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키우다랩 데이터 리서치
한국관광 데이터랩 «숙박 목적지 유입 지역» 229개 시군구 · «유입·유출 상위 40» 256개 시군구 — 2025년 8월~2026년 7월 12개월 창, 키우다랩 직접 집계

숙박업 손님은 어디서 넘어오나 —
100곳 중 84곳은 같은 도 안에서 오고,
고성에서 잔 손님 82명은 속초로 갑니다

손님이 어디서 오는지는 다들 안다고 생각합니다. «서울에서 오지». 그래서 광고도 서울에 겁니다. 저희가 데이터랩의 «숙박 직전에 어디 있었나»를 229개 시군구에 대고 재 봤더니, 1위가 서울인 동네는 28곳이고 그중 대부분은 서울 안의 자치구였습니다. 비수도권 163곳에서 서울·경기·인천에서 바로 넘어온 손님은 100명 중 9~10명. 나머지는 같은 도 안에서 움직이다 들어옵니다. 그리고 자고 나면, 절반 가까운 동네에서 손님은 정해진 옆 동네로 갑니다.

이 글의 «출발지»는 사는 곳이 아닙니다

데이터랩의 이 지표는 숙박 직전에 있던 지역입니다. 속초 숙박 손님의 «강원 출발» 62명 속을 열면 고성·양양이 맨 위인데, 그 사람들이 고성 주민일 리 없습니다 — 고성·양양을 돌다가 속초에서 잔 것입니다. 그래서 이 표는 «누가 사는가»가 아니라 «어디를 돌다 오는가»를 말합니다.

① 1위 출발지 — 100곳 중 84곳이 자기 도

229개 시군구의 숙박 손님 «직전 지역» 1위. 자기 시·도 192곳, 서울 28곳(대부분 서울 자치구), 그 밖 9곳.

서울이 1위인 28곳에서 서울 자치구를 빼면 몇 곳 남지 않습니다. 부산의 16개 구는 전부 «부산에서» 오고, 전남 22곳 중 대부분은 «전남에서» 옵니다. 손님은 도(道) 하나를 단위로 움직입니다. 서울에서 출발했더라도 강릉에 들렀다가 속초에서 자면, 속초 장부에는 «강원에서 옴»으로 찍힙니다.

② 시도별로 보면 — 부산은 77명, 충북은 30명

비수도권 시군구의 «같은 시·도 직전» 손님 비중, 시도별 중앙값. 제주 98명은 섬 안 이동이라 별도로 읽습니다.

부산·대구·대전·광주·울산 — 광역시는 구 사이를 도는 손님이 60~77명입니다. 전남 56, 전북 49, 강원 46, 경남 44, 경북 42, 충남 41. 충북 30명이 가장 낮습니다. 충북은 자기 도 손님이 적은 대신 경기·서울에서 바로 넘어오는 손님이 많은 곳입니다 — 다음 절이 그 이야기입니다.

③ «서울 손님»으로 사는 동네는 강원·충청뿐

숙박 직전 지역이 서울·경기·인천인 손님 비중 상위 12곳. 비수도권 163곳 중 30명을 넘는 곳은 26곳뿐입니다.

철원 89명, 홍천 76명, 춘천 74명, 원주 65명. 수도권에서 차로 두 시간 안인 동네만 «서울 손님 장사»가 성립합니다. 26곳을 도별로 세면 강원 12, 충남 7, 충북 6, 그 밖 1. 경북·경남·전남·전북에는 한 곳도 없습니다. 그 지역에서 «서울 손님 잡자»는 광고는 100명 중 5~10명을 겨냥하는 셈입니다.

내 동네가손님이 오는 길광고·요금에서 뜻하는 것
수도권 2시간권
철원·홍천·춘천·원주·제천·충주…
서울·경기에서 바로 넘어옴 (45~89명)금요일 저녁 도착 손님. 주말 요금 차등·수도권 노출이 맞다
광역시 안
부산·대구·대전·광주·울산의 구
같은 광역시 다른 구에서 (60~77명)대실·근거리 반복 손님. 지도·OTA 노출이 검색보다 먼저
도 순환권
경남·경북·전남·전북 대부분
같은 도 안 다른 시군에서 (40~56명)며칠짜리 동선의 한 밤. 옆 동네 관광지와 묶인 요금·안내가 먹힌다

④ 자고 나면 어디로 가나 — 넘겨주는 동네

같은 데이터랩에 반대 방향 표가 있습니다. 이 동네를 찾은 손님이 다음에 간 곳입니다. 256곳 중 187곳은 «들어올 때 1위»와 «나갈 때 1위»가 같은 이웃입니다 — 손님을 주고받는 짝이 정해져 있다는 뜻입니다. 그중 한쪽으로 몰아주는 동네가 있습니다.

«다음 목적지 1위»에 몰리는 비중 상위 12곳. 고성 손님 100명 중 82명이 속초로, 화천 69명이 춘천으로, 신안 62명이 목포로.

