포스트 코로나 데이터 시각화 경진대회 - 최우수상

Risk-Resilience
Matrix
Team for문
포스트 코로나 데이터 시각화 경진대회
산업별 타격-탄력성 분석

Post-COVID
1.1 Post-COVID
1.2 Load Data
1.3 프로젝트 소개
Risk Index
2.1 전체 업종 추이
2.2 코로나 이후 매출이 증가한 업종은?
2.3 코로나로 피해를 본 업종은?
Resilience Index
3.1 전체 업종 추이
3.2 변화가 빠른 업종은?
3.3 변화가 느린 업종은?
Risk-Resilience Matrix
4.1 Silver Lining
4.2 Immune
4.3 Resilient
4.4 DoDo
한계 및 제언
Part 1
Part 2
Part 3
Part 4
Part 5
Contents

Part 1
Post-COVID 1.1 Post-COVID (포스트 코로나란?)
Crises often lead to long-lasting changes.
And we can already see significant shock-driven shifts
in purchasing patterns in our analysis of credit card activity
for hundreds of thousands of consumers.
(Martin Reeves, "Sensing and Shaping The Post-COVID Era", BCG Henderson Institute, 2020)
“
”

- 코로나 이후로 변화된 우리 사회를 일컫는 신조어
- BCG의 보고서에 의하면 이미 사람들의
소비 형태가 크게 달라짐
(예- 식료품, 약국 소비 증가, 의류 액세서리 감소)
- 급격한 변화로 인한 불안감이 조성된 사회
Part 1
Post-COVID 1.1 Post-COVID (포스트 코로나란?)
포스트 코로나란 ?

Part 1
Post-COVID 1.2 Load Data (사용한 데이터)
일별 확진자수를 알아보기 위해 Time.csv 파일을 가져와 전처리 작업
▶
▶
일별 확진자수1
'완화된 사회적 거리두기' 이후부터 사회 정상화
코로나 확산기 코로나 시작부터 ‘강도 높은 사회적 거리두기’를 통해
확진자 수가 안정기에 접어든 4월 20일 이전까지로 정의
코로나 안정기 ‘완화된 사회적 거리두기’가 시행된 4월 20일
이후로 정의

Part 1
주어진 card.csv 데이터를 중점적으로 분석
1월-6월 14일까지의 260개 업종별 카드 소비 데이터
카드 소비 데이터2

Part 1
업종 260개를 다음과 같은 기준으로 60개의 중분류로 축소
- 6월 소비 데이터는 14일까지 있어 월 단위 분석에서 제거
- 1~5월까지의 데이터가 존재하지 않는 업종 제거 (예 - 총포류, 카지노)
- 세부 분류를 보고 내역을 유추할 수 없는 항목 제거 (예 - 기타,회원제)
- 소비자와 직접적인 연관이 적은 업종 제거 (예 - 상우회, 비영리)
- 계절성이 짙어 분석하기 힘든 업종 제거 (예- 농업)
최종 데이터 프레임
mrhst_induty_cl_nm는 업종,
recipt_dttm은 월, salamt는 총 소비금액
예시) 홈쇼핑 시각화
x축 월, y축 소비금액 합
업종별, 월별로 데이터 groupby
카드 소비 데이터2

Part 1
아래와 같은 이유로 분석 용도보다는 분석에 대한 검증 용도 정도로 사용
- 업종 분류 매칭에 한계
- 인터넷으로 구매 가능한 소비재 중심으로 데이터가 구성
- 항목 별로 제공 가능한 데이터 기간이 다름
* 출처: https://datalab.naver.com/shoppingInsight/sCategory.naver (csv 파일 다운로드 가능)
네이버에서는 클릭량에 기반해 카테고리 별 쇼핑 인사이트 지수를 제공 *
3 네이버 쇼핑 인사이트

Part 1
Post-COVID 1.3 프로젝트 소개
We must distinguish between
temporarily postponed, accelerated,
or disturbed consumption,
and new, more permanent
patterns of consumption.
코로나 이후의 소비 데이터에 집중해 소비 변화의
불안정성을 잡아내는 인사이트를 뽑아내자 함
코로나로 소비가 증가한 분야와 감소한 분야가 있음
증가했으면 포스트 코로나 시대에 이 증가가
지속될 것인지, 잠시 머무르고 끝날 것인지 파악
코로나로 타격을 입은 업종은 회복 전망을 파악
(Reeves, 2020)
“
”
-
-
-

