지난 글에서는 행정동 경계가 매월 어떻게 바뀌는지, 그리고 GDSK가 그 변동 내역을 어떻게 기록하고 있는지 Tableau 대시보드로 살펴봤습니다.

행정동 경계 데이터, 매월 어떻게 바뀔까 – Tableau 대시보드로 보는 행정구역 변동 내역

이번 글은 행정동 경계 SHP 파일 배포에 관련한 글입니다. 파일은 시·도, 시·군·구, 행정동 단위로 제공하며, 행정표준 행정동코드가 포함되어 내부 데이터와 바로 결합할 수 있습니다. 이 글에서는 무료로 배포하는 행정동 경계 SHP가 일반 SHP 파일과 무엇이 다른지, 활용 사례, 신청 방법을 정리하고 — 더 세밀한 분석이 필요할 때 상담을 통해 도입할 수 있는 마케팅 블록 데이터도 함께 소개합니다.

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1. GDSK가 직접 생성·갱신하는 데이터입니다
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전편에서 본 대시보드의 수치는 GDSK가 자체 주소·공간 데이터 처리 과정을 통해 매월 직접 생성하고 검증한 결과입니다. 도로명주소 변동을 일·월 단위로 반영하고 건물 데이터를 매월 수집하는 과정에서 경계 데이터도 함께 갱신합니다.

일반적으로 구할 수 있는 SHP 파일과는 다음과 같은 차이가 있습니다.

구분일반 SHP 파일GDSK SHP 파일
갱신 주기연 1~2회, 비정기적월 1회 정기 갱신
코드 제공좌표·경계 중심행정표준 행정동코드 포함 → 내부 데이터와 결합 용이
변동 확인별도 확인 어려움변경 전/후 경계 비교 가능

GDSK SHP 파일은 행정동코드가 포함된 형태로 제공되어, 보유 데이터와 결합하기 쉽습니다.

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2. 행정동 경계 활용 예시 — 지역 분석
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행정동 경계와 고객·매출 데이터를 결합한 지역실적 분석 대시보드 (예시)

전국은 약 3,500개의 행정동으로 나뉘어 있습니다. 행정동은 지역 데이터를 다룰 때 가장 기본이 되는 단위입니다. GDSK 행정동 경계 SHP에는 행정표준 행정동코드가 포함되어 있습니다.

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활용 1) 지역별 실적 분석 — 고객·매출 데이터와 결합

고객 주소, 매출 같은 내부 데이터를 행정동 단위로 집계한 뒤, 행정동코드로 지역별 실적을 확인 할 수 있습니다. 지도에서 어느 동에 고객과 매출이 집중되어 있는지 확인하고, 동별로 전월 대비 고객수·매출액 증감을 나란히 놓으면 성장하는 동과 감소하는 동을 구분 할 수 있습니다.

여기에 행정동별 인구·가구 통계를 함께 결합하면 한 단계 더 나아간 분석을 할 수 있습니다. 지역 가구 대비 자사 고객 비율, 즉 동별 점유율(침투율)을 계산할 수 있고, 자사 고객의 성·연령, 소득, 주택유형 분포를 그 지역 전체 인구 분포와 겹쳐 보면 “우리 고객이 지역 평균과 어떻게 다른가”가 드러납니다. 고객이 많아 보여도 침투율이 낮은 곳은 성장 여지가 있는 곳이고, 고객 분포가 지역 인구 분포와 크게 어긋나는 동은 타겟이 뚜렷한 곳입니다.

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활용 2) 최신 경계로 시점 간 비교 유지

1편에서 본 것처럼 행정구역은 매월 신설·통합·승격·명칭 변경이 일어납니다. 경계 형태가 달라지기도 하고, 경계는 그대로인 채 코드와 명칭만 바뀌기도 합니다. 시점 간 비교가 필요한 분석이라면, 분석 시점마다 최신 경계를 다시 받아 쓰는 것이 안전합니다. 어느 지역이 언제 어떻게 바뀌었는지는 1편의 변동 대시보드에서 미리 확인할 수 있습니다.

이 행정동 경계 SHP는 다운로드 페이지에서 신청하면 무료로 받을 수 있습니다.

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3. 더 세밀한 분석을 위한 – 마케팅 블록의 활용 예시
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마케팅 블록 단위 프로파일 — 같은 동 안의 삼성2동-8 블록

행정동으로 지역 현황을 파악했다면, 다음 단계는 그 안을 들여다보는 것입니다. GDSK 마케팅 블록은 행정동을 더 작게 나눈 경계 데이터입니다. 통계청 집계구를 기반으로 동일 생활권을 묶어 만든 단위로, 하나의 행정동이 10~20개의 블록으로 나뉩니다. 300가구 이상의 아파트 단지는 그 자체로 하나의 블록이 되어, ‘단지 단위’의 분석이 가능해집니다.

마케팅 블록은 경계 뿐만 아니라 블록별 속성 데이터도 함께 제공합니다. 총인구·가구·주택·사업체 수 같은 총괄 지표부터, 성·연령별 인구, 교육 수준, 노년·유년부양비, 1인가구 등 세대구성, 방·거실 구성, 주택유형과 건축연도, 업종별 사업체수·종사자수, 소득 구간까지 — 블록에 이러한 속성 데이터들을 연결해 비즈니스 인사이트를 도출 할 수 있습니다.

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활용 1) 블록별 실적 분석

고객·매출 데이터를 블록 단위로 집계하면, 블록별 고객수·매출액·전월 대비 증감·점유율을 비교할 수 있습니다. 동 단위에서 하나의 수치로 합쳐지던 실적이 블록 단위에서는 성장하는 블록과 하락하는 블록으로 나뉘고, 블록유형별로 묶으면 어떤 성격의 지역에서 실적이 움직이는지도 확인할 수 있습니다. 점유율이 높아 이미 포화된 블록과 낮아서 성장 여지가 있는 블록도 구분됩니다. 300가구 이상 아파트 단지는 하나의 블록이므로 단지별 실적 집계도 가능합니다.

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활용 2) 가망 지역 발굴

블록별 실적과 블록 속성을 교차하면 한 걸음 더 나갈 수 있습니다. 고객이 밀집한 블록들의 공통 특성 — 연령 구성, 소득 구간, 주택유형, 세대구성 — 을 뽑아 자사 고객의 타겟 특성을 정의하고, 가망 지역을 발굴 할 수 있습니다. 출점 후보지 검토, 전단·쿠폰 배포 구역, 영업 담당 권역을 모두 이 블록 단위로 설계할 수 있습니다.

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우선 먼저 무료 행정동 경계 SHP로 지역 단위 분석을 시작해 보세요. 동 단위의 분석으로 부족하다고 느껴지신다면, 마케팅 블록 데이터의 도입 범위와 조건은 상담을 통해 안내받으실 수 있습니다.

마케팅 블록 데이터 문의 → 상담 신청

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관련 링크
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• SHP 파일 무료 신청 → https://gdskorea.co.kr/gdsk-shp-download/

• 변동 대시보드 보기(1편 참고) → Tableau Public 대시보드

• 마케팅 블록·맞춤 데이터 문의 → https://gdskorea.co.kr/contact/