학술대회 및 수상: 김동재, 김윤희, 강고은, 신준호, 김동현, 문형빈. (2025). 부동산 택스테크 시장의 사용자 프로파일링. 한국자료분석학회지 (Journal of the Korean Data Analysis Society), 27(1). 포스터 장려상 수상작.
Figure 1. Poster
택스테크(Tax Tech) 시장이 확대됨에 따라, 타겟 마케팅 및 서비스 최적화를 위해 디지털 서비스 사용자의 정확한 행동 프로필을 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
📌 문제 정의: 실증적 사용자 데이터의 부재
국세청의 ‘모두채움 서비스’ 등 세무 분야의 급격한 디지털 전환에도 불구하고, 민간 세금 솔루션 서비스를 이용하는 실제 사용자에 대한 데이터 기반 실증 연구는 여전히 부족한 실정입니다. ‘누가’ 서비스를 이용하고 ‘어떻게’ 거래하는지 이해하지 못한다면, 택스테크 기업은 맞춤형 고객 경험을 제공하는 데 한계를 겪을 수밖에 없습니다.
⚙️ 연구 방법론: RFM 및 K-Means 군집화
사용자 행동을 해독하기 위해, 본 연구는 전국 부동산 양도소득세 신고 데이터와 (주)뉴아이의 실제 상용 세금 솔루션 결제 데이터를 비교 분석했습니다.
- 인구통계학적 적합도 검정: 전국 신고자 분포와 실제 서비스 이용자 간의 인구통계학적 분포 차이를 검정했습니다.
- RFM 변수 변환: 사용자의 원시 거래(결제) 내역을 Recency(최근성), Frequency(빈도), Monetary(금액) 변수로 변환했습니다.
- 군집화 (Clustering): K-Means 군집화 기법(실루엣 점수를 통해 k=5로 최적화)을 적용하여 다양한 사용자를 행동 패턴 기반의 하위 그룹으로 세분화했습니다.
🚀 연구의 시사점: 데이터 기반 마케팅 및 CRM 전략
본 분석은 유의미한 인구통계학적 특성을 밝혀내고 기업을 위한 실질적인 비즈니스 인사이트를 제공합니다:
- 인구통계학적 타겟팅: 적합도 검정 결과, 전체 신고자 대비 40~50대 남성 사용자의 서비스 채택률이 유의미하게 높은 반면, 60대 이상 및 여성의 이용률은 상대적으로 낮았습니다. 이는 이들의 특성을 고려한 차별화된 접근성 전략이 필요함을 시사합니다.
- 5대 사용자 군집 및 맞춤형 전략 도출:
- 군집 1: 핵심 사용자 (9.89%): 결제 빈도(Frequency)가 가장 높은 집단으로, 다주택자 또는 부동산 투자자로 추정됩니다. (전략: 고급화된 기능 개발)
- 군집 2: 신규 사용자 (34.11%): 최근성(Recency)은 높으나 빈도가 낮은 집단입니다. (전략: 재사용을 유도하는 효과적인 온보딩 전략)
- 군집 3 & 5: (초)고가치 사용자 (합계 8.02%): 평균 결제 금액이 압도적으로 높은 집단입니다. (전략: 프리미엄 서비스 및 전문가 직접 상담 연계)
- 군집 4: 비활성 및 휴면 사용자 (47.98%): 최근성이 가장 낮으며 규모가 제일 큰 집단입니다. 이는 부동산 거래라는 이벤트성 서비스의 한계에서 기인하며, 장기적인 관점의 충성도 제고 및 CRM(고객관계관리) 전략이 필요합니다.
이 연구는 택스테크 기업이 각 고객 세그먼트의 특성에 최적화된 데이터 기반 맞춤형 서비스와 마케팅 전략을 수립하는 데 필수적인 실증적 근거를 제공합니다.