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어플리케이션 분석을 통한 데이터 기획
- 1. 플레이윙즈 앱 분석을 통한 데이터 기획 - 텍스트 분석을 통한 여행지 테마 찾기 및 여행지 추천 개인화 향상 방안
- 2. Motivation ● 사람들의 해외여행은 어렵지 않은 일이 되어가고 있음. * 출처 : 통계청 해외여행자수 2010년 이후부터 계속적 증가추세
- 3. Motivation ● 이는 해외여행객 수의 증가 뿐만 아니라 국제선 운항 또한 증가하였기 때문 ● 저가항공의 보급이 점차 증가하면서 해외여행의 장벽이 낮아졌다고 판단됨 * 출처 : 인천공항 2015 Airport Traffic Report
- 4. Motivation ● 이로 인하여 항공권을 먼저, 그 후 여행을 계획하는 새로운 여행 문화 탄생 * 출처 : 네이버 데이터랩 검색어 통계 조회
- 5. Motivation 새로운 여행문화에서 사람들에게 재밌는 여행을 하도록 도와줄 수는 없을까?
- 6. Application Analysis 주변 친구들 사이에서 흔히 사용되고 있는 플레이윙즈 이 어플을 타겟으로 분석 실시
- 7. Application Analysis ● 어플리케이션 분석으로 파악된 플레이윙즈 추정 데이터 구조 * 계정정보 ID 닉네임 가입 경로 출발 지역 관심지 일본 중국 (1) 유럽 (2) 아시아 (3) 미국, 캐나다 (4) 대양주 (5) 국내 및 기타 (6) 가입 일자 giwook2 22@nav er.com ABC 카카 오 서울 1 1 1 0 1 1 2015-0 1-27 giwook @gmail. com 간다 페이 스북 서울+ 부산 0 1 1 1 0 0 2016-0 9-11
- 8. Application Analysis ● 어플리케이션 분석으로 파악된 플레이윙즈 추정 데이터 구조 * 유저로그 ID 기 기 접속 시각 머무 른 시간 1 2 3 4 5 6 클 릭 수 좋 아 요 클 릭 수 좋 아 요 클 릭 수 좋 아 요 클 릭 수 좋 아 요 클 릭 수 좋 아 요 클 릭 수 좋 아 요 giwook 222@ naver. com ios 2016- 01-31 12:00: 01 30 sec 20 5 10 7 0 0 35 15 74 32 20 15 giwook @gmai l.com Gal axy 2016- 11-25 21:09: 11 600 sec 50 7 45 10 30 15 55 21 61 27 17 5
- 9. Application Analysis ● 어플리케이션 분석으로 파악된 플레이윙즈 추정 데이터 구조 * 특가정보 Link 제목 클릭수 항공 사 가격 출발 지역 출발 기간 출발 마감 댓글 수 내용 좋아요 jinair.co m 진에어 진마켓 특가 200 진에 어 30,200 6 2016- 05-11 2016- 07-20 264 다낭은 없나요 ? 111 수화물 포함가 격이 ... 75 peachair .com 골프프 로모션 150 피치 항공 20,000 6 2016- 11-21 2017- 02-24 154 좌석이 .. 50
- 10. Application Analysis ● 어플리케이션 분석으로 파악된 플레이윙즈 추정 데이터 구조 * 예매후기 ID 닉네임 왕복/ 편도 (0/1) 출발 지역 도착 지역 출발 날짜 도착 날짜 항공사 총액 (1인) 좋아요 댓글 giwook2 22@nav er.com ABC 0 서울 나고야 2016-0 9-08 2016- 09-14 에어 아시아 135,000 9 3 giwook @gmail. com 간다 1 부산 보라 카이 2016-1 1-11 2016- 11-16 에어 부산 150,000 5 2
- 11. Proposal 1: 여행지 별 댓글 분석을 통한 여행지 테마 추정
- 12. Grounds ● 해외여행의 성별의 차가 급격히 좁아지고 있음 ● 남성, 여성의 모집군이 거의 동일할 것이라 가정할 수 있음 * 출처 : 관광지식정보시스템중 해외여행객/외래여행객 현황 여성 해외여행객 상승기울기가 더 큼
- 13. Grounds ● 하지만 남성과 여성의 주 해외여행 나이대는 동일하지 않으며, * 출처 : 관광지식정보시스템중 해외여행객/외래여행객 현황 남성은 30~40대 여성은 20~30대
- 14. Grounds ● 여행의 목적 또한 뚜렷한 차이가 있음 ● 여가/위락/휴가 또한 세세히 분류가 가능할 것으로 판단됨 * 출처 :2015국민여행실태조사보고서 2015년 처음 등장!
- 15. * 출처 : 한국관광공사, 국민해외관광객주요행선지 통계 (2016.12) Grounds ● 일본, 중국 이외의 다양한 나라로의 출국도 증가하고 있는 추세
- 16. Proposal 2: 사용자의 그룹별 클릭수와 좋아요에 따른 여행지 추천 알고리즘
- 17. Grounds ● 사용자 행위 분석 : 티켓의 현황 파악을 보는 행위 = 사진을 보는 행위 ● 인스타그램과 유사한 알고리즘이 적합할 것이라 판단됨 유저가 어떤 컨텐츠를 클릭하느냐에 따라 다르게 나타남
- 18. HOW ? ● Text 분석을 통한 여행지 테마 찾기 ○ 여행지 예매 후기를 통한 Text 분석 ○ 예를 들어, 나홀로, 힐링, 리프레쉬, 먹방 여행 등 여행지별 다양한 테마 기대 ● Text 분석의 경우, 가중치 부여가 가능한 Tf-Idf vectorize를 사용하면 테마 그룹 구별에 도움이 될 것으로 판단됨 ● 여행지 추천 알고리즘 ○ 여행지 그룹의 좋아요, 클릭수 기반으로 추천 순위를 바꾸어 줌 ○ 최초 클릭을 최우선으로 정보 타임라인 변화
- 19. Expectation ● 테마를 통한 여행지가 분류되면서 여행 루트가 다양해질 수 있다 기대 ● 테마 여행지 제공으로 여행자의 재미 뿐만 아니라 만족도 증진 기대 ● 또한 , 여행지 속 새로운 여행지가 계속 생겨나 재방문율 증진과 항공권 구매 촉진 기대 ● 여행지의 경우, 관광지 뿐만 아니라 다양한 지역이 관광 특수를 누릴 수 있을 것으로 기대