빅 데이터를 활용한 친환경행동 특성에 관한 연구: 대용량 그린카드 거래데이터를 중심으로

Abstract

최근 기후변화, 환경오염 등이 일상에 미치는 영향이 커지고 있으며, 이들 문제를 해결하기 위한 정책의 일환으로 정부는 누구나 쉽게 친환경행동을 실천할 수 있도록 동기를 부여하기 위해 2011년 7월 그린카드제도를 도입하였다. 개인과 가정이 환경문제를 현실 문제로 인식하고 적극적으로 실천하도록 하기 위해서는 끊임없이 변하는 소비자 행동패턴 데이터를 얻고, 이에 맞추어 친환경행동을 촉진할 수 있는 방안들을 구체적으로 제시하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 지난 2015년 1월부터 3월까지 3개월간 생성된 57천 여 개의 실제 그린카드 고객정보 및 거래데이터를 가지고 데이터마이닝의 방법론 중 하나인 연관규칙 분석법으로 고객의 친환경제품 구매 연결망을 도출하였고, 더 나아가 의사결정나무 분석을 실시하여 고객의 친환경행동에 영향을 미치는 유용한 변수와 고객의 특성을 세분화하였다. 그린카드 거래 및 친환경소비 실천에 있어 상위 10%에 해당하는 로열고객의 특성을 분석한 결과, 이들은 30~40대의 연간 소득수준이 3천만원대부터 4천만원 대에 해당하고, 대구, 경기, 서울에 거주하는 고객인 것으로 나타났다. As part of a policy to address climate change and pollution problem, the government introduced a green credit card scheme in order to motivate pro-environmental behaviors in July 2011. It is important to present the specific ways to facilitate pro-environmental behaviors using the consumer behavior pattern data. This study was a result of data from total fifty seven thousands customer purchasing history data of green credit card to be created for the 3 months from January to March 2015. As the analysis process is put in to operation the analysis of the purchasing customer's profile firstly, and the second come into association analysis to consider the buying associations for green products purchasing networks, the third estimate the useful parameters to affect the customer's pro-environmental behavior and customer characteristics. It shows that royal customers are from 30 to 40 years old and their incomes are from 30 million won to 40 million won. Especially, they live in Daegu, Gyeonggi, and Seoul.