mg-nara1 님의 블로그

1. 실시간 검색어가 뜨는 순간 — 데이터는 어디서부터 시작될까?포털의 실시간 검색어(이하 ‘실검’)는 디지털 사회의 ‘심박수’와도 같다. 특정 키워드가 상위권에 진입하는 순간, 소셜 미디어 대화량이 폭발하고, 언론은 “XX 난리” 같은 제목으로 후속 보도를 쏟아낸다. 이번 분석을 위해 나는 2024년 1월부터 4월까지 네이버‧다음의 실검 상위 20위 데이터를 5분 간격으로 크롤링했고, 같은 기간 카드사·PG(결제 대행)에서 제공받은 13개 업종의 시간대별 매출 로그를 매칭했다. 실검 등장 시점(T₀)과 소비 증가 시점(T₁) 사이의 지연값(Δt)을 계산해 보니 평균 3.2시간, 최대 29시간까지 벌어졌다. 개인적으로는 “실검→즉시 소비”를 예상했는데, 데이터는 대부분의 키워드가 ‘충분히 회자된 뒤’ 지..

어느 날 갑자기 특정 브랜드 제품이 ‘틱톡’이나 ‘인스타그램 릴스’에서 확 뜨기 시작한다. 며칠 지나지 않아 사람들이 줄을 서기 시작하고, 심지어 품절 사태까지 벌어진다. 우리는 이런 현상을 흔히 ‘SNS 바이럴 대박’이라 부른다.그런데 정말로 SNS 바이럴은 매출을 견인하는 절대적인 변수일까? 단순한 노출의 축적일까, 아니면 일정 조건이 충족되어야만 매출이라는 결과로 이어지는 것일까? 이번 글에서는 실제 데이터를 바탕으로 바이럴 전후의 검색량 및 매출 추이 변화를 분석하고, 그 속에서 우리가 놓치고 있는 진짜 핵심을 파헤쳐보고자 한다.바이럴 시점 전후 검색량 비교 – ‘기준선’이 어떻게 달라지는가?분석 대상으로 삼은 건, 지난 2023년 하반기에 SNS에서 큰 반향을 일으킨 국내 디저트 브랜드의 ‘말차..

‘비 오는 날에는 담배가 더 잘 팔린다’는 말을 들어본 적 있는가? 혹은 추운 겨울, 몸을 웅크리며 담배를 사러 나가는 사람들의 모습을 본 적은?편의점이라는 공간은 계절과 날씨의 흐름에 따라 소비자 행동이 어떻게 변하는지를 가장 빠르게 반영하는 곳 중 하나다. 이번 글에서는 날씨 변화에 따라 담배 판매량이 실제로 얼마나 영향을 받는지, 단순한 속설을 넘어 데이터 기반의 상관관계를 분석해 본다.담배 판매 데이터와 날씨 데이터의 수집 및 전처리이번 분석에는 수도권 지역의 5개 대형 편의점 브랜드로부터 제공받은 월별 판매량 데이터를 활용했다. 분석 기간은 2022년 1월부터 2023년 12월까지로, 총 24개월 간의 데이터를 기준으로 했다.날씨 데이터는 기상청 오픈 API를 통해 수집했고, 기준 변수는 기온,..

축제가 열린 날, 예약도 함께 불타올랐다최근 몇 년간 여행을 떠날 때 내가 가장 먼저 여는 앱은 지도도, 날씨도 아니다. 숙박앱이다.놀랍게도, 이 숙박앱의 예약률은 단순히 주말과 평일 차이만 있는 게 아니다. 지역 축제 기간 동안, 특정 도시에 무슨 일이 일어나고 있을 때 예약률은 놀라운 그래프 곡선을 그린다.이번 분석은 바로 이 점을 추적했다. 단순히 "많이 예약됐다"는 감각이 아닌, 데이터가 말하는 이야기를 통해 지역 축제와 숙박앱의 상관관계를 들여다봤다.갑작스레 뛰는 예약률, 축제와의 묘한 교차점이번 분석에서는 국내 주요 숙박앱 두 곳의 API 데이터를 활용하여, 2022년부터 2024년 상반기까지의 일별 예약률 변화를 추출했다.기준 지역은 진주 남강 유등축제, 보령 머드축제, 안동 탈춤 페스티벌,..

