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LH 공공주택 분양 계약자 빅데이터 분석 - 1995~2026.04 110,368건

작성일 : 2026-04-29    ㅣ    조회수 : 201

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LH 공공주택 분양 계약자 빅데이터 분석 (1995~2026.04)
KREMA DATA INSIGHT #1

LH 공공주택 분양 계약자 빅데이터 분석
1995~2026.04 누적 110,368건의 메시지

한국부동산원 빅데이터플랫폼이 공개한 LH 공공주택 분양 계약자 데이터(2026년 4월)를 분석하여, 449개 사업지구의 고객 페르소나와 30년 분양 시장의 인구통계 변화를 도출했다.
발행일 2026. 04. 28 발행 한국부동산마케팅협회(KREMA) 데이터 출처 LH · 한국부동산원 빅데이터플랫폼
CONTENTS

01. 데이터 개요와 분석 방법

한국부동산원 빅데이터플랫폼이 LH 협력으로 공개하는 「공공주택 분양 계약자」 데이터셋(코드 ES1002AA00101MM)은 매월 갱신되는 7개 컬럼·약 11만 건의 표본이다. 본 분석은 2026년 1월~4월 4개 월의 파일을 모두 활용했으며, 분석 모집단은 가장 최근(4월) 파일의 110,368건을 기본으로 한다.

구분1월 파일2월 파일3월 파일4월 파일 (분석 기준)
레코드 수109,085109,296109,690110,368
고유 사업지구 수448453454451
계약일자 범위1994.07~2026.011994.07~2026.021995.01~2026.031995.01~2026.04
평균 연령55.155.155.154.9
4월 파일과 1월 파일의 키 단위(7개 컬럼 결합) 비교 결과 교집합은 약 36,000건, 차집합(4월에만 존재)은 74,235건이었다. 즉, LH가 매월 동일한 계약 모집단 전체를 누적 제공하는 것이 아니라 시점별 표본 또는 슬라이딩 윈도우 형태로 갱신하는 구조로 보인다. 따라서 본 분석은 4월 파일 단독 모집단을 "최근 시점에서 본 30년 분양 계약자의 단면"으로 분석한다.
분석 방법

거주지 컬럼(CNTRR_RSDNC_NM)은 자유 기입에 가까운 문자열이라 17개 광역시도/시군구 단위로 표준화 파싱했다. 사업지구명은 첫 한글 토큰을 추출해 도시→광역시도 매핑(예: 김해→경상남도, 행정중심복합도시→세종)으로 정규화했다. 이를 기반으로 정주율(거주지 시도 = 사업지구 시도) 지표를 산출했다. 모집단 110,368건 중 시도 매칭이 가능한 행은 100,282건(90.9%)이다.

02. 한눈에 보는 핵심 지표

전체 계약 건수
110,368
건 (1995~2026.04)
사업지구 수
451
개 LH 공공주택 단지
평균 / 중위 연령
54.9 / 54
세
남성 비중
64.9%
여성 35.1%
광역권 정주율
73.2%
거주지=분양지 시도 일치
분석기간
31년
1995년 1월 ~ 2026년 4월
전체 계약자의 평균이 54.9세라는 사실은 LH 공공주택 분양이 상당 부분 30~40대 청년·신혼층뿐 아니라 50~70대 중장년·고령 수요까지 폭넓게 흡수해 왔음을 보여준다. 단순한 청년주택 정책이 아니라 전 세대를 아우르는 주거안전망으로 작동했다는 의미다.

03. 사업지구 페르소나 분류 (449개 지구 클러스터링 분석)

표본 100건 이상 확보된 253개 사업지구를 대상으로 (평균연령, 청년·고령 비중, 정주율) 기준 룰베이스 클러스터링을 적용한 결과, 시장은 크게 3가지 유형으로 갈라졌다. 

