60% 재방문율, 일본이 관광객을 이해하는 방법 톺아보기

2월 9일, 드디어 평창 동계 올림픽이 열립니다. 역대 최대 금메달과 최다 참가국이 모이면서 전 세계의 뜨거운 관심을 받고 있는 평창 올림픽은 또한, 세계에서 가장 거대한 비즈니스의 장입니다. 올림픽 기간 동안 약 20만 명에 달하는 외국인 관람객이 한국을 방문하며 이에 따른 경제 효과는 수 조원에 달할 것으로 예측됩니다(2018년 평창 동계 올림픽 개최 타당성 조사 보고서).

이는 어쩌면 과제입니다. 관광객에게 좋지 않은 경험을 남긴다면 다시는 한국을 찾지 않게 될지 모르니까요. 우리는 이미 사드 갈등을 통해 외국인 관광객 감소가 관광 매출에 얼마나 큰 타격을 미치는지 한차례 겪은 바 있죠. 이런 일은 향후에 충분히 재발할 수 있습니다. 그러니 평창 올림픽을 기점으로 관광객이 어떤 이유로 한국에 방문하고, 어떤 경험을 하고 가는지 이해할 필요가 있습니다. 2년 뒤 도쿄 올림픽 유치 예정인 일본은 어떻게 하고 있을까요?


한국과 일본의 외국인 관광객 비교

한국문화관광연구원에 따르면 지난해 한국을 방문한 외국인 관광객은 약 1700만 명이며 이중 재방문율은 38.6%, 일본은 관광객 약 2400만 명이며 재방문율은 61.6%입니다. 높은 재방문율은 곧 더욱 많은 관광객 유치로 이어진다는 걸 알 수 있는 데이터입니다. 한국의 외국인 재방문율은 재작년부터 줄어드는 추세입니다 (46.1% ► 38.6%).

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그림 1. 한국의 외국인 관광객 재방문율은 38%에 그친다는 기사(goo.gl/vzBdG3)

그럼 우리는 무엇을 준비해야 할까요? 단순히 출입국 데이터에 의존하는 것을 넘어서 관광객의 이동 경로 및 관광 패턴을 다각도로 분석해서 이를 기반으로 재방문을 활성화해 지속가능한 관광문화를 조성해야 합니다.


2020년 도쿄 올림픽을 앞둔 일본

일본은 2020년 도쿄 올림픽 개최를 앞두고 있습니다. 이에 관광문화 성장을 위해 정량적인 분석에 특히 힘쓰고 있죠. 단순 출입국 데이터를 넘어서 일본 관광객이 구체적으로 어떤 경험을 했는지에 대해 다양한 심층 데이터를 활용하는 시도입니다. 그 중에는 워크인사이트를 활용한 사례도 있습니다.

사례 1. 시간대별 관광객 데이터

아래는 일본의 한 관광지의 시간대별 관광객 데이터입니다. 이 지역은 매년 축제를 통해 국내외 많은 관광객을 유치하는데, 더욱 효율적인 관광 사업을 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 그중 하나가 평일과 주말의 시간대별 관광객을 구체적으로 분석하는 것이었습니다. 단순한 일 관광객 수 말고요.

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그림 2. 한 일본 관광지의 시간대별 관광객 그래프

그래프를 보면 오후 7~8시가 가장 관광객이 많은 ‘피크 타임’이군요. 이럴 때는 역발상으로 이 시간을 피한 이벤트를 개최해 해당 지역의 관광객 혼잡도를 조절할 수 있습니다. 방문객에게 쾌적한 관광 환경을 제공하기 위해서죠. 너무 번잡한 여행지는 다시 찾고 싶지 않으니까요. 또한, 상점들은 이 시간대 집중적인 프로모션을 통해 추가적인 매출 상승을 기대할 수도 있겠군요.

사례 2. 골목 별 관광객 데이터

다음 사례는 골목 단위 데이터입니다. 관광지 안에서 골목 별로 유동인구가 많은 지역과 한적한 지역을 알 수 있습니다. 이는 상점에게 매우 중요한 정보입니다. 관광객의 이동 경로와 관광 패턴을 좀 더 구체적으로 분석해서 솔루션을 찾을 수 있기 때문이죠.

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그림 3. 골목별 관광객 동선 시각화

화살표는 이동 뱡향을 나타내며 선이 굵을수록 유동 인구가 많다는 걸 뜻합니다. 화살표가 양쪽으로 나타나는 구간은 말그대로 많이 왔다갔다 하는 골목이라는 뜻입니다. 같은 관광지에서도 A-D 구간과 A-E 구간의 유동인구가 특히 많다는 점이 흥미롭습니다.

볼거리가 풍부하거나 여행 블로그에 소개된 상점이 밀집한 골목일지 모르겠습니다. 단순히 동선이 편리하기 때문일 수도 있고요. 그럼 유동인구가 적은 다른 골목에 볼거리와 즐길거리를 강화해서 관광객이 전 지역을 고르게 경험하게 만든다면 어떨까요?

사례 3. 관광지 간 이동 패턴 데이터

내국인과 외국인 관광객의 이동 경로 및 관광 패턴은 다릅니다. 외국인 관광객의 여행 출발점은 공항일테니까요. 이에 내국인과 달리 공항과 가까운 지역을 시작으로 이동 경로가 그려집니다. 그럼 관광 패턴 역시 다를 수 밖에 없겠죠.