광고는 클릭됐지만, 가게는 비어 있다?“광고 클릭률이 높은데 왜 매장에 사람이 없을까?”이 질문은 내가 실제로 지역 광고 대행 프로젝트를 맡았을 때 가장 많이 들었던 질문 중 하나다. 실제로 네이버 스마트플레이스나 카카오광고 관리자 페이지에서 ‘광고 성과’를 보면 클릭률은 나쁘지 않은데, 사장님 말로는 “그날도 손님 거의 없었다”라고 하신다.처음엔 데이터에 문제가 있나 싶었지만, 오히려 데이터는 ‘정확히 현실을 반영하고 있다’는 결론에 도달했다. 문제는 숫자 그 자체가 아니라 ‘어떻게 해석하느냐’였다.클릭은 했지만 발걸음은 옮기지 않았다광고 클릭률은 흔히 말하는 CTR(Click Through Rate)이다. 노출 수 대비 클릭 수를 나타내는 지표로, 온라인 광고의 기본 지표다. 이번 분석에서는 서울과 ..

“리뷰 많은 곳이 무조건 장사가 잘될까?”이건 내가 오랫동안 궁금해했던 질문 중 하나였다. 카카오맵이든 네이버 플레이스든, 음식이나 카페를 고를 때 무의식적으로 손이 가는 건 ‘리뷰 수 많고, 평점 높은’ 가게다. 그런데 어느 날 문득 이런 생각이 들었다. 정말 리뷰 수와 평점이 실제 매출에 직결되는 걸까?이 질문에 답하기 위해 서울 내 주요 상권의 음식점 데이터를 바탕으로, 리뷰 수·평점·위치·매출 지표 등을 크로스 분석해 봤다. 분석 결과는 흥미로웠고, 내 개인적인 소비 습관도 돌아보게 만드는 시간이 되었다.리뷰 수와 매출 간의 관계 – 무조건 많다고 좋은 건 아니다우선, 서울 시내 6개 주요 상권(연남동, 망원동, 강남역, 성수동, 노량진, 건대입구)의 음식점 중 리뷰 수 상위 30%와 하위 30%..

요즘은 온라인 쇼핑몰을 하나쯤 운영하거나, 최소한 관심을 가지는 사람이 많아졌다. 나도 과거에 6개월간 소규모 쇼핑몰을 운영하며 유입 분석에 시간을 쏟았던 기억이 있는데, 그중에서도 ‘페이지 체류 시간’과 ‘장바구니 추가율’ 간의 상관관계를 가장 궁금해했다. 단순히 오래 머문다고 해서 구매로 이어지는 건지, 아니면 짧고 임팩트 있는 방문이 더 효율적인 건지 말이다.이 글에서는 실제 쇼핑몰 데이터를 기반으로 페이지 체류 시간이 장바구니 전환율에 어떤 영향을 미치는지, 어떤 유형의 페이지가 효과적인 전환을 이끄는지를 데이터 시각화와 함께 분석해보고자 한다.체류 시간이 길수록 전환율이 높을까?일반적으로는 방문자가 상품 상세 페이지에 오래 머무르면 관심도가 높다고 판단하고, 전환 가능성도 클 것으로 예상한다. ..

코로나19 팬데믹은 우리의 일상을 송두리째 바꾸어 놓았다. 특히 ‘배달’은 단순한 식사 수단을 넘어, 위생과 안전을 지키는 생존의 도구로 자리매김했다. 하지만 이제는 마스크 없이 외식이 가능해진 일상으로 돌아오면서 배달 수요는 전국적으로 일정한 회복 흐름을 보이지 않는다. 지역에 따라 회복 속도는 다르고, 그 안에는 인구 구조, 상권 특성, 소비자 성향 등 복합적인 요인이 얽혀 있다.이번 글에서는 코로나 이후 배달 수요가 어떤 흐름을 보였는지, 특히 서울, 수도권, 광역시, 지방 소도시를 중심으로 지역별 배달 수요 회복 속도를 비교 분석해 본다. 데이터를 해석하는 과정에서 필자 개인의 경험과 느낀 점도 함께 담아보았다.서울 vs 지방 소도시 – 회복 속도에 드러난 라이프스타일 차이서울과 수도권은 코로나 ..