제주관광객 이동 동선 보니 전략 보인다

제주특별자치도와 제주관광공사는 홍콩폴리텍대학교 박상원 교수 연구팀에 의뢰 분석한 ‘제주방문관광객 이동패턴 빅데이터 분석’ 결과를 발표했다.

분석결과, 8개의 의미있는 클러스터(핫플레이스)가 도출됐으며 클러스터마다 차이는 있었지만 검색결과에서 렌터카, 공항, 숙소 카테고리를 제외하면 대부분 바다, 치킨, 카페, 맛집 등으로 수렴하는 것으로 나타났다.

분석 결과 도출된 8개의 클러스터(핫플레이스)는 제주공항인근(제주시 동지역), 함덕해변(조천읍) 인근, 성산일출봉과 섭지코지(성산읍) 인근, 표선해변(표선면) 인근, 서귀포 구시가지(서귀포시 동지역), 중문관광단지(서귀포시 중문동), 협재-금릉해변(한림읍), 곽지-한담해변(애월읍)으로 나타났다.

 
이번 연구에서 눈여겨 볼 특징은 과거 제주 전 지역에 위치한 유명 관광지 중심으로 경유하던 이동 패턴에서 특정 지역을 선택한 후 그 지역 인근에서 여유있게 머무르는 여행 패턴을 보인다는 점이다.

클러스터 외부에서 유입된 관광객(평균 33%)보다 클러스터 내부에서 이동한 관광객(평균 67%)의 비율이 상대적으로 높게 나타났다.

클러스터 외부에서 유입된 비율이 상대적으로 높은 지역은 ‘함덕해변(조천읍)’과 ‘곽지-한담해변(애월읍)’ 등 제주시 동지역과 인접한 지역인 것으로 나타났다.

'함덕해변‘의 경우 외부에서 유입된 비율이 46%로 나타났고 ’곽지-한담해변‘은 클러스터 외부에서 유입된 비율이 49%로 나타났다. 이 두 지역 모두 제주시 동지역에서 유입된 비율이 가장 높게 나타났다.

클러스터 외부 유입 규모는 ‘제주공항인근’에서 출발한 사람들의 방문 규모가 큰 영향을 차지하지만 서귀포시의 경우 ‘서귀포시 구시가지’와 ‘중문관광단지’ 간에 서로 대칭적 이동이 발생했다.

이번 분석은 내비게이션 데이터, 공공 Wi-Fi 데이터, 버스카드 승/하차 태그 정보 데이터를 활용하여 실시했다.

내비게이션 데이터는 SKT T-map 검색 데이터 846만 6488건의 사용자 데이터를 이용했으며 자차/렌터카 이용자의 이동패턴 분석을 위해 활용됐다. 분석 내용은 빈도분석, 이동 동선 분석, 클러스터 분석, 타당성 검증, 패턴분석, 관광활동 분석 등이다.
 
공공 Wi-Fi 데이터는 내비게이션 데이터로 도출된 8개의 클러스터를 검증하기 위한 타당성 분석에 활용했으며 밀도추정 클러스터 방식을 사용했다.

버스카드 승/하차 태그정보 데이터는 대중교통 이용자의 이동패턴 분석을 위해 활용했다. 데이터 기간은 2018년 7월~2019년 10월이며 이용자 규모는 2018년 90만 9988명, 2019년 135만 4554명이고, 데이터 규모는 1개월당 약 4백만 건이다. 분석 내용은 시간적-공간적 패턴분석, 버스이용 패턴 네트워크 분석, 버스를 이용한 관광패턴분석 등이다.