카카오택시를 이용한 택시 소비 패턴
카카오 빅데이터의 발견 / 카카오 교통 O2O 백서 프리뷰(2편)
카카오택시가 일상의 플랫폼이 되면서 도시는 다른 모습으로 바뀌고 있습니다. 카카오택시는 사람들의 이동 흐름을 바꾸고 있으며 대중교통 이용 현황에도 영향을 미치고 있습니다. 카카오는 이같은 변화를 기록하기 위해 '카카오 교통 O2O백서'(가칭)를 준비 중입니다. 카카오는 백서를 통해 두 가지의 공익적 목적이 달성되기를 희망합니다. 첫째, 택시라는 주요 대중교통이 어떻게 이용되는지, 시민들의 일상 일부를 분석해 우리 사회와 공유하고자 합니다. 둘째, 모바일 시대 O2O라는 새로운 경제 구조가 변화시키는 사회의 모습, O2O가 창출한 사회적 가치를 분석함으로써 우리 사회가 한 단계 발전할 수 있는 방향을 모색하는데 기여하고자 합니다. 카카오는 사람들의 일상이 바뀐 모습과 실제 데이터가 보여주는 현상에서 누군가는 인사이트를 주기를, 그리고 또 누군가의 다른 도전으로 이어지기를 바랍니다.
카카오택시의 빅데이터 분석은 사람들이 이동하는 모습을 한 눈에 들여다볼 수 있다는 점에서 의미 있었습니다. 내년 봄에 출간될 백서에 앞서, '프리뷰'를 통해 바뀐 일상의 일부를 소개하고자 합니다.
2편: 카카오택시를 이용한 택시 소비 패턴 (이번 글입니다)
4편: 카카오택시 블랙 이용현황 분석
2편에서는 카카오택시를 이용한 택시 소비 패턴에 대한 설명을 드리고자 합니다. 아래 그림은 2016년 전국에서 발생한 카카오택시 호출의 추이를 정리한 내용입니다.
2016년 일 별 카카오택시 호출 건 수카카오택시의 호출 건 수는 올 1월 부터 꾸준히 증가하는 모습을 보였습니다. 위 그래프에서 15도 각도로 비스듬히 상승하는 직선은 카카오택시 호출 건 수의 상승세를 나타내고 있습니다. 이러한 모습은 일차적으로 카카오택시가 점차 시장에 보편화 되면서 카카오택시를 사용하는 택시 기사와 소비자 모두 증가한 결과로 풀이됩니다.
카카오택시 호출 건 수, 계절성 없이 꾸준한 상승세 보여
겨울철 최저기온 낮을수록, 카카오택시 호출 건 수 증가
여름철은 휴가로 인해 일부 지역을 제외하고 택시 시장 전반이 비수기에 들어갑니다. 그런데 올 여름철 카카오택시의 호출 건 수는 아래 그래프와 같이 안정적 흐름을 보였습니다(노란색 곡선 참고).
2016년 7~8월의 일 별 최고 기온과 카카오택시 호출 건 수 현황겨울의 경우, 날씨가 추울수록 카카오택시의 소비가 증가하는 경향을 보였습니다. 2016년 1월을 대상으로 분석한 결과, 날이 추워질수록 카카오택시의 활용 빈도는 증가하는 경향을 보였습니다. 2016년 1월의 일 별 평균 기온과 카카오택시 호출 건 수로 그려진 그래프는 아래와 같습니다.
