머신러닝 알고리즘을 활용한 외식 고객의 소비지출 추정에 관한 연구

Abstract

본 연구는 경기도 양평군 소재 외식업체를 대상으로 고객매출을 증대시킬 수 있는 소비지출 추정모델의 개발 및 이에 대한 예측정확도를 확인하고자 한였다. 이를 위해 한국데이터거래소(KDX)의 21,613개의 데이터를 활용하여 랜덤트리, 인공신경망, 서포트벡터머신 및 선형의 머신러닝 알고리즘을 구축하여 추정모델의 결과를 제시하였다. 추정모델의 결과는 다음과 같다. 첫째, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 외식소비지출에 대한 설명변수의 중요도를 확인한 결과, 지역별 유동인구가 가장 높게 나타났고, 외식업체의 위치 순으로 나타났다. 둘째, 머신러닝 알고리즘의 예측정확도를 확인한 결과, 랜덤트리는 .831, 서포트벡터머신은 .794, 인공신경망은 .934, 선형은 .870이었다. 또한 평균 소비지출은 64,510원, 이에 대한 평균절대오차는 10,810원이었으며, 이에 대한 예측정확도는 .903이었다. 즉, 고객은 만족도가 높을 경우, 추후 재방문시 평균 1만 원 정도를 더 지불할 수 있다는 것을 의미한다. 결과적으로, 인공신경망의 추정모델링 정확도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 셋째, 양평군의 유동인구를 확인하기 위해 데이터 시각화를 수행하였다. 결과적으로 방문고객의 대다수가 남한강 및 북한강 지역의 레스토랑 및 카페에 집중되고 있는데, 이는 혼잡도가 있을지라도 소비자들이 지역적 브랜드 명성이 높은 곳에 집중되고 있다는 것을 알 수 있다. 이러한 분석결과는 양평군 전체 외식업체에 도움을 제공할 수 있는 상품연계전략과 같은 시스템 구축이 필요할 것으로 판단된다.