지난 회차에서 다룬 라일리의 소매인력법칙은 "A상권과 B상권 중 어디가 더 강한가"를 비교하는 거시적 도구였습니다. 

하지만 실제로 창업자가 궁금한 질문은 조금 다른 경우가 많습니다. 

"내가 이 자리에 카페를 낸다면, 주변 카페들과 비교했을 때 손님이 우리 가게를 선택할 확률은 얼마나 될까?" 이런 개별 점포 단위의 질문에 답을 주는 도구가 바로 이번 회차에서 다룰 허프 모델(Huff Model)입니다.

허프 모델이란

허프 모델은 1963년 미국의 지리학자 데이비드 허프가 제시한 확률적 상권 분석 모델입니다. 라일리의 법칙이 상권과 상권을 통째로 비교했다면, 허프 모델은 한 명의 소비자가 여러 점포 중 특정 점포를 선택할 '확률'을 계산합니다. 

이 확률은 두 가지 변수의 함수로 결정됩니다. 하나는 그 점포의 매력도(attractiveness)이고, 다른 하나는 소비자와 점포 사이의 거리 혹은 이동 시간입니다.

매력도가 클수록, 그리고 거리가 가까울수록 그 점포가 선택될 확률은 높아집니다. 반대로 매력도가 작거나 거리가 멀수록 선택 확률은 낮아집니다. 여러 점포가 동시에 존재할 때는 각 점포의 매력도와 거리를 종합해서, 전체 선택지 중 상대적인 비중으로 확률이 배분됩니다. 즉 허프 모델은 "이기냐 지느냐"의 이분법이 아니라, "몇 퍼센트의 확률로 선택되느냐"를 계산하는 확률 모델이라는 점이 핵심입니다.

매력도란 구체적으로 무엇을 의미하는가

허프 모델에서 말하는 매력도는 단일 지표가 아니라 여러 요소를 종합한 개념입니다. 대표적으로는 매장 면적, 취급 상품의 다양성, 브랜드 인지도, 인테리어나 콘텐츠의 매력, 가격 경쟁력 등이 포함됩니다. 원래 허프의 초기 모델은 매장 면적을 매력도의 대리 지표로 단순화해서 사용했지만, 이후 다양한 후속 연구에서는 매력도를 더 폭넓게 정의해서 사용하는 경우가 많습니다.

여기서 중요한 점은, 매력도라는 개념 자체가 업종에 따라 완전히 다르게 정의될 수 있다는 것입니다. 대형마트라면 매장 면적과 상품 구색이 매력도의 핵심일 수 있지만, 개인 카페라면 인테리어 감성이나 SNS에서의 화제성이 훨씬 중요한 매력도 요소가 될 수 있습니다. 그래서 허프 모델을 실전에 적용할 때는, 먼저 해당 업종에서 소비자가 점포를 고르는 데 가장 중요하게 작용하는 요소가 무엇인지부터 정의하는 작업이 선행되어야 합니다.

거리 변수를 해석하는 법

허프 모델에서 거리는 단순 직선거리보다 실제 이동 시간이나 이동 편의성으로 치환해서 쓰는 것이 훨씬 현실적입니다. 예를 들어 직선거리로는 가까워 보여도 큰 도로를 건너야 하거나 언덕을 올라야 한다면, 소비자가 체감하는 '심리적 거리'는 훨씬 멀어집니다. 반대로 직선거리는 멀어도 지하철 한 번에 도착할 수 있다면 체감 거리는 오히려 가깝게 느껴질 수 있습니다.

그래서 실무에서 허프 모델을 응용할 때는 지도상의 물리적 거리 대신, 실제 도보 시간이나 대중교통 소요 시간을 거리 변수로 대체해서 계산하는 경우가 많습니다. 최근에는 지도 API를 활용해 실제 이동 시간을 자동으로 계산하는 방식도 널리 쓰이고 있습니다.

실전에서의 활용 시나리오

허프 모델의 사고방식이 실전에서 유용하게 쓰이는 대표적인 상황들을 살펴보겠습니다.

신규 출점 위치 결정: 특정 자리에 매장을 낸다고 가정했을 때, 주변 경쟁 매장들과 비교해 우리 매장이 얼마나 많은 고객을 흡수할 수 있을지 사전에 가늠해볼 수 있습니다. 매력도(면적, 콘셉트, 가격 등)를 경쟁 매장 대비 어느 수준으로 설계해야 하는지에 대한 힌트도 얻을 수 있습니다.

상권 내 경쟁 구도 파악: 이미 여러 경쟁 매장이 존재하는 상권에 진입할 때, 각 경쟁 매장의 매력도와 위치를 정리해보면 시장에서 아직 채워지지 않은 틈새(니치)가 어디인지 파악하는 데 도움이 됩니다.