2016년 1월의 일 별 최저 기온과 카카오택시 호출 건 수 현황겨울철 날씨와 카카오택시의 호출 건 수의 상관성을 분석한 결과, 겨울철에 일 별 카카오택시 호출 건 수에 가장 많은 영향을 미치는 요인은 최저 기온으로 나타났습니다. 최저 기온과 카카오택시 호출 건 수 간의 상관관계계수는 -0.468으로 나타났습니다. 즉 최저 기온이 낮아질수록, 카카오택시의 호출 건 수는 증가하는 경향을 보인 것입니다. 상관관계계수가 0.3에서 0.5 미만이면, 변인들 간의 상관관계가 깊은 것으로 판단될 수 있습니다. 이는 다시 말하면, 한 변인의 값으로 다른 변인의 값을 비교적 정확하게 유추할 수 있음을 의미합니다. 평균 기온과 호출 건 수, 그리고 최고 기온과 호출 건 수의 상관관계계수는 각각 -0.438과 -0.398이었습니다. 상관관계 지수를 기준으로 보면, "겨울철에 기온이 낮아질 수록 카카오택시 이용량이 증가하는 경향을 보였다"는 결론의 수립을 가능하게 합니다.
상관관계는 말 그대로 분석 대상 간의 패턴이 얼마나 어느 정도의 관계가 있는 지를 보여줍니다. 상관관계 결과인 상관관계계수는 -1에서 1 사이의 값을 갖습니다. 상관관계계수가 양(+)인 경우는 분석 대상의 패턴이 동일한 방향으로 움직임을 의미합니다. 이 경우, 하나의 변인이 증가할 때는 다른 변인 역시 증가하는 모습을 보입니다. 상관관계계수가 음(-)이면 패턴은 서로 반대 방향으로 움직입니다. 하나의 변인이 증가하면, 다른 하나는 감소하는 경향을 나타냅니다.
카카오택시 이용자의 33%가 건물 내에서 택시 호출
추울수록 카카오택시 이용이 증가한 것은 ① 카카오택시의 확산으로 인한 이용자 증가 외에 ② 실내에서도 택시를 부를 수 있는 편의성으로 카카오택시 호출이 활성화 된 결과로도 해석될 수 있습니다. 카카오택시를 이용하면, 택시를 잡기 위해 큰 도로까지 반드시 나가지 않아도 됩니다. 작은 도로나 골목의 커피숍이나 식당에서도 편리하게 택시를 부를 수 있습니다. 카카오택시에 출발지와 목적지를 설정한 뒤 호출 버튼을 누르는 절차만으로도 이용자들은 택시를 원하는 곳으로 부를 수 있습니다.
아래 그림은 2016년 8월 한 달 동안 서울 마포역 부근에서 카카오택시 호출이 발생한 지역을 점으로 표시한 이미지입니다. 지도상의 점 크기는 호출 빈도 수와 관계가 없습니다. 주황색 점은 골목길에서, 그리고 초록색은 건물 내에서 이뤄진 카카오택시 호출을 나타내고 있습니다. 대로변에서 발생한 호출 지역은 지도에서 표기하지 않았습니다. 골목길은 도로 폭 10미터 이내의 좁은 도로를 뜻합니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 상당수의 호출이 건물과 골목에서 발생했습니다. 아파트 단지 안 자신이 사는 동까지 들어오도록 호출하는 경우도 적지 않습니다.
대로변 이외에 택시 호출 발생 지역 현황(2016년 8월, 서울 마포역 부근)
앞서 살펴봤듯이 카카오택시가 출시 된 이후 이용자들은 더 이상 택시를 잡기 위해 길가에 서서 기다리지 않아도 됩니다. 커피숍에서, 도서관에서, 식당에서도 마음 편하게 택시를 부를 수 있습니다. 이용자들은 실제 이 기능을 적극적으로 활용하는 것으로 보입니다. 2016년 8월 서울에서 승객들이 카카오택시를 호출한 장소를 기준으로 살펴보면, 전체 호출의 33%가 건물 안 실내에서 이뤄진 것으로 분석됐습니다. 차량 통행이 많은 큰 길까지 가지 않고, 골목에서 택시를 부른 비율은 25%였습니다. 실내와 골목 호출을 감안한다면, 굳이 큰 도로까지 나가지 않고 택시를 호출해서 이용하는 비율이 58%로 전체의 절반 이상이 되는 셈입니다.
