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코로나19로 늘어난 음식배달로 일회용품 쓰레기. 이렇게 생긴 일회용품 쓰레기들이 재활용은 잘 되고 있는지 살펴보겠습니다.
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배달앱 및 배달대행 이용현황
1)배달앱, 2)배달대행. 이용여부 (%), 월평균 비용, 이용여부 (%), 월평균 비용 … 업종별, 일반음식점, 소계, 소계, 26.5 … 간이 음식 포장 판매 전문점, 33.0
Source: kosis.kr
Date Published: 1/19/2021
View: 1231
배달서비스 플랫폼(앱) 소비자문제 실태조사 – 한국소비자원
○ 특히 시장규모는 전년 52조 2,790억원 대비 32.1% 증가함. □ 배달앱 플랫폼 출현 이후 음식을 모바일로 주문하는 배달앱 이용자가. 급격히 증가함.
Source: www.kca.go.kr
Date Published: 9/16/2022
View: 6683
음식배달산업 현황과 배달라이더의 소득자료 제출에 따른 쟁점
온라인을 통한 음식서비스 거래액은 배달음식만. 공식적으로 통계를 작성하기 시작한 2017년 2조. 7,326억원을 기록한 이후 2021년 25조 6,847억원을.
Source: www.nars.go.kr
Date Published: 1/3/2022
View: 1326
배달음식 왜 줄였나요? 사람들에게 물어봤더니… – 조선일보
코로나 기간 동안 급성장한 배달앱 시장이 엔데믹(풍토병)과 거리두기 해제 … 통계청 통계를 봐도 4월 배달 등 음식서비스 거래액이 2조892억원으로 …
Source: www.chosun.com
Date Published: 4/23/2021
View: 6690
2021년 음식배달 시장 규모, 어떻게든 알아본 썰
거시적인 데이터라면 국가 통계를 찾아보면 알 수 있겠죠. 하지만 실상 기업이 전개하는 사업과 연결되는 ‘특정’ 시장의 규모를 알 방법은 막막합니다. 그 …
Source: contents.premium.naver.com
Date Published: 1/13/2022
View: 5921
코로나 후 2배로 커진 배달음식시장…2월 일평균 802억원 `최대`
이민경 통계청 서비스업동향과장은 “지난 2월 일평균 음식서비스 주문액은 801억5천만원으로 2017년 1월 관련 통계 작성 이래 최대였다”고 말했다. 월간 …
Source: www.mk.co.kr
Date Published: 10/1/2022
View: 8897
국내 배달음식 이용건수 분석 및 예측 -응용통계연구
우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가 …
Source: koreascience.kr
Date Published: 9/13/2022
View: 7671
배달음식시장, 코로나로 2배 커져…월 2.2조원 넘겨 – SBS Biz
일평균 음식서비스 주문액은 801억5천만원으로 2017년 1월 관련 통계 작성 이래 최대였습니다. 음·식료품과 농·축·수산물 등 식품의 온라인쇼핑 거래액도 …
Source: biz.sbs.co.kr
Date Published: 3/3/2021
View: 8935
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주제에 대한 기사 평가 배달 음식 통계
- Author: KBS News
- Views: 조회수 5,792회
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- Date Published: 2021. 1. 6.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=G90f7hCQ_1c
얼마 전에 본 영화[인 타임 (In Time)]에서는 모든 비용이 시간으로 거래된다. 커피 1잔에 ‘4분’, 버스 요금은 ‘2시간’, 스포츠카 1대는 ‘59년’을 자신의 수명에서 지불하는 식이다. 시간이 돈인 세상에서 하루 벌어 하루를 사는 가난한 사람들은 늘 시간이 부족해 뛰어다닌다. 바빠서 쫓기듯 살아가는 현대인들의 모습과 묘하게 겹친다.
요즘 사람들은 시간을 최대한 효율적이면서도 의미있게 소비하고 싶어 시간을 아껴주는 서비스에 기꺼이 지갑을 연다. 자기 전 주문하면 눈 뜨기 전 받아볼 수 있다는 새벽배송 서비스가 인기이고 시간과 번거로움을 줄여주는 배달음식 서비스 이용이 증가하고 있다. 이같은 소비 트렌드를 ‘편리미엄’이라 부른다. ‘편리함’과 ‘프리미엄(Premium)’의 합성어로 ‘편리함’이 소비의 기준이라는 뜻이다.
