사실 식음료 카테고리에서도 성·나이을 분석 단위로 교차분석을 하는 경우가 많습니다. 그런데 이외에도 식생활에 큰 영향을 주는 결혼 여부·동거 가족 여부·자녀 여부 등을 기준으로 분석 단위를 설정하면, 성·나이 분석만으로는 알 수 없었던 더욱 명확한 타깃 세그먼트를 찾는 데 도움이 됩니다.

이에 오픈서베이는 식음료 카테고리 관련 조사를 할 때 아래와 같은 분석 단위를 이용하는 경우가 많습니다. 각 소비자의 생활 환경을 고려한 라이프 스테이지 기준입니다.

식음료 산업군의 데이터 분석 시 라이프스테이지로 분석 단위를 설정하는 이유는 무엇일까요? 보통 식사는 같이 먹을 사람이 있는지나 함께 준비할 사람이 있는지에 따라 선택하는 음식이 달라지기 때문입니다.

예를 들어 같은 20대 미혼이라고 해도 부모님과 함께 거주하면 집밥 위주의 식생활 패턴을 보이는 반면, 혼자 사는 20대는 간편식 혹은 배달 음식을 더 많이 소비할 수 있습니다. 이외에도 어린 자녀가 있는 가정은 시간은 없더라도 직접 요리를 해 먹거나, 혹은 시간 절약을 위해 온라인 구매를 적극적으로 이용할 수도 있습니다. 식음료 카테고리 데이터를 분석할 때는 이런 변수를 고려하는 게 좋습니다.

위와 같은 분석 단위를 활용해서 목적에 따라 분석 대상과 분석 단위를 구체적으로 설정할 수 있습니다.

위는 평소 먹는 식사를 마련하는 주된 방법이 무엇인지를 조사한 결과로 만든 교차분석표입니다. 세로축에는 보기로 제시된 내식·외식·배달/포장·가정간편식이 있고, 가로축에는 앞서 살펴본 라이프스테이지별 분석 단위가 나타납니다.

이번에는 분석 단위는 동일하게 유지하되, 분석 대상을 자주 먹는 음식 카테고리로 바꿨습니다. 이에 세로축에는 한식·중식·일식 등 음식 종류가 나열된다는 걸 알 수 있습니다.