입지 후보 비교: 여러 후보 입지를 놓고 고민할 때, 각 후보지에서의 예상 매력도와 주변 경쟁 강도를 종합해 상대적으로 유리한 자리를 골라내는 데 활용할 수 있습니다.

정밀한 계산보다 중요한 것

솔직히 말하면, 허프 모델의 수식을 정밀하게 계산해서 실전에 적용하는 경우는 흔치 않습니다. 매력도를 정확한 숫자로 환산하는 것 자체가 쉽지 않고, 소비자 행동에는 모델이 담아내지 못하는 변수(그날의 기분, 우연한 발견, 지인의 추천 등)가 훨씬 많이 작용하기 때문입니다.

그럼에도 이 모델이 여전히 유용한 이유는, 정밀한 답보다 '사고방식'을 제공한다는 데 있습니다. 

"이 자리에 매장을 낸다면, 반경 내 경쟁 매장 대비 우리 매장의 상대적 매력도는 어느 정도일까?"라는 질문을 구조화해서 던질 수 있게 해준다는 것 자체가 큰 가치입니다. 

막연히 "여기 괜찮을 것 같다"는 감이 아니라, 매력도와 거리라는 두 축으로 나눠서 비교하는 습관을 들이는 것만으로도 훨씬 정교한 의사결정이 가능해집니다.

이번 회차에서는 개별 소비자가 특정 점포를 선택할 확률을 계산하는 허프 모델을 살펴봤습니다. 라일리의 법칙이 상권 대 상권의 거시적 비교 도구였다면, 허프 모델은 매장 대 매장, 더 나아가 소비자 한 명 한 명의 선택까지 들여다보는 미시적 도구라 할 수 있습니다.

다음 회차에서는 두 상권 사이, 소비자가 "여기부터는 이쪽 상권, 여기부터는 저쪽 상권으로 간다"고 갈리는 경계선을 수학적으로 찾아내는 컨버스 분기점 모델을 다뤄보겠습니다.

"A동네 상권이 셀까, B동네 상권이 셀까?" 창업이나 투자를 고민하다 보면 이런 질문을 자주 마주하게 됩니다. 막연히 "느낌상 A가 더 나은 것 같다"고 답하는 대신, 실제로 계산할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요. 

4탄까지의 1부에서 상권의 개념을 정리했다면, 5탄 2부 부터는 이 개념을 실제로 '분석'으로 전환하는 이론 도구들을 하나씩 살펴봅니다. 그 첫 번째 도구가 바로 라일리의 소매인력법칙입니다.

라일리의 소매인력법칙이란

라일리의 소매인력법칙(Reilly's Law of Retail Gravitation)은 1931년 미국의 경제학자 윌리엄 라일리가 제시한 모델로, 두 상권이 그 중간에 위치한 소비자를 얼마나 강하게 끌어당기는지를 계산하는 이론입니다. 

이 모델의 핵심 아이디어는 뉴턴의 만유인력 법칙에서 빌려왔습니다. 물체 사이의 중력이 질량에 비례하고 거리의 제곱에 반비례하듯, 상권의 흡인력도 상권의 규모(인구, 매장 수 등)에 비례하고 소비자와의 거리의 제곱에 반비례한다는 것입니다.

풀어서 설명하면 이렇습니다. 상권의 규모가 클수록 더 많은 소비자를 끌어당길 수 있는 힘이 커집니다. 반대로 거리가 멀어질수록 그 흡인력은 급격히 줄어드는데, 단순히 거리에 비례해서 줄어드는 것이 아니라 거리의 '제곱'에 비례해서 줄어든다는 점이 중요합니다. 즉 거리가 2배 멀어지면 흡인력은 4분의 1로, 3배 멀어지면 9분의 1로 급격히 감소합니다.

왜 '제곱'으로 줄어드는가

이 부분이 라일리 법칙의 직관을 이해하는 핵심입니다. 소비자 입장에서 생각해보면, 거리가 조금 멀어지는 것은 크게 문제되지 않지만, 거리가 일정 수준 이상으로 멀어지면 이동에 드는 시간과 비용, 심리적 부담이 기하급수적으로 커집니다. 

버스 한 번으로 갈 수 있는 거리와, 환승을 두 번 해야 하는 거리는 단순히 물리적 거리 차이 이상의 체감 격차를 만듭니다. 라일리의 법칙은 이런 소비자 심리를 수학적으로 반영한 모델이라고 볼 수 있습니다.

그래서 이 모델을 적용하면 흥미로운 결론이 나옵니다. 상권의 규모가 작아도 소비자와의 거리가 가까우면 큰 상권을 이길 수 있고, 반대로 상권의 규모가 아무리 커도 거리가 지나치게 멀면 흡인력이 급격히 떨어진다는 것입니다. "무조건 큰 상권이 이긴다"는 단순한 통념을 수정해주는 셈입니다.