130 / 253 지구 (51%)

고령 정착형

60대 이상 비중 35% 이상. 대부분 90~00년대 분양된 1세대 단지로, 현 거주자 평균연령이 60세를 넘는다.
대표 지구행복도시 첫마을(58.6세)
오산세교(58.2세)
광주운남2(60.9세)
안양7동재개발(60.8세)
94 / 253 지구 (37%)

원거리 유입형

광역시도 외부 거주자 비중이 70% 이상. 신도시·세종·동탄·미사 등 광역 단위 전입 수요가 집중되는 지구.
대표 지구행정중심복합도시(정주율 0.4%)
하남미사(0.6%)
화성동탄2(0.9%)
파주운정3(0.8%)
29 / 253 지구 (11%)

청년·신혼 유입형

20·30대 비중 40% 이상. 평택고덕·남양주왕숙·고양장항·구리갈매역세권 등 최근 5년 내 분양된 신규 택지.
대표 지구평택고덕국제화(41.1세, 청년 54.8%)
구리갈매역세권(39.7세, 청년 61.0%)
부천대장(41.2세, 청년 53.6%)
0 / 253 지구

균형 혼합형

규칙 적용 결과 근거리 정주형(정주율 65%↑) 또는 균형형으로 분류된 지구가 사실상 없었다. 한국 LH 분양 시장은 "정착형 vs 유입형"으로 양극화돼 있다.
해석정주율과 세대 구성 모두 중간값을 갖는 지구가 거의 없음 → 마케팅 메시지를 두 트랙으로 분리 운영해야 함
사업지구의 절반(51%)이 이미 고령 정착형으로 진입했고, 신규 청년 유입형은 11%에 불과하다. 협회 회원사가 향후 마케팅 모델을 설계할 때 "재개발·리모델링 컨설팅(고령 단지)"과 "청년 신혼 마케팅(신규 택지)" 양 갈래 전략이 필수적이다.

04. 거주지 → 분양지 광역 인구이동 흐름

광역시도 단위로 거주지·분양지를 매칭한 100,282건을 분석한 결과, 가장 큰 흐름은 단연 경기→경기(48.07%)였다. 그 다음은 서울→경기(7.78%)로, 서울 거주자가 경기도 LH 단지로 이동한 비중이 두 자릿수에 가깝다.

광역 흐름 TOP 15 (전체 100,282건 기준 점유율)
경기 → 경기
48.07%
서울 → 경기
7.78%
인천 → 인천
4.54%
대전 → 대전
3.35%
충남 → 충남
3.15%
대구 → 대구
2.63%
경남 → 경남
2.60%
부산 → 부산
2.60%
충북 → 충북
2.58%
광주 → 광주
2.38%
경기 → 인천
1.62%
세종 → 세종
1.56%
전북 → 전북
1.55%
경북 → 경북
1.47%
강원 → 강원
1.32%
서울 거주자가 경기 LH 단지로 옮겨간 비중(7.78%)이 인천·대전·충남·대구·경남·부산 어떤 광역의 "광역 내 자체 흡수" 보다 크다. 사실상 LH 공공주택의 두 번째 큰 시장은 "탈서울 수요" 인 것을 알 수 있다.
표시한 흐름 외에도 "경기→인천(1.62%)"이 동일 광역 외 흐름으로 주목할 만하다. 경기 서부권 거주자가 인천 검단·검암 등으로 이동하는 패턴으로 추정되며, 별도 시군구 단위 후속 분석이 필요하다.

05. 30년 분양 시장 세대 교체 (5년 단위)

계약연도를 5년 단위로 묶고 세대별 비중을 산출하면 1990년대~2020년대까지 분양 시장의 주력 세대가 명확히 이동한 모습이 드러난다. 1995년대에는 60대 이상이 76.6%였으나, 2025년에는 30대가 단일 세대로 가장 큰 비중(48.3%)이다.

계약 시점20대30대40대50대60대70대+
1995년대0.0%0.0%0.1%23.3%49.9%26.7%
2000년대 초0.0%0.0%1.9%35.6%36.8%25.8%
2005년대0.0%0.0%7.3%39.1%33.0%20.6%
2010년대 초0.0%1.3%26.1%36.4%22.4%13.7%
2015년대0.1%9.0%39.6%25.2%15.7%10.3%
2020년대 초0.7%33.3%39.7%13.8%7.6%4.9%
2025~262.1%48.3%30.9%11.3%4.8%2.6%
3가지 핵심 변화
변화 축1995년대 → 2025~26해석
주력 세대60대(49.9%) → 30대(48.3%)30년 만에 LH 분양의 주인공이 정확히 한 세대(30년) 젊어졌다
20·30대 비중0.0% → 50.4%청년주택 정책이 실제로 작동했다는 통계적 근거
60대+ 비중76.6% → 7.4%고령자 LH 분양은 사실상 신규 진입이 사라진 시장
2020년대 들어 30·40대가 합쳐 70%를 넘으면서 LH 공공주택은 명실상부 "청년 신혼 + 4050 실수요"의 시장으로 굳어졌다. 협회 회원사의 마케팅 자산도 이 두 세대에 맞춰 재편될 필요가 있다.

