안녕하세요, Data-driven OOH 컴퍼니 애드타입(Adtype)입니다.

애드타입에서는 데이터 분석을 통해 효과적인 옥외광고 전략을 분석·제안하고 있습니다. 특히 서울의 옥외광고는 특정 지역에 집중되어 있습니다. 매체가 많이 있다는 건 광고를 집행할 수 있는 기회가 많다는 뜻이기도 하지만 해당 지역 내 광고 효과를 높이기 위해서 더 많은 매체에 더 높은 광고 비용을 지불해야 된다는 의미이기도 합니다. 

이번 소개 드리는 전문 리포트에서는 데이터 분석을 통해 강남역을 구역화하고, 해당 구역의 주요 TPO를 도출해 예산 효율성을 높일 수 있는 광고 전략을 제안드립니다.   

들어가며 : 강남역 구역별 타깃팅으로 효율적 광고 집행이 필요하다

강남역은 서울 최대 유동인구 밀집 지역이자 2030 인구가 집중되는 핵심 상권입니다. 이 지역에 다수의 옥외광고 매체가 밀집되어 있어 효과적인 광고 노출을 위해선 높은 광고비가 필요했습니다.

하지만 데이터 분석을 통해 강남역을 구역별로 세분화하면 각 구역의 성별, 연령, 시간대별 특성에 맞춘 타깃팅이 가능합니다. 이러한 접근법은 광고비를 절감하면서도 효과적인 노출을 가능하게 합니다.본 리포트는 강남역의 구역별 특성과 이에 최적화된 광고 집행 전략을 제시합니다.

목차

들어가며 : 강남역 구역별 타깃팅으로 효율적 광고 집행이 필요하다

1. 강남역 일대 구역 구분 및 특성

    1) 강남역 10번 출구 일대 – 다양한 상권이 모인 복합 소비 구역

    2) 강남역 11번 출구 일대 – 교육, 엔터테인먼트 공존 구역

    3) 강남역 신분당선 일대 – 직장과 저녁 소비 공존 구역

2. 연령/성별 데이터 분석으로 본 강남역 구역별 특징

    1) 20대 여성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

    2) 20대 남성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

    3) 30대 여성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

    4) 30대 남성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

마무리 : 구역별 연령/성별 및 TPO에 맞춘 광고 집행의 필요성

강남역 옥외광고 전략 - 구역별 타깃팅으로 ROI 극대화

1) 강남역 10번 출구 일대 – 다양한 상권이 모인 복합 소비 구역

강남역 10번 출구 일대는 다양한 음식점과 트렌디한 술집이 밀집해 있어 외식과 저녁 문화가 매우 활발한 곳입니다. 주변 오피스텔 기반 상주 인구와 방문객이 함께 모이는 특징이 있으며, 올리브영을 중심으로 한 화장품·뷰티 매장들이 모여 20-30대 여성들이 오래 머물고 자주 방문하는 패턴을 보입니다. 편의점, 생활용품점, 패션 매장 등 다양한 상점들이 모여 있어 한 가지 목적이 아닌 여러 곳을 연달아 방문하는 소비 패턴이 나타나는 복합 쇼핑 중심지입니다.

2) 강남역 11번 출구 일대 – 교육, 엔터테인먼트 공존 구역

강남역 11번 출구 주변으로, 식당가가 밀집해 점심과 저녁 시간에 식사하는 인구가 몰립니다. 어학, 취업, IT 관련 학원들이 많아 20대 학습자들이 주로 찾는 곳입니다. CGV와 메가박스 같은 영화관이 있어 문화생활을 즐기는 사람들도 많이 방문하며, 다양한 패션 매장과 뷰티 상점들도 자리하고 있습니다. 학원을 중심으로 카페, 문구점, 스터디 공간이 발달했고, 영화 보러 온 사람들과 쇼핑객, 학원생이 섞여 오래 머무는 특성이 있습니다.