실전에서의 활용 방법

라일리의 법칙을 실무에서 활용하는 대표적인 상황은 다음과 같습니다.

신도시나 택지지구 사이 소비자의 향방 예측: 두 신도시 사이에 거주하는 주민이 어느 쪽 상권으로 주로 소비하러 갈지 가늠할 때 사용합니다. 

예를 들어 인구 10만 규모의 A상권과 인구 40만 규모의 B상권 사이에 사는 소비자는, 단순히 두 상권까지의 물리적 거리가 비슷하더라도 규모가 훨씬 큰 B상권으로 쏠릴 가능성이 높습니다. 다만 A상권이 B상권보다 눈에 띄게 가깝다면 이야기는 달라집니다.

신규 출점 시 기존 경쟁 상권과의 관계 파악: 

새로운 매장이나 상업시설을 계획할 때, 인근의 기존 대형 상권이 얼마나 강하게 수요를 흡수하고 있는지, 그리고 신규 출점 위치가 그 흡인력 범위 안에 있는지 밖에 있는지를 가늠하는 데 사용할 수 있습니다.

상권의 실질적 영향권 추정: 

행정구역상의 경계와 무관하게, 실제 소비자들이 어디까지를 '같은 생활권'으로 인식하는지 추정하는 데도 응용됩니다.

모델의 한계

다만 라일리의 법칙을 실제 분석에 쓸 때는 몇 가지 한계를 반드시 인지해야 합니다. 

첫째, 이 모델은 1930년대 미국의 자동차 중심 소비 환경을 배경으로 만들어졌습니다. 서울처럼 대중교통과 도보 이동이 중요한 도시에서는 단순 직선거리보다 실제 이동시간, 환승 횟수, 도보 접근성 등을 반영해야 훨씬 정확한 예측이 가능합니다.

둘째, 이 모델은 상권의 '규모'만을 흡인력의 원천으로 가정합니다. 하지만 실제 소비자는 규모뿐 아니라 특정 상권만이 가진 개성, 브랜드, 콘텐츠에도 끌립니다. 작은 골목상권이라도 SNS에서 화제가 되면 규모를 뛰어넘는 흡인력을 발휘하는 경우가 대표적입니다. 이런 요소는 라일리의 법칙만으로는 설명되지 않습니다.

셋째, 실제 소비자의 선택은 두 상권 중 하나만 고르는 이분법적 구조가 아닙니다. 한 사람이 상황에 따라 여러 상권을 오가며 소비하는 경우가 훨씬 일반적입니다. 그래서 라일리의 법칙은 정밀한 예측 도구라기보다, 두 상권의 상대적 힘을 비교하는 '사고의 틀'로 활용하는 것이 현실적입니다.

이번 회차에서는 두 상권의 상대적 흡인력을 비교하는 고전적 모델, 라일리의 소매인력법칙을 살펴봤습니다. 이 모델은 '상권 대 상권'이라는 거시적 비교에 유용한 도구입니다.

다음 회차에서는 이보다 한 단계 더 정교한 모델을 다룹니다. 상권 전체가 아니라 개별 소비자가 특정 점포를 선택할 확률까지 계산하는 허프 모델입니다. 라일리의 법칙이 '숲을 보는 도구'였다면, 허프 모델은 '나무 하나하나를 보는 도구'라고 할 수 있습니다.

지금까지 상권의 정의(1회), 입지와의 차이(2회), 거리와 빈도에 따른 1차·2차·3차 분류(3회)를 다뤘습니다. 이번 회차부터는 좀 더 실무적인 이야기로 넘어갑니다. 

앞으로 이 연재에서 다룰 데이터들, 특히 서울시가 제공하는 공공데이터는 대부분 서울시 자체의 상권 분류 체계를 기준으로 정리되어 있습니다. 

이 분류 체계를 미리 알아두지 않으면, 데이터를 봐도 그게 어떤 성격의 상권을 말하는 건지 감을 잡기 어렵습니다. 그래서 이번 회차는 앞으로의 데이터 분석 파트를 위한 일종의 '사전 작업'이라고 보시면 됩니다.

서울시가 상권을 나누는 4가지 기준

서울시는 우리마을가게 상권분석서비스 등을 통해 시내 상권을 크게 네 가지로 분류합니다. 바로 발달상권, 골목상권, 전통시장, 관광특구입니다.

발달상권

발달상권은 강남역, 홍대, 잠실처럼 유동인구와 매출 규모가 압도적으로 큰 대형 상권을 가리킵니다. 