프로젝트 과정
- 두 가지 지표 선정
Risk Index (타격 지수)
'코로나 확산기' 동안 해당 업종의 소비가
"얼마큼 많이" 증가/감소했는지를 나타내는 지수
Resilience Index (탄력성 지수)
'코로나 안정기' 동안 해당 업종의 소비가
"얼마큼 빨리" 증가/감소했는지를 나타내는 지수
- 두 지수를 기준으로 Matrix를 만들어 산업 전망을
총 4가지로 분류하는 작업
Part 1
Post-COVID 1.3 프로젝트 소개
▶
▶
ImmuneDoDo
Resilient
Risk
Resilience
Sliver Lining

코로나 확산기 동안
1~3월 까지의 소비 변화를 분석
해당 업종의 소비 변화
1에서 2월 그리고 2에서 3월의 소비 비율 변화의 기하 평균을 산출
기하 평균 : 소비금액을 ‘수익’의 관점에서 분석, 복리를 가정하기
때문에 수익 변화의 연속성을 잡아낼 수 있으며 '손실'을 잘 반영 *
(적자를 기록한 업종의 경우, 음수 값은 1e-6으로 변환)
예시) 1월 ~3월 '코로나 확산기' 동안 홈쇼핑의 소비는 성장하는데 반해,
항공의 소비는 급격하게 줄었음
Part 2
Risk Index (타격지수)
코로나 확산기 동안 해당 업종의 소비가 얼마큼 많이 증가/감소했는지를 나타내는 지수
0보다 작으면 소비 감소, 0 보다 크면 소비 증가를 나타내며, 정도에 따라 절대값의 크기가 커지도록 표현
*Levy H., Stochastic Dominance: Investment Decision Making under Uncertainty, 356-365, 2015
1 2
1
2
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝑅𝑅1 + 1 ∗ 𝑅𝑅2 + 1 − 1
‘ ’

많은 업종의 소비 금액이 증가했지만 대부분의
Risk Index가 1(100% 성장)미만으로,
성장폭이 크지는 않음
’방송’의 경우, 소비량이 월등히 많이 증가
’항공’의 경우는 적자가 났기 때문에 지수가
-1로 매우 작게 나타남
Part 2
Risk Index (타격지수) 2.1 전체 업종 추이

Part 2
Risk Index (타격지수) 2.2 매출이 증가한 업종
대부분 Risk Index가 0.5을 넘어가며,
방송, 자동차, 장례의 경우 1을 넘음
Keyword로 분류
증가한 업종 top15
집콕
비대면 소비 시대
자동차
>

Part 2
- 강화된 사회적 거리두기로 인해 밖으로 못 나가면서
'집'과 관련 된 업종 (가구, 생활, 인테리어, 주방)의
소비 금액이 급증
- 문화 생활을 주로 집에서 하며 정기 간행물과 방송의
소비량도 증가
집콕

Part 2
비대면 소비 시대
- 대면 거래가 아닌 비대면 거래의 급증
- 홈쇼핑이나 배달 주문이 주 거래, 전자상
상품권의 사용 증가
- 택배 증가로 유통 업종 매출 증가

Part 2
* http://news.tf.co.kr/read/economy/1803959.htm
** 소비 데이터를 분석했기 때문에 실제 산업의 규모 변화와는 차이가 있을 수 있습니다.
- 대중 교통을 기피하면서 자가용을 많이 사용
- 자차를 소유하지 않은 사람들은 렌트를 하며 렌트의 소비 증가
- 차량 이용이 늘며 연료 소비 증가
- 실제로 이베이 코리아에 의하면, 렌트 매출액 6배 증가 *
자동차

Part 2
Risk Index (타격지수) 2.2 매출이 감소한 업종
Keyword로 분류
여행
코로나 블루
꾸밀 필요가 없어
>
대중교통

- 관광, 면세점, 숙박업, 항공 업종
- 여행을 못 가게 되면서, 여행 관련 업종들은 최소
20%에서 최대 적자까지 큰 타격을 입음
Part 2
여행

- 문화 생활, 유흥, 주점, 요식업 등
- 사회적 거리두기로 인해 외출을 자제하면서 많은
즐길거리를 포기
- 이로 인해 '코로나 블루'라는 신조어가 생김
Part 2
코로나 블루 (즐길거리)

- 미용, 의류, 쇼핑 업종
- 강화된 사회적 거리두기로 인해 꾸밀 일이 없기
때문으로 추정
- BCG 보고서와 동일한 결과
Part 2
꾸밀 필요가 없어..