06. 정주율 랭킹: 외지인 마케팅 여지가 큰 지구

거주지 광역시도와 분양지 광역시도가 일치하는 비율을 "정주율"로 정의하면, 200건 이상 표본이 있는 지구 중 정주율 격차가 극단적으로 벌어진다. 정주율이 높은 곳은 동네 사람이 동네 단지에 들어간 케이스이고, 정주율이 낮은 곳은 광역권 외부에서 유입된 수요가 절반 이상이라는 뜻이다.

정주율 TOP 10 (근거리 정주형)
사업지구정주율
충주호암99.6%
부천상동(한양)4BL99.3%
전주효자4(99,택)99.3%
수원매탄(4)99.2%
수원조원99.2%
안양임곡99.0%
광주운남2(택)99.0%
고양관산98.7%
전주효자5(02,택)98.6%
성남하대원(재건축)98.3%
정주율 BOTTOM 10 (외지인 유입형)
사업지구정주율
인천삼산1(99,택)18.9%
구리갈매(09,보금4)38.6%
광주전남혁신40.7%
행정중심복합도시43.2%
청주모충(06,주환1)43.4%
고양향동45.8%
계룡대실46.0%
김포한강48.0%
인천용마루(04,주환)51.3%
인천검단54.1%
▶ 실무 활용 포인트
정주율이 낮은 지구는 광역 단위 외부 매체(서울·수도권 거주자 타겟 디지털 광고, 부동산 정보 채널 등) 집행이 효과적이다. 반대로 TOP 지구는 지역 커뮤니티·동단위 옥외 매체로도 충분히 도달 가능. 협회 회원사에게 사업지구별 매체 권고안의 1차 기준이 된다.

07. 성별 격차: 여성/남성 우위 지구의 비밀

전체 모집단의 남:여 비율은 64.9 : 35.1로 남성 우위지만, 사업지구별로는 8.0%~58.3%까지 50%p 가까운 편차가 존재한다. 표본 100건 이상 지구 기준 양극단을 살펴보면 흥미로운 패턴이 드러난다.

여성 비중 TOP 10
사업지구여성%평균연령
보성우산58.3%64.9
고흥녹동56.2%68.9
양산물금255.1%55.4
경산하양52.4%50.6
목포용해2(06,택1)50.5%51.0
안산고잔12BL49.8%65.2
전주만성(08,도개)49.8%54.3
청주동남 A248.2%40.8
양산사송GB(05,택)47.9%48.3
춘천우두47.7%51.8
남성 비중 TOP 10 (여성 비중 BOTTOM 10)
사업지구여성%평균연령
군포산본(택)8.0%70.2
청주가경4(96,택)10.6%59.3
평택이충210.9%61.4
고양능곡12.0%69.5
화성봉담14.2%59.2
성남판교(A6-1)14.7%63.5
진해자은2(택)15.6%66.1
인천삼산2(택)15.7%63.8
부천상동(한양)4BL18.2%63.8
용인동백C1-2블럭18.8%61.5
여성 비중 상위 지구는 두 갈래다. ① 60대 이상 고령 단지(보성·고흥·안산고잔)는 사별·1인 여성 가구 비중이 반영된 결과로 추정되고, ② 청주동남 A2(40.8세, 여성 48.2%) 같은 신규 단지는 30대 여성 1차 매수자가 실제 활동하고 있다는 시그널이다. 후자는 신혼·딩크·1인가구 마케팅의 직접 타겟이 된다.
남성 비중 상위는 모두 평균연령 60세 전후의 90~00년대 분양 단지다. 분양 당시 세대주 등록이 남성 단독으로 이뤄지던 관행이 그대로 통계에 남은 것으로 해석된다. 즉, 이 자체가 "남성 타겟 시장"이 아니라 단순 등록 관행의 흔적이다.

