패턴 등을 통해 1인 가구 여부를 추정했던 기존의 데이터 추출 방식과는 다른 새로운 시도였다.
이번 분석의 주축이 된 신한카드의 인턴사원(대학생 및 대학원생)들은 이 작업이 카드사들의 마케팅 기법 개선에도 큰 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 대학원에서 빅데이터분석학을 전공하는 인턴 장준규 씨(30)는 “카드를 발급받는 즉시 해당 고객이 1인 가구라는 사실을 확인할 수 있으면 그에 맞춘 혜택이나 프로모션을 제공해줄 수 있을 것이라고 생각한다”고 말했다.
분석 과정에서 일부 한계도 있었다. 인턴 손수현 씨(24)는 “나름대로 1인 가구를 정교하게 분류하려고 했지만 분석 대상이 된 1인 가구들의 실제 수입이 어느 정도인지는 알 수가 없었다”며 “따라서 원룸에 살지만 소득수준이 높은 1인 가구는 따로 분리해내지 못했다”고 말했다.
미얀마에서 온 유학생도 분석에 동참했다. 흐닌난다윈 씨(23·여)는 “미안먀에는 1인 가구가 거의 없는데 한국은 1인 가구가 점점 늘어나고 관련된 비즈니스 아이템도 많아지고 있다는 사실을 이번 기회를 통해 알게 됐다”고 말했다.
박희창 기자 ramblas@donga.com
박희창 기자ramblas@donga.com
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