여러 업종이 고밀도로 밀집해 있고, 대중교통 접근성이 뛰어나며, 하나의 상권이 사실상 하나의 '거대한 소비 도시'처럼 기능합니다. 임대료 수준도 서울 전체에서 최상위권에 속하며, 프랜차이즈와 대형 브랜드의 각축장이 되는 경우가 많습니다.

골목상권

골목상권은 주거지 인근에 형성된 생활밀착형 소규모 상권입니다.

발달상권만큼 화려하지는 않지만, 서울시 전체 상권 개수로 보면 압도적으로 많은 비중을 차지합니다. 동네 세탁소, 미용실, 분식집, 편의점처럼 반경 500m 안팎의 주민들을 주요 고객으로 삼는 업종들이 밀집해 있습니다. 골목상권은 트렌드 변화에 상대적으로 둔감하지만, 그만큼 안정적인 수요 기반을 갖고 있다는 특징이 있습니다.

전통시장 상권

전통시장은 시장이라는 물리적 형태로 오랜 기간 형성되어 온 상권입니다. 

경동시장, 광장시장, 망원시장 등이 대표적입니다. 전통시장은 최근 들어 단순한 식자재·생활용품 판매 공간을 넘어, 먹거리 관광지로서의 성격이 강해지는 추세입니다. 특히 광장시장처럼 외국인 관광객이 몰리는 시장은 사실상 관광특구에 준하는 소비 패턴을 보이기도 합니다.

관광특구 상권

관광특구는 명동, 이태원, 동대문처럼 외국인 관광객 비중이 특히 높은 상권입니다. 

이 상권들은 내국인보다 외국인 소비자의 국적, 환율, 계절적 관광 수요 등 외부 변수에 훨씬 민감하게 반응합니다. 실제로 팬데믹 시기 관광특구 상권들이 겪었던 극심한 매출 타격은, 이 상권들이 얼마나 관광 수요에 의존하고 있는지를 단적으로 보여줍니다.

왜 이 분류가 단순한 행정 구분이 아닌가

이 네 가지 분류는 단순히 행정적으로 편의상 나눈 것이 아닙니다. 각 유형마다 소비자의 방문 목적, 소비 패턴, 상권의 안정성이 근본적으로 다릅니다.

발달상권은 트렌드에 민감하고 회전율이 빠른 대신, 임대료 부담과 경쟁 강도가 매우 높습니다. 

골목상권은 안정적이지만 성장성이 제한적이고, 배후지 인구 변화(고령화, 재개발 등)에 직접적인 영향을 받습니다. 

전통시장은 고유의 커뮤니티 기반 수요와 관광 수요가 혼재되어 있어, 두 수요 중 어느 쪽에 더 무게를 두느냐에 따라 완전히 다른 전략이 필요합니다. 

관광특구는 국내 경기보다 국제 정세, 환율, 관광 트렌드에 더 크게 좌우되는 독특한 리스크 구조를 갖고 있습니다.

이 차이를 이해하면 같은 '상권이 좋다'는 표현도 훨씬 정교하게 해석할 수 있습니다. 

예를 들어 "요즘 상권이 안 좋다"는 뉴스가 나올 때, 그것이 발달상권의 이야기인지 골목상권의 이야기인지에 따라 실제로 영향을 받는 업종과 지역이 완전히 다릅니다.

실전에서 이 분류를 활용하는 법

창업이나 투자를 준비할 때는 먼저 자신이 관심 있는 지역이 이 네 가지 중 어디에 속하는지를 확인하는 것이 출발점이 되어야 합니다. 

같은 '역세권'이라는 말을 들어도, 그것이 발달상권 안의 역세권인지 골목상권 안의 역세권인지에 따라 필요한 투자 규모와 예상 리스크가 전혀 다르기 때문입니다.

또한 이후 연재에서 다룰 공공데이터(우리마을가게 상권분석서비스, 소상공인시장진흥공단 상권정보시스템 등)는 대부분 이 네 가지 분류를 기준으로 통계를 제공합니다. 

따라서 데이터를 검색하거나 리포트를 읽을 때, 지금 보고 있는 수치가 어떤 유형의 상권을 기준으로 한 것인지 항상 확인하는 습관이 필요합니다. 같은 '평균 매출'이라는 숫자도 발달상권 기준과 골목상권 기준은 그 의미가 완전히 다르기 때문입니다.

이번 회차에서는 서울시가 상권을 어떻게 공식적으로 분류하는지, 발달상권·골목상권·전통시장·관광특구 네 가지 유형을 살펴봤습니다. 이로써 1부 '상권 개념 잡기'를 마무리 하겠습니다.

다음 회차부터는 2부로 넘어가, 상권을 이론적으로 분석하는 도구들을 다룹니다. 

첫 순서는 두 상권 중 어디가 더 강한 흡인력을 가지는지를 계산하는 고전적인 모델, 라일리의 소매인력법칙입니다.