고성에서 잔 사람 100명 중 82명이 속초로 갑니다. 화천→춘천 69, 신안→목포 62, 무안→목포 58, 양양→속초 55, 평창→강릉 45. 전국 중앙값이 22명이니 이 동네들은 이웃 도시의 배후 숙소로 기능하고 있는 겁니다. 고성의 모텔은 «속초 가는 손님이 하루 먼저 자는 방»이고, 평창의 펜션은 «강릉 가기 전날 밤»입니다.

⑤ 관광지 짝 — 들어올 때보다 나갈 때 더 몰립니다

관광지 7곳의 «이웃에서 온 비중»과 «이웃으로 간 비중». 나가는 쪽이 매번 큽니다.

평창은 강릉에서 온 손님이 19명인데 강릉으로 가는 손님이 45명입니다. 여수는 순천에서 28명이 오고 40명이 순천으로 갑니다. 속초·고성, 통영·거제, 해운대·기장 — 전부 나가는 쪽 비중이 큽니다. 관광 동선이 «작은 곳에서 자고 큰 곳으로 나간다»로 기울어 있다는 뜻입니다. 작은 동네 숙소에는 두 가지 함의가 있습니다. 하나, 체크아웃 뒤 갈 곳을 손님이 이미 정해 두고 온다 — 조식·늦은 체크아웃보다 이른 출발 편의가 먹힙니다. 둘, 그 큰 동네가 만실인 날이 내 방이 차는 날입니다. 속초 요금이 뛰는 날 고성도 같이 뛰는지는 아직 재 보지 못했습니다 — 9월 9일 추석 실측(속초 +75%)에 고성이 없었습니다. 다음 실측에 고성을 넣어 이 표의 «82명»이 요금으로도 이어지는지 보겠습니다.

⑥ 제주는 왜 99명인가

서귀포 숙박 손님의 99명이 «제주에서» 왔다고 나옵니다. 거주지가 아니라 직전 지역이기 때문입니다 — 비행기로 제주시에 내려 서귀포로 넘어가면 «제주에서 옴»입니다. 섬은 이 지표로 출발지를 읽을 수 없습니다. 반대로 제주시↔서귀포시 사이 이동은 99~100명이라 섬 안에서는 두 시가 완전히 한 시장입니다. 제주 숙소의 경쟁 상대는 옆 동이 아니라 반대편 시입니다.

⑦ 이 표가 못 말하는 것

거주지는 안 나옵니다. 광고를 어디에 걸지는 이 표만으로 정하면 안 됩니다 — 9월 14일 «상권의 반지름»(거리)과 같이 봐야 합니다. 세종은 자기 시도 값이 0으로 잡혀 뺐고, 전주 완산구는 이 창의 유입 표가 비어 있습니다. 수치는 데이터랩 통신 기반 추정이라 방문객 «수»보다 비율로만 썼습니다.

⑧ 사장님 독법

질문이 표에서 보는 곳그다음
우리 손님은 서울 사람인가③ 수도권 직전 비중 — 30명 넘는 26곳인가아니면 «서울 손님» 광고비부터 줄인다
우리는 누구의 배후 숙소인가④ 다음 목적지 1위 — 40명 넘게 몰리는가그 도시의 성수기·행사 달력을 내 요금표에 붙인다
며칠 동선의 몇 번째 밤인가② 같은 도 순환 비중이 50명 넘는가옆 관광지 묶음 안내·연박 설계가 검색 광고보다 먼저다
정리

숙박 손님은 도 하나를 단위로 돌다가 들어옵니다. 100곳 중 84곳의 1위 출발지가 자기 도이고, 서울·경기에서 바로 넘어오는 손님이 30명을 넘는 곳은 비수도권 163곳 중 26곳 — 강원·충청뿐입니다. 자고 나면 절반 가까운 동네에서 손님은 정해진 이웃으로 갑니다. 고성은 속초의, 평창은 강릉의, 신안은 목포의 «전날 밤»입니다. 내 방이 누구의 전날 밤인지 알면 요금표와 광고가 달라집니다.

사장님 동네는 어떻습니까
이 칼럼에 쓴 지표 그대로 — 상권 반지름·요일 리듬·검색열기·지갑 나이·외국인 체류·30일 피크·관광지 동선을 사장님 숙소 주소로 조회해 드립니다.
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출처: 한국관광 데이터랩 «숙박 목적지 유입 지역 분포»(229개 시군구)·«유입 출발지↔유출 목적지 상위 40»(256개 시군구), 2025년 8월~2026년 7월 12개월 창. 키우다랩이 시군구 단위로 수집해 집계했습니다. «출발지»는 숙박 직전 체류 지역이며 거주지가 아닙니다. 세종·전주 완산구는 창 값이 비어 제외했습니다.

관련 자료▶ 내 동네 손님 프로필 조회 : https://lab.kiudalab.com/marketing?utm_source=cafe_column&utm_medium=cta&utm_campaign=datalab
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