- 운송업 (모든 대중교통 포함)
- 감염 위험이 높은 대중 교통을 기피했기 때문으로
추정
- ‘자동차’ 키워드와 상반
Part 2
대중교통

Resilience Index (탄력성지수)
직관적으로 기울기가 크면 경제가 회복되는 것에 긍정적인 기대를,
기울기가 작으면 경제 회복이 어렵다는 전망 예측 가능.
반대로 성장한 경우, 기울기가 큰 산업은 성장이 지속 될 것임을 예측
가능하며 기울기가 작거나 감소하면 코로나 이전으로 돌아갈 것이라
고 예측할 수 있음
Part 3
KBS1 '코로나19 통합 뉴스룸' 보도

코로나 확산기 동안
3~5월 까지의 소비 변화를 분석
해당 업종의 소비 변화
3에서 4월 그리고 4에서 5월의 소비 금액 변화의 산술 평균을 산출
산술 평균 : '기울기'에 중점을 주었기 때문. 기하 평균은 자칫
비직관적일 수 있고, 손실에 민감하다는 단점이 있음. 변화의
연속성보다는 개별 변화의 추이에 집중하고자 함
예시) 홈쇼핑: 코로나 이후 매출이 상승했지만 다시 하락 중
숙박업: 코로나로 인한 타격을 급격하게 회복 중
면세점: 코로나로 입은 타격 회복 전망이 좋지 않음
Part 3
Resilience Index (탄력성지수)
코로나 안정기 동안 해당 업종의 소비가 얼마큼 빨리 증가/감소했는지를 나타내는 지수
지수가 양수인지 음수인지, 그리고 큰지 작은지에 따라 포스트 코로나 시대에 업종의 전망 예측 가능
1 2
1
2
‘ ’
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 =
𝑅𝑅1 + 𝑅𝑅2
2

Resilience Index (탄력성지수) 3.1 전체 업종 추이
코로나 안정기 동안 매출이 하락한 경우는
별로 없음
Index가 양수지만 성장률이 저조한 경우가
다수
음수 값의 경우 단위가 큰 경우가 많음
Part 3
* Resilience Index와 같은 경우 Risk Index와 분리해서
해석하기 어렵기 때문에 자세한 분석은 생략

Part 3
Resilience Index (탄력성지수) 3.2 변화가 빠른 업종은?
- 면세점 : 빠른 감소 추세
- 항공 : 흑자 전환을 해서 지수 자체가 의미 있는 수치는 아니지만, 빠르게 회복 중(분석 불가 수치)
- 빠르게 소비가 증가하는 업종 대부분 관광, 쇼핑, 예술, 스포츠, 문화 활동 등 코로나 확산기 동안 하락 하락한 업종들

Resilience Index (탄력성지수) 3.3 변화가 느린 업종은?
- 변화가 느린 업종은 코로나 확산기 때 한참 소비가 증대됐던 항목 위주
Part 3

Risk-Resilience Matrix (타격-탄력성 분석)
Part 4
Risk Index와 Resilience Index를 2차원의 좌표평면에 표현
(각각 x축, y축)
좌표 평면 상에서의 위치를 기준으로 업종을 4가지 카테고리로 분류
Risk Index는 0을 기준, Resilience Index는 분석의 편의를 위해
0.07을 기준으로 함
Silver Lining 코로나 확산기에 성장 + 코로나 안정기에도 성장 지속
Immune 코로나 확산기에 성장 + 코로나 안정기에는 하락세
Resilient 코로나 확산기에 하락 + 코로나 안정기에 빠른 회복
DoDo 코로나 확산기에 하락 + 코로나 안정기에도 느린 회복