08. 2025~2026 신규 계약자 동향

4월 파일과 1월 파일의 차집합 74,235건 중 계약일자가 2025년 또는 2026년인 행만 추출해 최근 신규 계약 흐름을 살폈다. 데이터 노트에서 짚었듯 LH의 표본 갱신 방식 영향을 일부 받지만, 최근 16개월 추이를 가늠하는 1차 시그널로 충분하다.

월별 신규 계약 건수 (4월 파일 기준)
2025년 1월
40
2025년 2월
144
2025년 3월
164
2025년 4월
82
2025년 5월
597
2025년 6월
81
2025년 7월
327
2025년 8월
170
2025년 9월
486
2025년 10월
486
2025년 11월
375
2025년 12월
812
2026년 1월
187
2026년 2월
103
2026년 3월
462
2026년 4월
618
2025년 12월(812건)과 2026년 4월(618건)에 명확한 피크가 관측된다. 연말·봄 분양 모집 사이클이 신규 계약 데이터에도 그대로 반영된 결과로 보인다. 협회 회원사의 미디어 플랜은 이 시즌(11~12월, 3~5월)에 집중 배분이 합리적이다.
최근 신규 계약 사업지구 TOP 10
순위사업지구신규 계약 건수
1행정중심복합도시2,456
2화성동탄22,284
3하남미사(09,보금3)2,148
4평택고덕국제화계획1,396
5파주운정3(07,택1)1,065
6시흥은계(09,보금4)1,042
7수원호매실(경기03,GB2)915
8성남신흥2(08,재개발)909
9인천검단850
10양주회천(택)792
신규 계약 TOP 10에 들어간 지구의 7곳이 2기·3기 신도시 또는 보금자리 택지(행정중심복합도시·동탄2·미사·고덕·운정3·은계·검단)이다. 최근 LH 분양의 무게중심은 여전히 대규모 신도시 택지에 쏠려있다는 사실이 다시 확인된다.

09. 블록 단위 미시 분석: 행정중심복합도시 사례

행정중심복합도시(세종) 단일 사업지구 안에서도 블록(BLCK)별로 고객 프로파일이 크게 다르다. 같은 도시라도 어떤 블록은 외지인 위주, 어떤 블록은 정착민 위주로 갈리는 모습이 뚜렷하다.

블록계약 수평균연령여성%정주율특징
3-3M647950.640.9%46.8%4050 균형형
1-3M146855.234.6%16.7%외지인 유입 강세
42L439046.939.5%0.0%완전 외지 유입
11M1031956.046.4%12.9%5060 여성 비중 높음
63M230647.135.0%62.4%정착민 유입형
63M428342.526.1%74.2%30·40대 정착민 강세
51L121843.034.9%82.6%4050 정착민 강세
42M119845.343.9%58.1%균형형
42M419545.945.6%63.1%여성·정착민 동반 강세
42L217846.233.7%56.7%균형형
같은 행정중심복합도시 안에서도 정주율이 0.0%(42L4) ~ 82.6%(51L1)로 80%p 차이가 난다. "세종 분양은 외지인이 사 간다"는 통념은 절반만 맞다. 1세대 첫마을·1-3M1·42L4 등 초기 분양 블록은 외지 유입형이지만, 6생활권 일부 블록(63M4·51L1)은 명확한 정착민 단지로 자리잡았다. 단지별 마케팅 메시지를 동일하게 가져갈 수 없는 이유다.

10. 마케팅 시사점과 실무 체크리스트

한 줄 요약 · 31년 LH 분양 데이터는 "고령 정착 vs 청년 유입"의 양극화, "수도권 광역 흡수"의 압도적 흐름, "지구 안에서도 블록별로 다른 고객"이라는 세 가지 키 메시지를 던진다.