최근 통계는 이러한 트렌드를 확연하게 보여준다. 통계청이 발표하는 온라인쇼핑동향을 살펴보면, 2017년 94.2조 원이던 온라인쇼핑 거래액은 2019년 135.3조 원으로 약 44%의 가파른 성장세를 보였다. 특히 음식 배달서비스의 성장세가 독보적이다. 거래규모가 2017년 2.7조 원에서 2019년 9.7조 원으로 약 256% 성장하였다. 신선식품, 채소류 등 농축수산물의 거래액도 지난 2년간 2.4조 원에서 3.5조 원으로 46% 가까이 증가하였다. 새벽배송 서비스의 비약적 발전 덕분이다. 최근 코로나19의 영향으로 사회적 거리두기가 진행되면서 고가의 가구나 가전제품의 온라인 거래량도 많아졌다고 한다.
현대인들은 발품이 아닌 손품을 팔아 시간을 절약하고, 본인의 시간을 대신해주는 서비스를 구매한다. 빨래와 청소는 전문업체에 의뢰하고 입소문이 난 식당에 줄서기는 대행업체에 맡긴다. 이렇게 비용을 지불해 확보한 시간을 본인이 가치를 두는 곳에 사용하는 것이다.
이제는 편리미엄의 시대, 즉 편리함과 함께 ‘시간’을 서비스로 거래하는 시대가 왔다. 본인의 행복을 위해 시간이라는 자산을 어떻게 운용하고 거래할지 현명한 선택이 필요하다.
2020년 4월 20일(월) / 머니투데이 8면
2021년 음식배달 시장 규모, 어떻게든 알아본 썰
📊 이 글을 읽으면 알 수 있어요!
1. 스타트업들이 IR자료에 필수적으로 포함시키는 장표가 있으니 ‘시장 규모’죠. 대체 이 시장 규모는 어떻게 알 수 있는 것일까요?
2. 거시적인 데이터라면 국가 통계를 찾아보면 알 수 있겠죠. 하지만 실상 기업이 전개하는 사업과 연결되는 ‘특정’ 시장의 규모를 알 방법은 막막합니다. 그 때 사용할 수 있는 방법에 대한 이야기를 전합니다.
3. 필자가 직접 2021년 음식배달 시장 규모를 추산해봤습니다. 나아가 2021년 배달앱이 만든 거래액, 배달앱 3사의 거래액, 단건배달과 묶음배달의 비중까지 계산했습니다. 서로 다른 여러 조사기관의 통계를 연결하는 방법을 통해서입니다. 예제를 통해 알아보겠습니다.
4. 사실 서로 다른 방법으로 집계된 통계는 결합하여 사용할 수 없습니다. 추산으로 연결한 데이터는 말 그대로 ‘추산’일 뿐, 정확할 수 없다는 뜻입니다. 그럼에도 불구하고 이런 시장 조사 방법에 의미가 있다면 무엇일까요? 필자의 의견을 전하면서 마무리합니다.
코로나 후 2배로 커진 배달음식시장…2월 일평균 802억원 ‘최대’
코로나 후 2배로 커진 배달음식시장…2월 일평균 802억원 ‘최대’ ▶ 여기를 누르시면 크게 보실 수 있습니다
[그래픽] 배달음식 온라인 주문액 규모 [통계청 제공. 재판매 및 DB 금지] [연합뉴스]Copyrights ⓒ 연합뉴스. 무단 전재 및 재배포금지
코로나19 확산 이후 2년간 온라인 주문 배달음식 시장 규모가 2배로 커졌다.지난 2월 하루 평균 배달음식 온라인 주문액은 800억원을 넘어 역대 가장 많았다.1일 통계청이 발표한 ‘2월 온라인쇼핑 동향'(잠정)에 따르면 지난달 음식서비스 온라인쇼핑 거래액은 2조2천443억원으로 작년 같은 달보다 23.0% 증가했다.코로나19가 국내에서 본격적으로 확산하기 시작한 2020년 2월(1조1천353억원)과 비교하면 97.7% 늘어난 수준이다.통계청 온라인쇼핑 동향 조사에서 ‘음식서비스’는 피자나 치킨처럼 온라인 주문 후 조리해 배달하는 음식을 의미한다.이민경 통계청 서비스업동향과장은 “지난 2월 일평균 음식서비스 주문액은 801억5천만원으로 2017년 1월 관련 통계 작성 이래 최대였다”고 말했다.월간 총액으로 보면 작년 12월(2조4천495억원) 주문액이 더 많지만, 12월 날수가 2월보다 3일 많은 점을 고려하면 2월에 배달음식 주문이 더 많았던 셈이다.음·식료품과 농·축·수산물 등 식품의 온라인쇼핑 거래액도 코로나 이후 2년 새 37.8% 증가했다.온라인 식품 거래액은 2020년 2월 1조9천78억원에서 작년 2월 2조4천574억원, 올해 2월 2조6천286억원으로 늘었다.코로나19 확산과 사회적 거리두기로 외부 활동·모임에 제약이 생기면서 식당에 가기보단 집에서 음식을 시켜 먹고, 장보기도 온라인으로 대체하는 경우가 늘었기 때문으로 풀이된다.통계청은 “메뉴의 지속적인 다양화·고급화, 간편 결제 확대 등에 따른 모바일 거래 활성화도 음식서비스 거래액 증가에 영향을 미쳤다”고 분석했다.2월 전체 온라인쇼핑 거래액은 15조4천314억원으로 1년 전보다 13.7%, 2년 전보다 30.9% 늘었다.전월과 비교하면 6.4% 줄었는데, 이는 날수 감소에 주로 기인한다는 게 통계청의 설명이다. 지난 2월 1일 설 명절을 앞두고 1월 말에 식품 등 구매 수요가 몰린 것도 영향을 미쳤다.1년 전과 비교하면 음식서비스(23.0%), 가전·전자·통신기기(20.0%), 생활용품(17.9%), 여행 및 교통서비스(35.6%) 등의 온라인쇼핑 거래액이 늘었고 화장품(-6.8%) 등은 감소했다.