상권분석이 숫자를 만났을 때 > 상권분석

상권분석은 철저하게 숫자, 즉 통계를 바탕으로 한다. 통계정보에는 각종 라이프스타일 정보, 설문조사 데이터, 소비행태, 기호도 정보, 업종정보, 매출정보 등 수 백여 가지 정보 가운데 상권특성에 따라 분석에 필요한 데이터를 분류하여 산출해 낸다.

일반적으로 일부 브로커들이 하는 감각적이고 경험적인 “의견”이 아니라 다양한 통계정보를 가지고 지극히 과학적이고 논리적으로 “분석”해 내는 고도의 실용학문인 것이다. 그러기에 상권분석을 제대로 하려면 그만큼 시간과 돈이 많이 든다.

그래서 상권분석을 제대로 하려면 경제학, 경영학, 통계학, 부동산학, 도시공학, 심리학 등 다양한 인접학문에 대한 학습이 전제되어야 하며 이를 기초로 축적된 경험과 노하우를 접목했을 대 비로소 제대로 된 상권분석을 할 수 있다.

또한 상권분석은 단지 점포 내기 위해 하는 것이라고 생각하는 경우가 많으나 실제로 이는 빙산의 일각이고, 대형유통업체, 건설업체, 자동차판매업체, 금융기관 등 거의 전 산업에 적용되는 필수적인 보고서다. 특히 점포창업의 경우는 경영을 위한 네비게이션이며 사업계획서라 할 만큼 그 비중이 높다.

세계적인 초대형 유통업체인 월마트를 물리친 토종업체이며 연간 매출액이 12조원에 달하는 이마트도 철저한 상권분석에 의해 입지를 결정한다. 8만 여개가 넘는 품목들을 적재적소에 배송하고 수량을 조절하는 이면에는 연간 50억 건이 넘는 방대한 각종 데이터베이스가 없이는 불가능하다.

일본의 대표적인 편의점은 세븐일레븐 역시, 선도브랜드답게 다양한 고객정보를 마이닝해서 최적의 입지를 찾아내며 고객들의 선호도나 구매 트렌드에 따라 새로운 상품을 개발하기도 한다. 언뜻 보면 전혀 상관이 없는 것 같은 택배를 접목시킨 것도 그렇고, 웰빙 트렌드를 바탕으로 유기농 식재를 판매하는 것도 숫자분석을 통해서 이루어졌다.

카드사 역시 예외는 아니다. 비시카드의 경우, 2천 8백여만명의 고객이 날마다 사용하는 카드 정보를 CRM을 통해 고객 개개인의 동선과 기호도를 분석해 내고 이 결과를 바탕으로 각종 생활정보나 상품정보를 선별적으로 보내준다.

자동차 전문기업 벤츠사는 신차를 개발할 때 교통량이나 대상고객의 라이프스타일 정보는 물론 구간별 인구통계정보, 소득수준 정보 등 다양한 데이터를 마이닝해서 모델을 만들어 내며 판매가격도 이에 따라 결정한다. 차체가 작고 귀엽게 디자인된 ‘스마트(Smart)’도 1인가구의 급속한 증가 추세를 감안해서 만들어졌고, 그 결과 대박이 났다.

유행에 크게 민감하지 않을 것 같은 교복이나 욕실 디자인도 우리나라의 ‘에리트베이직’이나 미국의 ‘시어즈’에게는 “숫자”가 전략수립에 아주 특별하게 이용됐고, 동 업계에서 유래를 찾기 힘들 정도로 공전의 히트를 기록한 CJ의 ‘햇반’이나 ‘처음처럼’도 철저한 숫자분석을 통해 탄생한 제품이다.

그뿐 아니다. 프로야구, 축구등 스포츠도 철저한 숫자분석을 통하지 않으면 승리하기 어렵다. 날씨, 타자의 습관, 투수의 성격, 감독의 전략 등 다양하고도 폭넓은 데이터를 심도있게 분석해 대응할 때 비로소 승리할 수 있는 것이다. 특히 투수의 구질분석은 오랫동안 축적된 데이터가 없다면 쉽지 않다.

이렇듯 숫자는 너무나 광범위하고 다양한 분야에서 오늘도 승리를 위해 요리되고 있다. 이런데도 창업할 때 상권분석을 게을리 한다면 그야말로 ‘대책 없는 사람’이 될 것이다