5가지 마케팅 인사이트
축인사이트실무 적용
1. 페르소나지구의 51%가 고령 정착형, 11%만 청년 유입형회원사 사업영역을 "재개발·리모델링 컨설팅" + "청년 신혼 마케팅" 두 트랙으로 분리
2. 광역 흐름경기→경기 48% + 서울→경기 7.78%경기 LH 분양은 사실상 "수도권 통합 시장"으로 매체 집행, 서울 거주자 디지털 채널 별도 트랙
3. 세대 교체주력이 60대→30대로 이동, 30·40대 합 70%+협회 콘텐츠·언어·채널을 30·40대 기준으로 재편(인스타·유튜브 쇼츠·뉴스레터)
4. 정주율지구별 정주율 18.9%~99.6%정주율 50% 미만 지구는 광역 외부 매체, 90%+ 지구는 동·구 단위 옥외/지역 커뮤니티 권고
5. 블록 단위같은 사업지구라도 블록별 정주율 80%p 차이회원사가 신규 블록 분양 컨설팅 시 "지구 평균"이 아니라 "블록 평균" 기반 페르소나 적용


11. 17개 광역시도 정주율·연령 비교

449개 사업지구를 광역시도로 묶어 비교하면 정주율 격차가 40.5%(세종) ~ 94.9%(전북)로 무려 54%p에 이른다. 같은 LH 분양이라도 광역마다 시장 성격이 완전히 다르다.

광역시도계약 수사업지구정주율평균연령여성%청년%고령%
서울9831368.4%55.331.7%10.3%32.3%
경기61,67118678.2%54.733.2%13.8%34.8%
인천7,4502661.1%51.335.4%20.3%25.8%
강원1,5081387.8%56.541.0%6.0%35.9%
대전4,1302681.3%55.340.6%8.5%34.1%
세종4,813240.5%50.936.0%16.6%21.2%
충북2,8981889.1%58.232.1%10.3%46.8%
충남3,6441486.6%54.733.4%10.3%32.4%
대구3,2162381.9%56.940.5%3.4%37.7%
경북1,7391584.8%59.038.3%3.5%43.7%
부산3,0972084.1%55.742.8%11.1%38.1%
울산703787.8%51.630.2%21.1%26.2%
경남2,9941287.2%59.042.3%7.1%50.0%
광주9831368.4%55.331.7%10.3%32.3%
전북1,6401094.9%56.542.0%10.0%40.5%
전남1,5361388.9%59.243.9%3.5%42.8%
제주542779.2%57.942.1%1.1%37.5%
광역시도를 4개 그룹으로 나누면
전북·충북·충남·전남·강원·울산·경남·부산·대구

고정주율 광역권

정주율 80%+. 광역 내부 자체 수요로 시장이 돌아간다. 외부 마케팅 비용 효율이 낮다.
전략지역 커뮤니티·동단위 옥외매체 중심. 외부 광고는 최소.
제주·경기·대전

중정주율 광역권

정주율 78~82%. 자체 수요 + 광역 외부 일부 유입의 혼합 구조.
전략지역 매체 60% + 인접 광역 디지털 40% 분할 집행 권장.
서울·인천

저정주율 광역권 (수도권)

정주율 61~68%. 수도권 내 광역 간 인구이동이 매우 활발한 시장.
전략수도권 통합 매체(서울·경기·인천 동시) + 디지털 검색 광고 비중 확대.
세종 (단일)

초저정주율 (전국 흡인형)

정주율 40.5%, 단 2개 사업지구. 행정수도 정책 효과로 전국 광역에서 유입.
전략전국 디지털 광고 + 충청권 거점 매체 + 직장(공무원) 채널 동시 집행.
광역별 청년 비중도 격차가 크다. 인천(20.3%)·울산(21.1%)·세종(16.6%)·경기(13.8%)는 청년 시장인 반면, 제주(1.1%)·대구(3.4%)·전남(3.5%)·경북(3.5%)은 사실상 중장년·고령 시장이다. 

12. 페르소나 × 마케팅 채널 매핑 가이드

본 보고서의 4종 페르소나(고령 정착 / 원거리 유입 / 청년·신혼 유입 / 균형 혼합)에 대해 매체·메시지·시즌·카피톤·금기사항 5축을 정리했다. 협회 회원사가 신규 사업지구 마케팅 기획 시 그대로 베껴 쓸 수 있는 치트시트다.