3)  강남역 신분당선 일대 – 직장과 저녁 소비 공존 구역

강남역 신분당선 주변 지역으로, 대기업과 IT 기업 사무실이 밀집되어 있는 비즈니스 중심지입니다. 직장인들의 출퇴근길이 집중되는 교통의 요지로, 평일 오전과 오후 시간대에 활발한 움직임을 보입니다.주간 시간에는 직장인 밀집인 특징과 다르게, 저녁 시간대 해당 지역에 술집이 밀집해 있어 퇴근 후 회식과 여가를 즐기는 중심지역으로 변화합니다. IT 업계 종사자가 많아 새로운 기술과 트렌드에 민감한 소비자들이 모이며, 저녁부터 심야까지 유동인구가 크게 늘어납니다.

2. 연령/성별 데이터 분석으로 본 강남역 구역별 특징

1)  20대 여성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

평일 출근 시간대(06-10시): 목적성 강한 이동

평일 아침 강남역에서는 20대 여성의 뚜렷한 이동 목적이 관찰됩니다. 1구역에서는 오피스텔 거주자들의 출근 동선이, 2구역에서는 아침 학원 수강생들의 움직임이 포착됩니다. 3구역에서는 IT 기업과 대기업으로 향하는 인턴 및 신입사원들의 출근 패턴이 나타나지만, 타 구역에 비해 밀집도는 낮은 편입니다.

평일 저녁 시간대(18-22시): 활동 영역의 확장

퇴근 후 강남역 전역에서 20대 여성의 활동이 활발해집니다. 1구역에서는 뷰티 매장 쇼핑과 식당가 이용이 급증하고, 2구역에서는 저녁 학원 수강과 스터디 카페, 가벼운 술자리 모임이 집중됩니다. 3구역은 IT 기업과 대기업 퇴근 인구가 회식과 모임을 위해 술집과 바를 찾으면서 밀집도가 크게 상승합니다. 출근 시간대보다 전체적인 밀집도와 체류 시간이 증가하는 특징이 있습니다.

주말 전일(10-22시): 여가와 소비 중심 활동

주말에는 강남역 이용 패턴이 크게 변화합니다. 1구역이 압도적인 밀집도를 보이며 쇼핑과 외식 중심지로 기능합니다. 특히 올리브영 주변 뷰티 쇼핑과 식당가 이용이 두드러집니다. 2구역은 학원보다는 영화관과 쇼핑 시설 이용이 증가하고, 3구역은 평일 저녁의 술집 중심 이용과 달리 브런치, 카페 등 여가 활동을 위한 방문이 늘어납니다. 전반적으로 평일의 업무/학습 목적 방문보다 여가와 소비 활동이 중심이 됩니다.

2)  20대 남성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

평일 출근 시간대(06-10시): 업무와 학습 중심 이동

평일 아침 강남역에서 20대 남성들은 뚜렷한 목적성 이동을 보입니다. 1구역에서는 오피스텔 거주자들의 출근 동선으로 분석됩니다. 2구역에서는 취업/IT 학원으로 향하는 수강생들의 움직임이 나타나며, 3구역에서는 IT 기업 및 대기업으로 출근하는 직장인들의 동선이 확인됩니다. 전반적으로 밀집도는 평균 이상을 유지하고 있습니다.

평일 저녁 시간대(18-22시): 다양한 여가 활동으로 분산

퇴근 시간 이후 20대 남성의 활동은 전 구역으로 확산됩니다. 1구역에서는 식당과 술집 이용이 증가하고 편의점에서 간편식을 구매하는 패턴이 두드러집니다. 2구역에서는 IT 학원 수강과 스터디 그룹 활동이 활발해지며, 3구역에서는 IT 기업 종사자들의 퇴근 후 술집에서의 동료 모임과 네트워킹 활동이 집중됩니다. 주요 구역 내 밀집도가 높아져 다양한 여가 활동이 이루어짐을 알 수 있습니다.

