The recent popularization of smartphones has enabled business organizations to collect customer’s indoor location and analyze their trajectory pattern. In particular, collecting customer’s data with Wi-Fi sensors makes it possible to keep track of customer’s real-time location and to identify the clients automatically. The paper defines Stay Point as the place where the shoppers stay for a long time in the store, so locations which the clients just pass by was differentiated from places in which the customers are interested. Approximately 5,350,000 customer’s location dataset were collected from a store of Kolon Sports located in Moon-Jung and a Custom Mellow store located near Hong-Ik university over 8 months. Customer’s visiting time, event, and effects on customer’s behavior if they are shopping with others were analyzed based on the dataset, and the results were suggested in this research.
최근 스마트폰의 보급화로 실내에서의 고객 위치정보 수집 및 이동 패턴 분석이 가능하여졌다. 특히 Wi-Fi센서를 이용하여 고객의 데이터를 수집한다면 자동으로 실시간 위치정보의 수집이 가능하며 고객 식별도 가능하다. 본 논문에서는 고객들이 매장 내에서 오래 머무른 곳을 Stay Point로 정의하여 고객들이 단순히 지나가는 구역과 관심이 많은 구역을 구분하여 분석하였으며 같이 매장을 방문한 고객들을 클러스터링하여 매장 이동패턴을 분석하였다. 코오롱 스포츠 문정점과 커스텀 멜로우 홍대점에서 8개월간 약 5,350,000개의 고객 위치 데이터를 수집하였으며 이 데이터를 바탕으로 방문 시점, 이벤트, 동행자 유무가 고객 행동에 미치는 영향과 신규 및 재방문 고객의 매장 방문 패턴의 차이를 분석하여 그 결과를 제시한다.
