박빙 승부를 가르는 타깃 유권자를 찾아내는 선거 빅데이터 활용법, 두 번째 파트를 열어보겠습니다.

 

 

 

 

가구 구성은 마이크로 타겟팅 캠페인을 위한 핵심적인 데이터입니다. 유권자의 니즈를 파악할 수 있는 가장 중요한 정보 중 하나이기 때문입니다.

특정 정당에 대한 지지 강도가 약한 중도 · 무당층이라면, 가구나 개인 차원의 니즈가 투표에 참여할지 말지 결정하는 결정적 요인으로 작용할 수 있습니다.

 

<킹메이커>의 데이터를 통해 분석해 볼까요?

젊은 1인 가구와 미취학 · 초등생 자녀를 둔 세대가 많이 분포한 읍면동이라면 보육과 교욱, 젊은 세대의 취향에 맞는 문화 · 여가시설에 대한 니즈를 공략하는 게 좋겠습니다.

덧붙여 초등생 자녀들의 중학교 진학에 대한 학교 · 학원 등 교육 관련 정책을 마련해야 하겠습니다.

 

중년 1인 가구나 시니어 세대가 다수인 지역에서는 중 · 고령층을 대상으로 한 문화 · 여가시설 및 편의 · 의료시설에 대한 공약이 중요해 보입니다.

 

 

 

 

<킹메이커>의 주거 및 유동 인구 분석은 유용한 통찰을 제공할 수 있습니다. 해당 선거구는 인근 광역시의 배후산업단지와 연계된 배후주거지로 발전해왔으며, 일일 인구 유입과 유출이 활발한 지역입니다.

특히, 일일 유출 인구가 많은 읍면동이라면 ‘도로·교통’ 문제가 유권자의 핵심 관심사일 가능성이 큽니다.

 

통근 시간대 교통 체증과 차량 이동으로 인한 불편과 사고 위험이 주민들에게 불안 요인이 될 수 있습니다. 이에 따라 우회 도로망이나 IC 개설 등의 공약이 설득력을 가질 것으로 보입니다.

 

경제활동이 활발한 40대 유권자는 내 집 마련과 자녀 양육을 고려해 이주할 가능성이 높습니다. 따라서 ▲주택 ▲교육 ▲이동 등 세 가지 분야에 집중할 필요가 있습니다.

또한, 특정 성·연령대의 인구 유출을 분석해 주간 시간대에 어떤 유권자와 접촉할 수 있는지 파악한 후, 후보자의 동선에 반영하는 것이 캠페인의 효과를 극대화하는 데 도움이 될 것입니다.

 

 

 

 

민주당 후보라면 선거구 내 취약계층이 많은 읍면동에 특히 신경 써야 합니다. 국민기초생활수급자 데이터를 분석한 결과,

등록장애인 비율과 인구 대비 장애인 수가 가장 높은 지역이면서도 소득이 가장 낮고 노후주택이 밀집한 읍면동을 확인했습니다.

해당 지역에는 노후주택 안전시설 강화·개량 사업과 장애인 복지를 연계한 공약을 제시하는 것이 효과적일 것으로 보입니다.

 

소득·주택·직업 측면에서 중산층이 많이 거주하면서도 수급권자가 적지 않은 읍면동도 있습니다. 이러한 지역에서는 저소득층·취약계층 보호와 동시에 중산층의 요구를 반영한 공약과 메시지가 필요합니다.

 

 

 

 

지금까지의 분석 내용은 실제 <킹메이커>를 활용하는 후보자에게 티브릿지가 제출한 보고서를 요약·발췌한 것입니다.

선거 구도는 정당이 전국 단위에서 만들지만, 박빙 승부가 예상되는 지역에서는 이러한 데이터에만 의존할 수 없습니다.

 

마지막으로, 킹메이커를 활용한 산업 및 지역경제 분석, 평균 대출잔액, 주요 인프라 접근성, 범죄 데이터를 기반으로 유권자의 마음을 움직일 수 있는 캠페인 전략 수립 방안을 살펴볼 예정입니다.

 

 

 

사람들의 생각을 정확히 읽고 해석하기 위해 노력하는
여론조사 & 데이터 컨설팅 전문가 그룹, <티브릿지>입니다.