주행빅데이터로 찾는 로컬맛집…티맵모빌리티, 광고없는 추천 강화
주행 데이터 기반 위치 정보 기술이 지역 상권 추천 서비스의 정확도를 끌어올리고 있다. 내비게이션 플랫폼 사업자가 축적한 이동 빅데이터를 분석해 관광객 중심의 광고형 정보가 아닌, 실제 거주민이 자주 찾는 매장을 걸러내는 방식이다. 업계에서는 내비게이션 데이터가 지역 생활 패턴을 가장 정교하게 반영하는 만큼, 향후 로컬 커머스와 스마트시티 서비스의 핵심 인프라로 작용할 수 있을지 주목하는 분위기다.
티맵모빌리티는 27일 자사 내비게이션 앱 티맵에서 현지인의 주행 빅데이터를 기반으로 식당을 추천하는 로컬 맛집 서비스를 공식 출시했다고 밝혔다. 티맵에 집 또는 회사 주소를 등록한 사용자의 실제 이동 경로와 방문 빈도 데이터를 분석해 특정 지역에서 거주민들이 자주 찾는 음식점을 선별하는 방식이다. 광고비 집행 여부와 무관하게 데이터 기반 검증에 초점을 맞췄다고 회사는 설명했다.
이번 서비스에서 활용한 기술의 핵심은 위치 기반 빅데이터 분석이다. 티맵모빌리티는 특정 기기가 평소 집과 회사로 설정된 좌표를 오가며 형성하는 반복적인 이동 패턴을 바탕으로 해당 이용자를 실제 거주민 또는 직장인으로 분류한다. 이후 특정 상점 주변에 집중되는 정차 시간, 재방문 빈도 등 주행 로그를 종합해 상점별 선호도를 계산하는 알고리즘을 적용했다. 단순 검색 횟수나 리뷰 수보다 실제 방문 행동을 강조함으로써 광고성 정보와 구분되는 점이 차별점으로 꼽힌다.
이용자는 티맵 검색 화면에서 이 지역 로컬 맛집 메뉴를 선택하면 현재 위치를 기준으로 현지인이 자주 찾는 식당 리스트를 바로 확인할 수 있다. 지도 화면을 다른 지역으로 이동한 뒤 특정 구역을 누르면 해당 지역의 로컬 맛집이 다시 정렬된다. 음식점을 검색할 때 로컬 맛집 필터를 적용하면 전국 단위에서 지역별 인기 매장을 한눈에 비교할 수도 있다. 티맵모빌리티는 데이터 축적 주기를 주 단위로 설정해, 변화하는 상권 트렌드가 추천 결과에 반영되도록 설계했다.
관광객 선호도와 현지인 패턴이 어떻게 다른 지도 데이터로 확인할 수 있게 된 점도 특징이다. 티맵모빌리티에 따르면 10월 5일부터 11월 1일까지 강원도 속초 지역 전체 이용자가 가장 많이 찾은 매장은 청초수물회 속초본점으로 나타났다. 반면 동일 기간 속초 현지인의 실제 방문 데이터를 기준으로 계산한 로컬 맛집 1위는 중식당 만카오였다. 이 같은 결과는 관광객 중심의 온라인 후기와 달리, 출퇴근 패턴과 생활권을 반영한 주행 로그가 지역민 취향을 더 선명하게 보여줄 수 있음을 드러낸 사례로 해석된다.
내비게이션 데이터를 활용한 로컬 추천 서비스는 글로벌 IT 기업들의 지도 플랫폼 전략과도 맞닿아 있다. 해외에서는 검색 이력, 카드 결제 기록, 리뷰 데이터 등을 결합해 하이퍼로컬 추천을 고도화하는 시도가 이어지고 있다. 티맵모빌리티는 국내에서 축적한 방대한 주행 데이터를 무기로 삼아, 도로 안내를 넘어 지역 상권 추천과 로컬 광고까지 아우르는 생활 플랫폼으로의 진화를 모색하는 모습이다.
다만 위치 정보 활용 범위가 넓어질수록 개인정보 보호와 익명화 수준을 둘러싼 논의도 불가피하다. 주행 패턴과 집·회사 위치 정보는 개인의 생활 동선을 세밀하게 드러내는 민감 데이터에 속한다. 위치 기반 서비스 사업자는 관련 법령에 따라 데이터 비식별 처리와 이용자 동의를 강화하고, 상점 단위 집계 통계로만 활용하는 등 추가적인 보호 장치를 마련해야 할 필요가 커지고 있다.
티맵모빌리티는 로컬 맛집 서비스 출시를 계기로 내달 17일까지 티맵 포인트 증정 이벤트도 병행한다. 티맵 내 이벤트 페이지에서 응모하기를 누른 뒤 내 주변 로컬 맛집을 조회하면 자동으로 참여되는 구조다. 회사는 참여형 이벤트를 통해 사용자들이 새로운 추천 방식을 직접 체험하도록 유도하고, 추후 이용 패턴 분석 결과를 추가 서비스 고도화에 반영한다는 계획이다.
전창근 티맵모빌리티 프로덕트 담당은 티맵모빌리티가 보유한 압도적인 주행 데이터를 활용해 광고성 정보가 아닌, 실제 사용자가 입증한 진짜 맛집 정보를 선보이게 될 것이라며 앞으로도 이동 데이터를 기반으로 차별화된 로컬 경험 서비스 영역을 확장할 계획이라고 말했다. 업계에서는 내비게이션 데이터에 기반한 이러한 시도가 향후 지역 상권 분석, 교통 정책 수립, 관광 수요 예측 등 다양한 분야로 확장될 수 있을지 지켜보고 있다.
