티처메이트 프로그램 이용법 코스. 상권 시뮬레이터로 학생에게 가르칠 분석 방법론입니다. 상권 브리핑은 한 동네의 건강검진표 — 유동인구·객단가·폐업률은 그 상권의 혈압·혈당 수치이고, 상권분석법이란 결국 숫자 하나하나를 "그래서 나는 무엇을 어떻게 정한다"는 결정으로 번역하는 습관입니다. 강사가 이 번역을 먼저 할 줄 알아야, 학생의 "8만 명이면 무조건 좋은 거 아녜요?"에 되받을 수 있습니다. 이 게임엔 정답표가 없으니, 정답 대신 네 상권의 진짜 숫자와 각자 숨긴 함정을 먼저 꿰고 들어갑니다.
지표 6종 읽기 → 질문으로 근거 담기 → 손님 만나기 → 업종·입지·가격 정하기 → 인과로 되짚기
이 다섯 걸음이 곧 프로그램의 화면 순서(브리핑 → 가게 준비 → 정산)와 그대로 겹친다. 실제 창업자가 상권을 볼 때 던지는 질문과 같은 뼈대다.
브리핑에 뜨는 여섯 숫자를 학생 눈높이로 옮기면 이렇다. 각 숫자 옆 ?를 누르면 이 풀이가 그대로 뜬다. 강사는 "숫자를 읽지 말고 숫자가 시키는 결정을 읽자"만 반복하면 된다.
| 지표 | 학생 눈높이 뜻 | 이 숫자가 시키는 결정 |
|---|---|---|
| 일평균 유동인구 | 하루에 이 동네를 지나다니는 사람 수 | 많다고 다 손님 아님 → 연령 분포로 '누가' 지나가는지 확인 |
| 평균 결제 금액 | 손님이 한 번에 쓰는 돈(전 업종 합산) | 내 가격 기준은 이게 아니라 '내 업종'의 평균 결제 |
| 피크 시간대 | 지갑을 언제 여는가 | 내 업종이 그 시간대 장사인가(아침/점심/저녁/야간) |
| 소득 등급 | 결제액으로 추정한 동네 씀씀이 | 고가·프리미엄이 먹힐 동네인지 가늠 |
| 외식업 폐업률 | 최근 문 닫은 음식점 비율 | 높으면 경쟁 치열 경고등 → 차별화·저부담 전략 |
| 남성 유동 비중 | 지나다니는 사람의 성비 | 내 손님 성별과 맞는지 보조 참고 |
"이 동네 평균 결제가 25,000원이니 내 커피도 25,000원에 팔면 되겠다" — 이 착각이 반드시 나온다. 실제로는 손님이 여러 개를 사서 그 평균이 나온 것이고, 학생이 정하는 대표 가격은 '물건 한 개의 값'이다.
"평균 결제 25,000원 = 내 물건 하나를 25,000원에 팔아도 된다" → 가격을 터무니없이 높게 잡아 손님이 다 사라진다.
평균 결제(객단가) = 한 사람이 오늘 쓴 총액.
대표 가격 = 내 물건 하나가 얼마인가.
둘은 다르다.
브리핑의 다섯 질문은 학생이 눌러야 숫자 벽이 열리고 근거가 쌓이도록 설계됐다. 이 다섯 질문을 어느 상권에서도 통하는 체크리스트로 칠판에 적어 두면, 학생이 새 동네에 가도 같은 순서로 읽는다.
각 상권엔 손님 페르소나 3명(이름·나이·직업·한마디)이 있다. 유동인구 숫자는 '몇 명'은 알려줘도 '왜 여기서 사는가'는 못 준다 — 그 동기를 인터뷰가 메운다. 학생이 답변을 "＋ 근거로 담기"로 넣으면 숫자 근거와 사람 근거가 함께 결정의 재료가 된다.
