ESG 관점에서 소비 패턴 분석 서비스
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현대 사회에서는 소비자들이 더 나은 제품과 브랜드를 찾아내고 싶어하는 욕구가 강조됩니다. 이러한 욕구는 개인의 성취감을 높이고자 하는 돈쭐 심리와 관련이 있습니다. "돈으로 혼쭐내다"라는 신조어는 이러한 심리적 측면을 나타내며, 더 나아가 소비 결정에 영향을 미치는 중요한 역할을 하게 되었습니다. 이에 따라 소비 행동은 더 이상 단순히 인식만으로 머물지 않고, 브랜드의 ESG (환경, 사회, 지배구조) 성과와 연관되어 발전하고 있습니다. 이러한 새로운 트렌드의 이해와 소비 행동에 대한 가이드라인을 마련하는 것이 이 보고서의 주된 목적입니다.
현재 ESG (환경, 사회, 지배구조) 지표는 대부분 환경에 집중되어 있습니다.
그 결과, 기업과 소비자 모두가 사회적, 지배구조적 측면을 상대적으로 간과하고 있는 상황입니다.
이는 환경 성과가 눈에 띄게 결과로 나타나기 쉬운 것과 관련이 있을 것으로 판단됩니다.
그러나 이러한 불균형은 종합적인 ESG 평가와 이를 기반으로 한 소비 패턴 개발에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
기업의 ESG 성과는 특별한 주목을 받지 않는 이상 관심을 받기 어려운 경우가 많습니다.
소비자들은 ESG 정보를 이해하고 활용하는 데 어려움을 겪고 있으며, 대부분은 일상적으로 이에 신경을 쓰지 않습니다.
이러한 어려움을 극복하고 소비자들이 쉽게 ESG 정보를 접근하며 더 나은 소비 패턴을 개발할 수 있는 방안을 모색하고자 합니다.
첫째, 소비자들이 쉽게 접근할 수 있는 ESG 지표를 마련하고, ESG 기반 소비를 장려합니다.
둘째, 환경뿐만 아니라 사회와 지배구조 지표의 중요성을 인식시켜 종합적인 ESG 평가를 유도합니다.
셋째, 소비 행동이 개인의 마음까지 뿌듯함을 느낄 수 있는 ESG 기반 소비 문화를 형성합니다.
매달 소비한 브랜드의 ESG 지수를 측정하기 위해 랜덤포레스트 기반의 분류 모델을 개발하였습니다.
E/S/G 라벨링이 된 기사 데이터 670건과 광고, 프로모션 등의 기타 라벨링이 된 기사 400건의 데이터를 학습하여 브랜드의 ESG 관련 뉴스 데이터를 분류합니다.
이후 기사 내용을 텍스트 임베딩하여 영향도를 매우 긍정적, 약간 긍정적, 약간 부정적, 매우 부정적 4단계로 측정합니다.
다양한 성격을 가진 KB 캐릭터 이미지와 이미지 생성형 AI를 활용하여 소비 패턴에 맞는 귀여운 배경을 생성합니다.
더불어 자연어 생성형 AI를 활용하여 마치 캐릭터가 대화하는 듯한 친근한 어조로 ESG 소비 패턴에 대한 가이드를 제공합니다.
브랜드명을 검색하면 브랜드의 E/S/G 각 지표별 주요 키워드와 기사를 확인할 수 있습니다.
- 카드 결제 내역: 약 6인의 4개월 가량 실제 카드 이용 내역서를 재구성
- 브랜드 정보: 크롤링을 통해 브랜드당 평균 600건의 기사 확보 및 공공데이터포털에서 브랜드별 업종 구분 데이터 활용
- 스타프렌즈 이미지: 국민은행 홈페이지에서 스타프렌즈 이미지 파일을 활용
- 브랜드 뉴스: 브랜드명을 키워드로 뉴스 기사를 크롤링하여 분류 및 평가에 활용
- ESG 지표: 산업통상자원부에서 발간한 K-ESG 평가 가이드라인 활용
- BeautifulSoup: 크롤링한 뉴스 데이터 파싱을 위해 활용
- Pandas: 데이터 분석과 조작을 위해사용
- Matplotlib: 소비 패턴 분석 시각화
- Komoran: 뉴스 기사 키워드 추출
- Text Embedding API: 텍스트 임베딩
- OpenAI GPT-3.5 Turbo: 소비 패턴 분석 결과
- OpenAI DALL·E: 소비 패턴 분석 후 관련 배경 이미지 생성
- scikit-learn: 데이터 분할 및 분류 모델 성능 평가에 사용
- RandomForestClassifier: ESG 분류 모델 제작
마치며, 본 기획안은 ESG 기반 소비 패턴의 중요성을 강조하며, ESG 지수 측정 및 소비 가이드라인 개발을 위한 서비스와 그에 사용된 데이터 및 라이브러리에 대해 소개하였습니다. 이러한 노력을 통해 소비자들은 더 나은 소비 판단을 할 수 있고, 기업들은 종합적인 ESG 평가를 통해 지속 가능한 경영 방침을 발전시킬 수 있을 것입니다.