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그림 4. 내/외국인의 관광지 간 이동 패턴 그래프(좌: 내국인, 우: 외국인)

일본의 한 관광지의 내국인과 외국인의 이동 패턴을 비교한 그래프입니다. 외국인 관광객은 내국인의 첫 관광지를 마지막에 방문한다는 걸 알 수 있습니다. 내국인의 마지막 관광지가 외국인에게는 다음 관광지로 이동할 때 잠시 들리는 곳이죠. 최근 일본은 이러한 데이터에 따라 내국인과 외국인의 프로모션을 다르게 진행하면서 마케팅 비용을 효율화하는 추세입니다.

일본 사례를 통해 중요한 사실을 알 수 있습니다. ‘시간대별・골목별 관광객’ 같은 구체적인 데이터 분석일수록 다음에 어떤 액션을 취해야 할 지 명확해진다는 것입니다. 그중에서도 관광객이 유독 적은 시간대와 인적이 드문 골목에 대한 데이터는 사고의 전환을 통해 얻은 값진 결과죠. 일본은 이렇게 구체적인 데이터를 활용해서 관광객 유치 전략을 수립하고 있었습니다.

그 중의 한 예로 일본의 한 지역에서는 축제 기간 ‘체크인 랠리’ 이벤트를 개최했습니다. 골목 구석구석을 다니면서 스탬프를 모아서 상품을 받는 이벤트입니다. 관광객의 골목별 이동 경로를 파악한 뒤 전 지역을 고르게 경험할 수 있도록 유도한 것이죠. 결과는 성공적이었습니다! 이벤트를 통해 이 관광지의 외국인 관광객 수는 전년 대비 크게 성장할 수 있습니다. 이듬해 재방문율 역시 늘어날 것으로 예상되고 있습니다.


한국이 준비해야 할 것

현재 한국이 관광 산업에 활용할 수 있는 데이터는 국가별 출입국 정도입니다. 외국인 관광객이 한국에서 어떤 관광을 즐기는지 좀 더 구체적으로 알아야 합니다. 좀 더 구체적이고 정량적인 데이터가 필요합니다. 그럼 잠깐 일본 사례에서 활용한 데이터가 무엇인지 다시 살펴보죠.

주로 방문하는 관광지와 시설: 관광지 상권 분석을 위한 가장 기본적인 데이터입니다. 이를 통해 관광객이 주로 방문하는 관광지가 어디인지, 주로 이용하는 시설이 무엇인지를 정량적으로 파악할 수 있습니다. 관광객의 이동 경로 및 체류 시간: 하나의 관광지에서 시간대 별 관광객 데이터와 골목 별 관광객 데이터를 파악할 수 있는 구체적인 데이터입니다. 특히 한국은 일본과 달리 재방문율이 떨어지는 상황이므로 관광지에서 어떤 경험을 했는지 구체적으로 알수록 좋습니다.

내/외국인의 관광지 간 이동 패턴: 한 관광지에서 다른 관광지로 이동하는 패턴에 대한 데이터입니다. 내국인과 외국인의 관광 출발지는 각기 다르기 때문에 내/외국인을 최적화한 프로모션을 다르게 진행할 수 있습니다.

이러한 데이터는 월・분기・반기・연 단위로 수집해야 하며, 필요한 시점에 데이터를 바로 확인할 수 있어야 합니다. 시시각각 변하는 트렌드를 빠르게 대응해야 하니까요. 그럼 관광객이 혼잡한 시간대를 피해 방문할 수 있는 시간대를 제공하거나, 관광객들이 잘 모르는 골목 소개 콘텐츠를 만들어 골목으로 관광객을 유도하는 전략을 세울 수도 있을 것 같습니다. 나아가 장기적 관점으로 몇 개의 연관성 높은 관광지를 하나의 테마 관광 상품으로 만들 수도 있고요. 이처럼 데이터는 무엇을 준비하고 실행할 지 알게 해주는 ‘선지자’이기도 합니다.



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그림 6. 관광객에 대한 구체적인 데이터를 얻을 수 있다면 무엇을 할 수 있을까?

변화하고 있는 한국 관광 산업

최근 다행스럽게도 몇몇 공기업에서 긍정적인 변화가 포착되고 있습니다. 관광객들이 한국의 관광지에 얼마나 방문하고 어떤 경험을 하고 가는지 정량적으로 파악하기 시작한 것이죠. 관광객들의 행태를 파악했을 때 우리가 얻을 이익은 많습니다.

관광객들이 좋아하는 관광테마를 파악해서 한국만의 관광콘텐츠를 만들 수 있음은 물론이거니와 관광객에게 만족스러운 경험을 제공함으로써 자연스레 재방문율은 올라가게 될 것입니다. 이뿐만이 아닙니다. 관광객에 의해 발생하는 매출도 증가할 테니 이와 관련된 화장품이나, 기타 산업들도 긍정적인 영향을 받을 것입니다.

그런 의미에서 평창 올림픽은 아주 좋은 실험 무대입니다. 역대 최대 금메달, 최다 참가국이 참여하는 이번 올림픽을 시점으로 "다시 오고 싶은 한국"으로의 힘찬 발걸음이 시작되었으면 하는 바람입니다. 저희도 이번 올림픽을 전후로 흥미로운 데이터를 발견한다면 글을 통해 소개하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.:)