주말 전일(10-22시): 특정 지점 중심의 집중적 활동

주말에는 20대 남성의 강남역 이용 패턴이 크게 변화합니다. 특정 지점 중심의 집중적 활동이 이루어집니다. 1구역에서는 식당과 카페에서의 모임, 2구역에서는 문화 활동과 게임, 취미 활동 중심의 이용이 증가하고, 3구역에서는 업무 관련 네트워킹보다 친목 중심의 모임이 활발해집니다. 평일과 달리 여가와 소셜 활동에 초점을 맞춘 장시간 체류 패턴이 두드러지는 특징이 있습니다.

3)  30대 여성 평일/주말 구역별 밀집도 분석

평일 출근 시간대(06-10시): 직장 여성의 효율적 동선

평일 아침 강남역에서 30대 여성들은 출근 목적성 있는 이동을 보입니다. 1구역에서는 프리미엄 커피숍과 간략히 들르는 패턴이 나타나며, 2구역에서는 직무 관련 학원과 외국어 교육 센터로 향하는 움직임이 관찰됩니다. 3구역에서는 대기업과 IT 기업으로 출근하는 중간관리자들의 동선이 뚜렷합니다. 히트맵 기반 중앙부 좌측 지역에 집중된 밀집도가 형성되어 있어 특정 지점으로의 이동이 많음을 확인할 수 있습니다.

평일 저녁 시간대(18-22시): 소비와 네트워킹 활동

다양한 구역의 밀집도가 전반적으로 증가합니다. 1구역에서는 화장품/뷰티 제품 쇼핑과 식당에서 식사 패턴이 두드러지며, 2구역에서는 직무 관련 학원 수강과 비즈니스 미팅 공간에서의 활동이 활발합니다. 3구역에서는 술집 기반 비즈니스 네트워킹 및 여가 활동이 집중적으로 이루어집니다. 하단 히트맵에서는 중앙부와 좌측 지역에 강한 밀집도가 형성되어 있으며, 특히 출근 시간대보다 밀집 지역이 확장된 것을 확인할 수 있습니다.

주말 전일(10-22시): 여가 활동과 자기 계발의 균형

주말에는 강남역 이용 패턴이 더욱 다양해 집니다. 1구역에서는 쇼핑과 식당 중심의 여가 활동이 증가하며, 2구역에서는 취미와 외국어 교육 중심의 활동이 두드러집니다. 3구역에서는 개인적 네트워킹 활동이 활발해지는 경향을 보입니다. 히트맵에서는 좌측 중앙부와 상단 지역에 뚜렷한 붉은색 밀집도가 나타나 주말 특유의 활동 패턴을 보여줍니다.

평일 출근 시간대(06-10시): 비즈니스 동선 집중

평일 아침 강남역에서 30대 남성들은 업무 중심의 이동 패턴을 보입니다. 1구역에서는 비즈니스 미팅을 위한 이동과 커피숍에서의 짧은 정차가 관찰됩니다. 2구역에서는 자기계발 학원과 외국어/MBA 과정을 위한 아침 수업 참석자들의 움직임이 있으며, 3구역에서는 IT 기업과 대기업 중간관리자들의 출근 동선이 뚜렷합니다. 히트맵에서는 중앙부 좌측에 강한 붉은색 밀집도가 형성되어 있어 특정 업무 지역으로의 집중적 이동이 확인됩니다.

평일 저녁 시간대(18-22시): 여가 소비와 네트워킹 활동

퇴근 시간 이후 30대 남성의 활동은 크게 확대되며, 히트맵에서 볼 수 있듯 밀집도가 넓게 분산됩니다. 1구역에서는 출근 이후 네트워킹이 활발하게 이루어지고, 2구역에서는 퇴근 후 자기계발 학원과 MBA 과정 수강이 집중됩니다. 3구역에서는 회식과 같은 업무 후 네트워킹 소비가 두드러지는 패턴을 보입니다. 출근 시간대보다 전체적인 밀집도가 높아지고 체류 시간이 길어지는 특징이 있습니다.

