값싸고 편리한 주유소를 찾는 것은 모든 운전자들에게 주어진 과제입니다. 따라서 주유소 점주에게 있어서는 접근성이 높은 입지 조건이 가장 중요한 위치 선정에 있어서 가장 중요합니다. 이에 DFRC는 자사의 실시간 유동인구 통계 분석 시스템인 LBASense를 이용하여 이러한 주유소들의 문제점을 해결하는 데에 도움을 드리고자 합니다.
LBASense가 제공하는 핵심 정보는 아래와 같습니다.
- 일일 방문자 분석
- 시간별 방문자 분석
- 일일 체류시간 분석
- 일일 유입 분석
1. 일일 방문자 분석
방문객의 실제 집계 데이터를 수집하기 이전에 매출 등의 데이터를 이용하여 시스템을 최적화하는 과정을실행했습니다. 차량의 수를 수동으로 집계하는 CCTV와는 달리, LBASense는 휴대폰 기기 수를 집계합니다. 따라서 아래 그래프에 주어진 매출 건수에 비해 다소 높은 결과를 보입니다. 해당 데이터를 바탕으로 하여 점주들은 그들의 주 고객층의 특성에 대한 더욱 상세한 정보를 알 수 있습니다.
그래프 1: 일일 방문자 분석 (최적화)
2. 시간별 방문자 분석
그래프 2-1의 가운데 굵은 실선은 평균 값을 나타내며 이를 둘러싼 면의 하한과 상한은 각각 예측값의 최소값과 최대값을 나타냅니다. 따라서 이 면의 너비가 넓은 경우, 해당 지점으로의 방문객은 높은 변동성을 보인다고 할 수 있습니다.
혼잡도 – LBASense는 이와 더불어 각각의 장소에 대한 시간별 혼잡도를 시각화하여 보여줍니다. (그래프 2-2) 그래프의 각 셀은 시간별 혼잡도를 나타내며 그 색의 진함의 정도를 통해 혼잡한 정도를 표시하여 이를 통해 고객의 특성을 가늠할 수 있습니다. 주어진 그래프의 A, B 주유소의 경우, 각각 오후 2시와 4시에 가장 많은 손님이 몰렸음을 알 수 있습니다.
그래프 2-1: 시간별 방문자 분석
그래프 2-2: 시간별 방문자 분석 – 혼잡도
3. 일일 체류시간 분석
각 주유소의 평균 체류시간을 통해, DFRC는 주유소 점주분들로 하여금 서비스 프로세스의 병목과정과 그 해결책에 대한 단서를 제공해드립니다. 예를 들어, 셀프 서비스 주유소를 이용하는 다수의 고객은 저렴한 가격 때문에 불편과 시간을 감수합니다. 그러나 LBASense를 통해 서비스 과정을 단순화하고 총 소요시간을 단축시킴으로써 더 많은 고객을 유치할 수 있습니다.
그래프 3: 평균 체류시간
4. 일일 유입 분석
마지막으로 LBASense는 그래프 4-1, 4-2와 같은 유입 분석을 제공합니다. 그래프 4-1의 경우 주유소 A, B, C 별로 1회 이상 방문한 충성 고객의 비율을 표시합니다. 또한 여러 주유소에 해당 솔루션을 설치하는 경우, 고객의 행동 패턴을 그래프 4-2와 같이 조사할 수 있습니다. 이는 사업을 시작 및 폐업을 결정하고자 하는 경우 유용한 기준이 됩니다.
그래프 4-1: 일일 유입 분석 – 주간 재방문 고객
그래프 4-2: 일일 유입 분석 – 교차 방문 분석