Silver Lining이란
'어두운 구름 속 한 줄기 빛'을 뜻함
- 코로나 시국에도 타격을 입지 않고 안전했으며 포스트 코로나 시대에도
계속해서 성장하는 산업
- 코로나 위기를 지속가능한 기회로 삼을 수 있다고 판단한 업종
- 좌표 평면 상에서 Risk와 Resilience 모두 양수 값을 갖고 있으며,
Resilience Index가 큰 값으로 성장을 계속할 것이라고 예측
- 기준 Risk Index >0, Resilience Index > 0.07
4.1 Silver Lining (포스트 코로나를 지속가능한 기회로!)
Part 4
?

주 방
- 안정기에는 아주 높은 추세는 아니지만
꾸준히 주방용품 시장이 성장
- 집밥, 홈카페가 중요해진 포스트 코로나
시대에 어울리는 업종
예시 산업)
Part 4
건 강
- 코로나로 인해 건강에 대한 염려가
많아지면서, 꾸준히 수익이 증가
- 코로나 안정기에도 작지 않은 성장률
- 포스트 코로나 시대에는, 국민들이
건강을 더 신경 쓰게 되면서 지속
가능한 성장을 누릴 수 있을 것으로
기대
- 약국과 비슷한 양상을 보임
렌 트
- 코로나 확산기부터 코로나 안정기까지
꾸준히 매출이 증가
- 포스트 코로나 시대에 전망이 좋은
산업
스 포 츠
- 잠깐 하락하기도 했지만 굉장히 빠르게
원점을 회복하고 오히려 성장한 케이스
- 다른 여가 활동을 포기하며 건강을
지키는 취미를 선택했다고 해석 가능
- 백화점과 비슷한 양상을 보임

검증 2) ‘렌트’ 관련 네이버 쇼핑 인사이트검증 1) ‘건강 측정 용품’관련 네이버 쇼핑 인사이트 *
- 코로나 확산기 : 쇼핑 인사이트 지수 급증
- 코로나 안정기 : 클릭수가 조금 가라 앉았지만, 코로나 이전 대비 확연히 높음
>> Silver Lining 업종으로 분류되기 적절함
- 코로나 확산기 : 지속해서 성장 추세
- 코로나 안정기 : 6월 이전까지의 데이터를 살펴보면, 성장세인 것과 기울기가
작지 않지 않다는 점으로 보아 Resilience Index 분석과 일치
>> Silver Lining 업종으로 분류되기 적절함
Part 4
* 분류 매칭이 어려워 세부 품목을 사용

4.2 Immune (코로나가 기회였지만 지속 가능하지는 않았던)
Part 4
Immune이란
장기적인 수혜자는 아니지만, 판데믹의 피해자는 아니었기에, '면역'이 있다는 의미
- 코로나 확산기에 성장했지만 반대로 포스트 코로나 시대에 지속 가능
하지는 않았던 업종 분류
- 안정기에 성장 속도가 빠르게 감소하거나, 오히려 감소하면서 ‘탄력적’으로
코로나 이전으로 복귀하려는 성질이 있음
- 소비재가 아닌 서비스가 주를 이루고 있다는 점이 눈에 띄는 특징
- 기준 Risk Index >0, Resilience Index < 0.07
?

4.2 Immune (코로나가 기회였지만 지속 가능하지는 않았던)
전자상 상품권, 홈쇼핑
- 전자상 상품권과 홈쇼핑 업종은
확산기에 이익이 크게 올랐지만,
이내 빠르게 하락 중
- 코로나 확산기와 달리 대면
거래가 증가하며 필요성이 적어진
것으로 파악
Part 4
예시 산업)
방송, 유통
- 확산기에 역시나 이익이 크게
올랐지만, 성장세가 가라앉음
- 이 분류 또한 필요성이 떨어져서
그런 것으로 판단
** Immune 카테고리의 경우 대다수가 일반 소비재가 아니었기 때문에 소비재 위주의 네이버 데이터 중 업종이 매칭되는 경우가 없었습니다.