강사가 이 표를 먼저 알고 들어가야 학생 질문에 되받을 수 있다. 네 동네는 성격이 완전히 다르다(2026년 1분기 실측).
| 상권 | 유동 | 평균 결제 | 폐업률 | 대표 손님 | 한 줄 성격 |
|---|---|---|---|---|---|
| 강남역 출근길 | 약 8.5만 | 약 25,900원 | 4.8% | 20·30대 직장인 | 유동·씀씀이 최상, 임대도 최상 |
| 신촌 대학가 | 약 6.5만 | 약 22,500원 | 3.7% | 20대 45%(대학생) | 가격 민감한 학생 동네 |
| 홍대 번화가 | 약 4.6만 | 약 27,000원 | 4.4% | 20대 야간 유흥 | 유동 중간, 객단가 최고 · 밤 장사 |
| 상계 주택가 | 약 2.5만 | 약 16,000원 | 9.1% | 50대+ 46% | 유동 적고 폐업률 높은 '어려운 동네' |
함정: 유동에 홀려 역세권 잡으면 임대가 순이익을 갉는다.
길: 씀씀이 큰 직장인 겨냥, 임대 대비 회전 확보.
함정: 학생 동네에 고가를 붙이면 손님이 빠진다.
길: 저가·분식·커피, 20대 취향에 가격 맞추기.
함정: 낮·아침 장사로 오면 피크(밤)를 놓친다.
길: 객단가 최고 → 저녁·야간, 높은 단가 업종.
함정: 유동 적고 폐업률 9% — 무리한 고정비는 위험.
길: 이면 자리로 임대 낮추고 단골·생활밀착 업종.
세 자리는 유동과 임대가 같은 방향으로 움직인다. 역세권은 유동을 크게 끌어올리지만 임대도 그만큼 오른다. 그래서 "강남 역세권 한식"과 "강남 이면 한식"은 완전히 다른 손익표를 낸다.
| 입지 | 유동(손님) | 임대(고정비) | 화면 안내 |
|---|---|---|---|
| 🚉 역세권 | 크게 ↑ (약 1.35배) | 크게 ↑ | "눈에 잘 띄는 대신 부담이 큰 자리" |
| 🏙️ 일반 | 보통 (1.0배) | 보통 | "노출과 부담이 균형 잡힌 자리" |
| 🏘️ 이면 | ↓ (약 0.72배) | ↓ | "찾아오게 만들어야 하지만 부담이 낮은 자리" |
수요 엔진은 학생 가격을 그 업종의 평균 결제와 비교한다. 평균보다 비싸질수록 손님이 지수적으로 빠져나가고, 평균 이하로 낮추면 손님은 유지되지만 개당 마진이 준다. 그래서 "무조건 높게"도 "무조건 낮게"도 최적이 아니다.
개당 마진은 크지만 손님이 급격히 이탈 → 팔리는 개수가 무너져 총매출 감소.
손님 수와 마진의 균형점. 대개 여기 근처가 순이익 최대에 가깝다.
손님은 유지되나 개당 남는 게 적어 매출만 손해 볼 수 있다.
정산 결과의 인과 사슬 카드는 업종·입지·가격 각각을 [내 결정 → 작용한 데이터 요인 → 순이익 기여]로 풀어 준다. 여기서 학생이 가져갈 한 문장 — 매출을 진짜로 좌우하는 건 "역세권이냐"가 아니라 "내 업종·가격이 이 동네 손님과 얼마나 맞았나(수요 적합도)"다.
수업 전 10분, 오늘 열 상권만 골라 훑되, 손에 쥐고 들어갈 건 딱 세 문장이다. 정답을 주지 말고 질문으로 되돌리는 도구로 쓴다.
"유동이 많다고 다 손님은 아니다 — 연령 분포로 넘어가자." (8만 명 홀림 방지)
"평균 결제는 한 사람이 쓴 총액, 대표 가격은 한 개 값 — 다르다." (가장 흔한 오해)
"역세권은 손님을 사 오는 대신 임대로 치른다." (입지 트레이드오프)
이 분석법이 실제로 쓰이는 프로그램. 강남·신촌·홍대·상계 4개 상권의 실측 데이터(유동·객단가·폐업률·연령 분포) 위에서 학생이 근거를 모아 업종·입지·가격을 정하고, 결정론 정산과 인과 사슬로 판단을 되짚는다.
프로그램 조작법(세션 만들기·라운드 제어·시연 무대·정산 읽기)은 G1이 담당한다. G1이 '어떻게 진행하나'라면 이 G2는 '무슨 분석법을 가르치나'다.