▷(빅데이터) 카드 소비 빅데이터 분석으로 본 문화 트렌드

넷플릭스, 왓챠, 리디북스 이런 콘텐츠 플랫폼은 밀레니얼만 보고 있다고 생각하기 쉽지만 현대카드 결제 데이터 분석 결과는 아닌 것으로 나왔습니다. 20~30대가 디지털 콘텐츠에 쓴 돈은 3년 전보다 약 2.4배로 늘어났는데, 50~60대는 약 3배로 늘어났기 때문입니다. 그중에서도 50대는 넷플릭스, 왓챠 같은 영상 콘텐츠에 ‘10배’에 달하는 돈을 소비했고, 60대는 e-Book에 무려 21배를 소비한 것으로 조사되었습니다.

신한카드 빅데이터 분석 리포트

이런 정보는 카드로 소비한 데이터를 분석해서 얻은 정보입니다. 개인 1명은 넷플릭스를 보면 그만이지만, 카드사는 결제 데이터를 모든 카드 사용자로부터 수집하여 가지고 있습니다. 그리고 여러 명의 데이터가 쌓이면 분석하여 트렌드라는 걸 파악할 수 있게 됩니다. ‘왓챠 보고 싶다’ 생각만 하는 것과 실제로 돈 내는 건 다르잖아요? 결제까지 했다면, 그런 니즈가 진짜 강력하다는 걸 의미합니다. 바로 카드사는 이런 데이터를 모아 사람들의 니즈에 맞는 혜택을 만들 수 있게 되는 것입니다.

주요 카드사별 빅데이터 분석 활용

이런 결제 데이터를 바탕으로 카드사에서는 인공지능을 사용한 소비케어를 받을 수 있습니다. 그래서 자신도 몰랐던 소비 습관을 알 수 있게 되는데 만약에 이번 달에 유난히 택시비가 많이 나왔다면, ‘당신은 택시 Lover’라며 다음 소비에 참고하라고 알려줍니다. 그걸 본 개인이 소비를 줄일지 말지 결정할 수 있게 됩니다.

AI의 빅데이터 분석

이상 결제도 잡아내는 데 사용하게 됩니다. 평소 잘 가지 않던 매장에서 갑자기 많이 결제되거나, 멜론을 쓰고 있는데 지니까지 구독된다면 ‘잘못 결제된 건 아닌지’ 메시지 받게 됩니다. 또한 모두한테 뿌리는 혜택은 나한테 쓸모없지만, 개인별 맞춤 할인으로 혜택을 제공하기도 합니다. 예를 들어 내가 운동에 관심이 많을 수 있고, 다른 사람은 먹는 걸 더 좋아해 식비가 많이 나가고, 그런 사람들에게 운동과 맛집 할인 혜택을 더 주는 것도 가능합니다.

빅데이터  예상 시장 규모