4.3 Resilient (코로나가 위기였지만 회복 전망이 좋은)
Part 4
Resilient란
‘탄력성이 좋은 업종'을 뜻함
- 코로나로 인해 피해를 봤지만 회복이 빠른 업종 분류
- 코로나 이전 상태 회복하는 긍정적인 전망을 보이며 많은 업종이 실제로
이미 완전 회복 상태
- 이러한 특성을 ‘탄력성’이 좋다고 표현할 수 있음
- 대부분의 피해 업종이 속함
- 기준 Risk Index <0, Resilience Index > 0.07
?

문 화 , 요 식
- ‘강화된 사회적 거리두기’로 문화 생활, 맛집 탐방을 그동안 못했지만,
다시 활발해지고 있는 추세
- 다행히도 이미 코로나 이전 소비를 회복했음
Part 4
예시 산업)
관 광 , 항 공
- 가장 큰 피해를 입었지만, 다시 빠르게 성장하고 있는 업종
- 아직 완전히 회복하지는 못했지만, 전망이 나쁘지 않음
- 실제로 국내 여행이 급속히 늘어나고 있는 추세

- 코로나 확산기 : 하락세를 기록
- 코로나 안정기 : 급성장 추세
>> Resilient Category에 적합!
최근 보도 기사를 보면, 국내 여행 관련 산업이 다시 뜨고 있다는 내용이 다수!
Part 4
검증 1) ‘여행 상품’관련 네이버 쇼핑 인사이트
* 코로나 이전 2월 초 이전 데이터의 부재 * 검색 엔진: 네이버

4.4 DoDo (코로나 위기 극복 전망이 좋지 않은)
Part 4
DoDo란
멸종된 도도새처럼 포스트 코로나 시대에 위험한 산업이라는 뜻
- 코로나 확산기에 피해를 입고 아직 회복 전망이 좋지 않은 산업
- 피해를 입은 업종 중 소수가 속함
- 정책과 코로나 상황의 영향을 가장 크게 받은 업종
- 기준 Risk Index <0, Resilience Index < 0.07
?

유 흥
- 유흥 업소를 폐쇄하면서 더 이상 영업이
불가해 계속해서 소비가 하락 추세
Part 4
면 세 점
- 해외 여행을 다니지 못해 면세점의 회복
전망이 어려움
예시 산업)

Part 4
- 코로나 확산기 : 빠른 하락세를 기록
- 코로나 안정기 : 계속되는 하락세
>> DoDo Category에 적합
검증 1) ‘면세점’관련 네이버 쇼핑 인사이트
* 검색 엔진: 네이버
최근 보도 기사를 보면, 면세점 산업이 어려움을 겪고 있다는 기사가 주류

Part 5
한계 및 제언
1. 전년도 소비 데이터가 없어 계절성을 잡아낼 수 없었던 점
2. 6월 데이터가 없어 안정기 분석이 부족했다는 점
3. 소비자 측면에만 초점을 맞춰 전체 산업에 대한 변화는 파악할 수 없었던 점 (B2B 거래 등)
▶ 더 긴 기간과 다양한 데이터가 있다면 framework를 개선할 수 있을 것
한 계
제 언
1. 코로나로 인한 불확실성 해소를 통한 불안감을 없앰
2. 포스트 코로나 시대의 산업의 전망 파악
3. 위험한 업종 파악을 통한 지원, 전략 구상
4. 다음 판데믹을 자영업자 / 소비자가 대비할 수 있도록 함

Part 5
한계 및 제언
보스턴컨설팅그룹에서는 한국의 코로나 현황이 다른 국가에 비해 앞 서있는 만큼,
한국의 시장 변화 파악에 대한 연구가 중요하다고 합니다. 한국의 포스트 코로나 시대의
산업 분석을 통해 세계 시장 변화에 대한 인사이트를 제공할 수 있지 않을까요?
위기는 또 다른 말로 기회라고 합니다.
급변하는 포스트 코로나 시대가 더 성장하는 계기가 되었으면 좋겠습니다.
(Reeves, 2020)
“
”
China and Korea are many weeks ahead of Western countries in their experience
of crisis and recovery. By studying what happened in these markets,
leaders can better predict which changes are likely to stick or could be shaped.
A geographical fast-follower strategy may be available to agile players.

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