코로나19가 바꾼 2020년 서울시민의 소비 Ⅱ
글쓴이: siadmin / 작성시간: 월, 04/19/2021 - 14:16등록일:
2021.04.19
조회수:
4955
일상화된 ‘비대면 소비’, 전 연령대에서 온라인 소비액 10% 이상 증가
‘더’ 저렴한 온라인 상품을 ‘더’ 자주 구매, 전년보다 온라인 소비 4조 원 늘어
- 2020년 서울시민의 온라인 건당 결제금액은 전년대비 12.6% 감소했음에도 불구하고 결제건수는 35.5% 증가
- 전년보다 신용카드 총 소비액은 4조 원이, 오프라인은 8조 원이 감소했지만, 온라인은 4조 원 증가
표 1. 서울시민 신용카드 온라인 소비 변화 (단위: 건, 원, %)
구분 |
결제건수 |
건당 결제금액 |
---|---|---|
2019 |
376,404,902 |
55,856원 |
2020 |
510,044,908 |
48,820원 |
증감률(%) |
35.5 |
-12.6 |
주: 서울시와 서울연구원이 서울특별시 빅데이터캠퍼스의 카드소비(신용카드, 체크카드)데이터를 분석한 결과로 소비활동과 무관한 일부 업종은 제외(세금공과금, 도매관련업 등)되었으며, 카드사별 점유율을 고려한 추정값
자료: 서울 빅데이터캠퍼스 신용카드데이터
표 2. 온/오프라인 신용카드 소비액 (단위: 조 원)
구분 |
온라인 |
오프라인 |
---|---|---|
2019 |
21조 원 |
99조 원 |
2020 |
25조 원 |
91조 원 |
자료: 서울 빅데이터캠퍼스 신용카드데이터
코로나19 발생 후 온라인 소비 비중 증가, 특히 사회적 거리두기 기간에 가장 높아
- 2020년 전체 신용카드 소비액 중 온라인 소비액 비중은 21.4%로 2019년(17.5%)보다 약 4%p 증가
- 특히 사회적 거리두기가 강화됐던 2020년 3월(22.7%),과 12월(25.7%)에 온라인 소비 비중이 가장 높아
표 3. 전체 신용카드 소비액 중 온라인 소비액 비중 (단위: %)
구분 | 월별 비중 | 2019 비중 | 2020 비중 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1월 | 2월 | 3월 | 4월 | 5월 | 6월 | 7월 | 8월 | 9월 | 10월 | 11월 | 12월 | |||
2019 | 17.9 | 17.2 | 17.8 | 17.2 | 16.9 | 16.8 | 17.3 | 16.4 | 18.0 | 17.6 | 18.8 | 18.5 | 17.5 | - |
2020 | 19.1 | 21.5 | 22.7 | 20.7 | 18.7 | 19.9 | 20.1 | 21.3 | 22.5 | 22.0 | 23.1 | 25.7 | - | 21.4 |
자료: 서울 빅데이터캠퍼스 신용카드데이터
‘오픈마켓 등 온라인거래’ 가장 빠르게 성장, 전 연령대에서 온라인 소비액 10% 이상 증가
- 온라인 업종 중 ‘오픈마켓 등 온라인거래’가 가장 빠르게 성장, 홈쇼핑은 감소
- 전년보다 온라인 소비액은 40대(1.2조 원)가 가장 많이 증가했고, 모든 연령대에서 온라인 소비액은 10% 이상 증가
표 4. 업종별 온라인 소비 변화 (단위: %)
구분 | 결제건수 증감률 | 소비액 증감률 |
---|---|---|
결제대행 | 21.0 | 12.9 |
오픈마켓 등 온라인거래 | 57.0 | 29.1 |
홈쇼핑 | -16.6 | -16.7 |
자료: 서울 빅데이터캠퍼스 신용카드데이터
표 5. 연령대별 온라인 소비액 변화 (단위: 원, %)
구분 | 2019 | 2020 | 2019년 대비 증감률 |
---|---|---|---|
10대 | 119,764,264,360 | 138,563,546,396 | 15.7 |
20대 | 3,739,732,060,251 | 4,472,982,444,845 | 19.6 |
30대 | 7,168,307,831,044 | 8,191,751,250,975 | 14.3 |
40대 | 5,944,254,354,601 | 7,183,470,135,922 | 20.8 |
50대 | 2,877,799,339,334 | 3,520,915,934,472 | 22.3 |
60대 이상 | 1,174,656,882,353 | 1,392,569,677,753 | 18.6 |
자료: 서울 빅데이터캠퍼스 신용카드데이터