배달음식 주문, 온라인 장보기 확대 외에 신형 휴대전화 출시, 백신 접종 확대에 따른 여행 관련 예약 증가 등이 온라인쇼핑 거래액이 늘어난 요인으로 작용했다.온라인쇼핑 거래액 중 모바일쇼핑 거래액 비중은 76.4%로 1년 전보다 4.3%포인트 올랐다. 이는 2013년 모바일 포함 통계 작성 이후 가장 높은 수준이다.음식서비스는 온라인 주문의 97.7%가 모바일로 이뤄졌고, e쿠폰서비스(89.8%), 애완용품(87.2%), 아동·유아용품(84.7%) 등도 모바일 비중이 높았다.전체 소매판매액(40조627억원) 가운데 온라인쇼핑 상품 거래액(11조5천916억원)의 비중은 28.9%로 집계됐다.
국내 배달음식 이용건수 분석 및 예측 -응용통계연구
초록
우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가하고 있다. 따라서 배달음식 이용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨와 날짜별 변수를 고려하여 시간대별 배달음식 이용건수를 예측함으로써 소비자와 생산자 모두에게 이익을 주는 예측모형을 찾고자 한다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 2014년도 배달음식 통화건수를 예측하는데 있다. 예측에 사용되는 회귀 모형은 선형회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 신경망, 로지스틱 회귀모형으로 총 6가지이다. 고려되는 배달음식 업종은 총 4가지(족발/보쌈정식, 중국음식, 치킨, 피자)로 크게 두 가지 방법을 이용하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하였다. 첫 번째 방법은 총 이용건수와 각 업종별 배달음식 이용비율을 곱하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 것이고, 두 번째 방법은 각 업종별 모형을 세워 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 방법이다. 최종적으로 선택된 모형은 방법 1에서는 신경망 모형과 선형회귀모형이며, 방법 2에서는 신경망 모형이었다. 방법 2보다는 방법 1로 구한 결과가 더 예측력이 좋은 것으로 나타났다.
Food delivery services are well developed in the Republic of Korea, The increase of one person households and the success of app applications influence delivery services these days. We consider a prediction model for the food delivery service based on weather and dates to predict the number of food delivery services in 2014 using various data mining techniques. We use linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machines, neural networks, and logistic regression to find the best prediction model. There are four categories of food delivery services and we consider two methods. For the first method, we estimate the total number of delivery services and the posterior probabilities of each delivery service. For the second method, we use different models for each category and combine them to estimate the total number of delivery services. The neural network and linear regression model perform best in the first method, this is followed by the neural network which is the best for the second method. The result shows that we can estimate the number of deliveries accurately based on dates and weather information.
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