주말 전일(10-22시): 선택적 활동과 자기 투자

주말에는 이동 패턴이 더욱 선택적으로 변화합니다. 1구역에서는 식당과 술집 관련 소비가 주를 이루며, 2구역에서는 평일보다 집중적인 자기계발 학원과 외국어 학습이 이루어집니다. 3구역에서는 개인적 모임과 여가 활동이 두드러지는 경향을 보입니다. 히트맵에서는 특정 지점에 집중된 붉은색 밀집도가 나타나며, 특히 좌측 중앙부에 강한 밀집도가 형성되어 특정 목적 중심의 방문 패턴을 확인할 수 있습니다.

마무리 - 구역별 연령/성별 및 TPO에 맞춘 광고 집행의 필요성

강남역은 서울 최대 유동인구 지역이지만, 모든 광고가 균등한 효과를 내지는 않습니다. 데이터 분석 결과, 강남역은 인구 특성과 소비 패턴이 뚜렷이 구분되는 세 개의 구역으로 나뉩니다. 이러한 구역별 특성을 활용하면 옥외광고 효율을 크게 높일 수 있습니다.

1구역: 20대 여성 중심,  뷰티·라이프스타일 광고 핵심 지역

강남역 10번 출구 20대 여성을 최우선 타깃으로 전 시간대에 걸쳐 높은 밀집도를 보입니다. 특히 상주인구와 유동인구가 동시에 존재해 24시간 노출 효과가 있습니다. 이 구역에서는 뷰티, 패션, 라이프스타일 브랜드의 옥외광고가 효과적이며, 올리브영과 연결되는 뷰티 및 라이프스타일 광고의 효과성이 높은 지역입니다.

2구역: 20대 전반, 교육·엔터테인먼트·라이프스타일 광고 핵심 지역

강남역 11번 출구 일대는 취업, IT, 외국어 학원과 영화관, 다양한 식당이 밀집한 교육·문화 중심 구역입니다. 이 지역은 20대 남녀, 특히 학습자와 문화 소비자가 주요 타깃입니다. 평일 저녁 시간대 20대의 밀집도가 매우 높고, 학습과 식사, 문화생활을 위한 정기적 방문자가 많습니다. 이러한 특성을 고려해 IT, 취업 및 소비, 라이프스타일, OTT 광고 등 20대 중심의 광고의 효과성이 높은 지역입니다.

3구역: 30대 남성 중심, 직장인 대상 금융·IT·전자기기·가전 광고 핵심 지역

강남역 신분당선 구역은 대기업과 IT 기업 사무실이 밀집한 비즈니스 중심 지역으로, 30대 남성과 20-30대 IT, 대기업 종사자가 핵심 타깃입니다. 이 구역은 낮에는 업무 중심, 저녁에는 회식과 네트워킹이 활발한 이중적 특성을 가지며, 특히 저녁 시간대 인구 밀집도가 급증합니다. 해당 지역은 가족 구성원이 있는 직장인을 중심으로 한 광고가 효과적입니다. 이러한 특성을 고려해 금융, IT, 전자기기, 가전 광고의 효과성이 높은 지역입니다.

강남역은 크게는 하나의 지역이지만, 주요 구역별로 타깃 성별 및 연령, TPO가 상이합니다. 따라서 브랜드 및 광고의 분야 및 특성에 맞는 구역 설정이 필수적입니다. 다음 리포트에서는 지하·지상 많은 옥외광고 매체가 밀집되어 있는 강남역 일대를 중심으로, 이번 리포트에서 구분된 강남역 구역 및 동선을 기반으로 효과적인 옥외광고 매체 전략을 소개해 드리겠습니다.

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