고령 정착형 (전체 51%)
축권장금기
매체지역 케이블TV, 동·통 단위 옥외(현수막), 지역신문, 종교단체 회보, 의료기관 게시판인스타그램, 틱톡, 유튜브 쇼츠, 스냅챗
핵심 메시지다운사이징, 의료접근성, 자녀·손주 방문 동선, 관리비 절감"힙한 라이프스타일", "도심 야경", "나만의 공간"
카피 톤존중·신뢰·안정. 한자어 비중 40% 이상. 긴 문장 OK.속어, 영어 혼용, 이모지, 신조어
시즌3~5월(상반기 정착 결심), 9~10월(추석 후 자녀 권유)연말/신년 분위기는 약함
예시 헤드라인"평생 살아온 동네에서 새 출발 — ○○○블록"
"병원·시장·지하철 도보 5분, 더 가까운 노후"		×
원거리 유입형 (전체 37%)
축권장금기
매체광역 디지털 광고(네이버·다음 부동산), 부동산 정보 유튜브, 부동산 카페·블로그, 직장인 커뮤니티(블라인드)지역 케이블, 동단위 옥외
핵심 메시지통근시간(GTX·BRT), 광역 생활권, 학군, 자족시설 인프라"우리 동네 이웃", "익숙한 골목"
카피 톤객관적 데이터(분 단위, km, 가격), 비교 친화적감성적 향수, 정착 강조
시즌11~12월(연말 분양 결정), 3~5월(봄 이사 시즌)휴가철은 약함
예시 헤드라인"강남까지 GTX 24분 — ○○지구에서 시작하는 두 번째 인생"
"수도권 통근 1시간 시대, 평당가 절반의 답"		×
청년·신혼 유입형 (전체 11%)
축권장금기
매체인스타그램·유튜브 쇼츠·틱톡·스레드, 카카오 채널, 결혼/신혼 미디어, 자녀양육 카페(맘카페·아빠카페), 직장인 앱신문, 케이블TV, 옥외 현수막
핵심 메시지대출(특공·디딤돌·신혼희망타운), 어린이집·초등교 인프라, 통근 30분, 신축 인테리어"노년 안식처", "여생", "자손"
카피 톤구어체·짧은 문장·이모지 OK·실거주 후기 강조한자어 다수, 긴 설명문
시즌3~5월(신혼 시즌), 9~11월(연말 결혼 시즌), 3월 자녀 입학 전한여름·연초 비수기
예시 헤드라인"신혼특공 + 디딤돌 = 월 60만원 ○○지구 입주"
"두 살 아이 어린이집 도보 3분 단지 — 평택고덕"		×
균형 혼합형 (이론상 — 실제 사업지구 0개)
449개 사업지구 중 균형 혼합형으로 분류된 곳은 0개였다. 현실에서는 모든 LH 분양이 위 3가지 중 하나로 수렴한다. 따라서 회원사는 균형 전략을 시도하기보다 한 페르소나를 명확히 골라 집중하는 편이 효율적이다.
한 사업지구에 동시 두 페르소나가 공존(예: 같은 도시 안 옛 단지 + 새 단지)하는 경우, 매체·메시지를 페르소나 단위로 따로 설계하고 같은 광고비를 균등 분배하지 말 것. 청년 광고에 5060 카피, 시니어 매체에 신혼 메시지가 섞이는 게 가장 큰 낭비다.

13. 회원사용 4단계 액션 플레이북

신규 LH 사업지구 마케팅 의뢰가 들어왔을 때, 본 보고서를 1·2·3·4번 섹션부터 차례로 펼치며 4단계 의사결정을 돌리면 된다.

STEP 1
페르소나 분류
3번 섹션 표 활용
STEP 2
정주율 점검
6번·11번 섹션
STEP 3
매체·메시지 분배
12번 매핑표
STEP 4
시즌 집중
8번 신규 계약 추이
STEP 1 — 페르소나 분류 
점검 항목판단 기준도구
지구의 청년 비중20·30대 합 40% 이상이면 청년·신혼 유입형3번 섹션 페르소나 카드
지구의 고령 비중60대+ 비중 35% 이상이면 고령 정착형3번 섹션 페르소나 카드
그 외대부분 원거리 유입형 (전체의 37%)3번 섹션 페르소나 카드
STEP 2 — 정주율 점검 
지구 정주율해석예산 분배 권고
90% 이상지역 자체 수요 단지지역 매체 80% / 디지털 20%
50~90%혼합 시장지역 50% / 광역 디지털 50%
50% 미만외부 유입 의존 단지광역 디지털 70% / 지역 30%
STEP 3 — 매체·메시지 분배 