택시로 이동 거리는 숏헤드 & 롱테일 형상...5km 이내 고객이 57.1%
카카오택시로 호출한 택시로 이용자들이 이동한 거리는 숏헤드(Short-head)와 롱테일(Long-tail)의 모습을 보였습니다. 일단 숏헤드처럼 특정 부분에 소비가 집중되는데 택시로 사람들이 가장 빈번하게 이동하는 거리는 5km 이내였습니다(일반적으로 이동 거리가 5km 그리고 총 요금이 5,000원 이내인 경우를 단거리 운행으로 분류합니다). 올 7월부터 10월까지 넉 달 간의 카카오택시 이용 결과를 확인해 본 결과, 전체 이용자의 57.1%가 5km 이내의 거리를 택시로 이동한 것으로 나타났습니다.
카카오택시를 이용해 택시로 이동한 거리 현황나머지 이용자들의 행태는 롱테일을 따라 이어집니다. 20km 이상 이동하는 이들은 45km까지 꾸준히 분포되어 있습니다. 심지어 800km 이상의 거리를 카카오택시로 이동한 사례가 3건으로 집계됐습니다. 지방 도시 왕복으로 추정됩니다. 700km 이상 800km 미만의 거리를 이용한 사례가 47건으로 나타났으며 600km 이상 700km 미만 거리를 카카오택시로 다녀온 사례는 199건에 이릅니다. 최대 운행 거리는 883km였습니다. 참고로, 서울에서 부산까지의 거리는 약 400km입니다.
택시 운행 거리가 100km 이상인 호출5km 이하의 단거리 운행을 세분화해 보니, 카카오택시 이용자 4명 중 1명은 3km 이내 거리를 이동하기 위해 택시를 이용했습니다. 3~4km, 4~5km를 택시로 이동한 이용자의 비율은 각각 12.4%와 10.2%였습니다.
5km 이내 단거리의 택시를 이동한 카카오택시 이용자의 비율 현황여의도 불꽃 축제 때는 택시 공급 대비 수요가 4.4배에 달해
성탄절 전일(12월24일)의 도심지와 같이 특정 사건 혹은 이슈로 인해 사람들이 운집하는 경우에 택시를 잡는 것이 왜 어려운지를 데이터로 확인해 보았습니다. 해당 사례로 살펴본 지역은 서울시 영등포구 여의도동이었습니다. 여의도에는 매년 봄 벚꽃 축제, 그리고 가을 불꽃 놀이 행사가 열려 사람들이 대거 몰리는 지역입니다.
아래 그래프는 올 한 해 여의도동에서 발생한 호출 건 수와 운행 완료 건 수의 추이입니다.
서울 영등포구 여의도동의 2016년 일별 카카오택시 호출 건 수위 그래프에서 파란색 선은 카카오택시 이용자의 호출 건 수, 그리고 붉은 색 선은 앞서의 호출을 통해 소비자와 택시 기사 간의 매칭(matching)이 이뤄져 택시 서비스가 운행된 수치를 의미합니다. 4월 6일, 7월 1일, 10월 8일에 두 선의 간격이 크게 벌어졌습니다. 소비자 콜이 몰렸던 세 시점에 일어난 일을 되새겨보면, 4월 6일은 여의도 윤중로의 벚꽃이 절정에 달했던 날입니다. 7월 1일에는 폭우가 쏟아졌습니다. 10월 8일에는 서울세계불꽃축제가 열렸습니다.
조사 기간 동안에, 여의도동에서 카카오택시 수요와 공급 간의 불균형 정도는 69.8%였습니다. 여의도에서는 카카오택시를 통한 택시 수요가 공급에 비해 일반적으로 69.8% 많았다는 얘깁니다. 수요와 공급 간의 격차가 크게 벌어졌던 4월 6일, 7월 1일, 10월 8일에는 공급 대비 수요의 규모가 2.7~4.4배 수준이었습니다.
