대형 건설사 타깃 BM모델 구축
국토부 데이터에 자체 AI 접목
아파트 가치평가 기준 세분화
시장 방향·사업 적정성 제시
부동산 플랫폼 직방이 직방RED(Real Estate Data)를 이달 정식 론칭한다. 기업간거래(B2B) 사업에 뛰어들어 수익성 개선을 꾀한다.
직방RED는 부동산 관련 데이터를 총망라한 전문가용 빅데이터 플랫폼이다. △가격 △거래 △공급 △분양 등 부동산 시장 분석을 위한 기본 데이터를 제공한다. 직방에서만 보유하고 있는 데이터도 있다. 직방과 호갱노노 이용자의 애플리케이션(앱) 내 활동 로그를 분석하고 이용자가 남긴 리뷰에 자연어처리(NLP) 기법을 적용해 수요자의 트렌드 변화를 읽어낸다. 이를 통해 부동산 관련 동태 분석이 가능하다.
예컨대 이용자가 A아파트 정보를 원할 경우 직방과 호갱노노 앱 내 리뷰를 분석하고 키워드를 뽑아내 순위를 매겨 제공한다. '깔끔한' '관리실' '층간소음' '냉난방 소리' 등의 단어를 통해 해당 아파트 분위기를 파악할 수 있다.
아울러 직방RED는 계량화하기 어려웠던 데이터 분석을 통해 아파트 가치 평가 기준을 세분화했다. 기존 부동산 데이터는 시장 상황을 분석한 내용 위주로 제공될 뿐, 주변 시설이나 입지여건, 수요자 리뷰 등 비계량 데이터를 포함하지 않았다. 때문에 수요 예측이나 세부 지역 분석에 한계가 있었다.
직방RED는 정주여건 분석을 통해 개별 부동산 매물이 △교육 △의료 △대중교통 △쇼핑 △문화 다섯 가지 인프라를 얼마나 잘 갖췄는지 보여준다. 100분위 산정을 통해 전국 아파트 중 해당 매물 순위도 확인할 수 있다. 히트맵을 통해 동네 분위기도 파악할 수 있다.
아울러 직방은 딥러닝과 머신러닝 등의 인공지능(AI) 방법론을 도입해 기존 부동산 시장 분석을 다각화했다. 직방RED는 국토부 실거래 데이터에 자체 개발한 머신러닝 모형을 적용했다. 이를 통해 자체 산정 매매가를 산출하고 아파트 가격지수 지표를 제공한다. 최근 아파트 가격이 고점 대비 얼마나 떨어졌는지에 대한 데이터를 제공하고 AI 매매가격 추정도 가능하다. 기존 타사 서비스와는 달리 읍·면·동 단위뿐 아니라 역세권까지 가격 정보를 제공해 활용도를 높였다.
주요 고객은 대형 건설사다. 부동산 정책 및 트렌드, 시장 방향과 사업의 적정성을 통계적으로 제공하기 때문이다. 지역 경제 분석·고용여건 분석·지역 거주민 소득 분석 등을 통해 특정 지역에 아파트를 지을 경우 구매 여력이 있는 수요자 파악이 가능하다. 분양 경쟁률 등을 빅데이터 결과로 산출해 사업 예측성을 제고한다.
직방은 직방RED를 론칭하며 기업소비자간거래(B2C)와 B2B를 아우르는 플랫폼으로 성장하는 데 집중한다. 부동산 시장이 얼어붙은 가운데 중개 수수료 이외의 핵심 비즈니스모델(BM)로 부상할 수 있기 때문이다.
손지혜기자 jh@etnews.com