택시 수요가 몰렸던 세 시점의 수요와 공급 간 불일치 정도
2016년 7월 1일은 폭우로 인해 전국적으로 택시 수요로 몰렸던 날입니다. 택시의 수요는 사전에 날씨가 예정된 경우에는 평상시에 비해 큰 차이가 없지만, 갑작스럽게 쏟아지는 폭우에 매우 예민한 경향을 보입니다.
2016년 여름(6월~7월 14일)의 카카오택시 호출 건 수의 상대적 수치이렇게 특정 이슈 혹은 사건으로 인해 사람이 몰려 택시 수요가 폭증한 경우에 택시 소비자들의 71.7%는 "택시를 잡을 확률이 높아진다면, 추가 요금을 지불할 의사가 있다"는 입장입니다. 택시 기사 역시 28.4%는 3,000원 인상, 32.1%는 5,000원을 더 받을 수 있다면 혼잡 지역으로 진입할 의사를 갖고 있습니다. (※직전 두 문장의 내용은 지난 2016년 2분기에 진행된 조사 결과의 일부 입니다.)
휴가철, 택시 소비가 몰리는 곳은 단연 부산
휴가철(7월27일부터 8월5일까지)에 평상시보다 택시 이용이 급증한 지역도 살펴봤습니다. 부산 지역에서의 택시 호출 건 수가 타 지역에 비해 단연 우위였습니다. 숙박, 해수욕장, 기차역(지하철역 포함)을 중심으로 택시 호출이 많았던 상위 지역의 순위는 다음과 같습니다. 20건을 휴가철 내 유효한 수치로 상정하고, 카카오택시 호출 건 수가 20건이 넘었던 발생 지역을 해수욕장, 숙박지, 기차역 순으로 분류했습니다. 각 항목 별 점유율은 상위권으로 선정된 대상 간의 비교 결과입니다.
해수욕장에서는 해운대와 광안리가 단연 높았습니다. 포항, 속초 해수욕장이 부산 외 지역으로서 높은 순위에 올랐습니다. 택시 소비 규모로 단언하기는 어렵지만, 택시의 높은 수요는 사람들의 운집 규모를 간접적으로 나타낸다고 볼 수 있습니다. 휴가철에는 부산권 해수욕장으로 피서 인구가 몰렸음을 카카오택시 호출 규모로 유추할 수 있는 것으로 보입니다.
카카오택시 호출 상위 지역(해수욕장)숙박지에서도 최상위권을 부산권 호텔이 차지했습니다. 앞서 설명 드린 바와 같이 부산으로 피서객 인구가 몰린 결과가 숙박지에서의 카카오택시 호출 양상으로도 이어진 것이라고 판단됩니다. 부산 이외에 지역으로는 여수의 엠블호텔 여수에서의 택시 호출 건 수가 두드러졌습니다. 엠블호텔 여수는 여수 오동도 부근에 위치한 호텔입니다.
카카오택시 호출 상위 지역(숙박지)
기차 혹은 지하철역에서의 호출 건수 역시 부산이 두드러졌습니다. 이는 부산으로 피서를 떠난 사람들이 지하철에서 숙박지 혹은 다음 여행지로 이동하기 위한 수단으로 택시를 이용하는 소비 패턴이 반영된 결과로 풀이됩니다. 부산과 여수 외 지역의 역으로는 춘천역과 굴봉산역, 경주 경주역의 상위권 진입이 주목됐습니다. 이 중 춘천 굴봉산역의 이전 이름은 경강역이며, 경춘선 가평역과 백양리역 사이에 있습니다. 춘천 굴봉산역은 '제이든가든' 수목원의 이용객들이 주로 이용해서 제이든가든역으로 불리기도 합니다.
카카오택시 호출 상위 지역(역)