STEP 1에서 결정한 페르소나를 12번 섹션 매핑표에 대조해 매체·메시지·카피톤·금기사항을 그대로 가져온다. 기획 단계에서 한 페르소나를 명확히 고정하고, 그 페르소나에 맞지 않는 매체는 예산에서 제외한다.

STEP 4 — 시즌 집중 
분기예산 비중 권고근거
1분기 (1~3월)15%2026.1월 신규 계약 187건 / 2월 103건 (저점)
2분기 (4~6월)30%봄 이사 + 4월 618건 피크
3분기 (7~9월)20%여름 비수기 후 9월 회복
4분기 (10~12월)35%2025.12월 812건 — 연중 최고 피크
위 4단계를 돌리면 신규 사업지구 마케팅 RFP 응답·기획서 1차 골격이 완성된다. 

14. 데이터의 한계와 추가 분석 제언

본 보고서는 7개 컬럼·11만 건이라는 제약 안에서 도출한 결과다. 중요한 변수가 다수 누락되어 있고, 다른 공공 데이터와 결합 시 훨씬 풍부한 분석이 가능하다. 

본 데이터로 알 수 없는 것
누락 변수왜 중요한가
가구원 수·세대 구성1인 / 신혼·딩크 / 자녀 있는 4인 가구 마케팅이 완전히 다름
소득 수준·자산특별공급(신혼·생애최초·다자녀) 자격 분포를 알 수 없음
분양가·평형같은 사업지구라도 면적·가격대별 고객층 차이 구분 불가
실 거주 여부 / 임대분양 이후 직접 거주인지 임대인지, 즉 실수요·투자 구분 불가
전·월세 가구 → 매수 전환최초 매수자(생애최초)와 갈아타기 매수자 분리 불가
직업·산업군공무원·자영업·대기업 직장인 등 매체 도달 채널 차이를 알 수 없음
결합 시 가능한 추가 분석 
결합 데이터출처가능한 분석
청약 경쟁률 데이터LH 청약Home / 한국부동산원 청약통장 동향"신청자 vs 당첨자" 인구통계 비교 → 누가 떨어지는가
국토부 실거래가국토부 실거래가 공개시스템분양 후 실거래 시점·가격 추적, 단기 양도 비율
주민등록인구통계청 KOSIS분양 후 실제 전입 시점·전입률 (실거주 여부 검증)
매매·전세 가격동향한국부동산원 주간/월간 통계분양가 대비 시세 추이로 사업지구별 시장성 평가
공시지가·재산세국토부 공시가격지구별 자산 가치 변동, 재개발 가능성 시그널
지하철·GTX 노선국토부 교통DB역세권 영향력 정량화 (정주율과의 상관관계)
제안하는 추가 리서치 
  • R1 — 청약 신청자 vs 당첨자 인구통계 비교 · 본 데이터(당첨자)와 청약Home 신청 통계를 결합해 "떨어진 사람"의 인구통계 추출. 마케팅 미충족 수요 발굴.
  • R2 — 분양 후 실거주 전환율 추적 · 본 데이터의 계약일 + 주민등록인구의 전입 시점 매칭으로 사업지구별 실거주율 산출.
  • R3 — 신혼특공·생애최초 비중 추정 · 평균연령 30대 비중과 청약 통계 결합으로 특별공급 효과 검증.
  • R4 — 사업지구별 분양가 대비 시세 변화 · 본 데이터 + 국토부 실거래가 결합. 회원사 컨설팅 시 핵심 근거.
  • R5 — 시군구 단위 인구이동 매트릭스 · 본 보고서는 광역(17개) 단위. 시군구(229개) 단위로 확대 시 더 정밀한 매체 권역 도출 가능.
본 보고서가 답하지 못한 질문은 결국 "이 사람이 왜·언제·얼마에 샀고, 지금도 사는가"의 4W다. 협회가 이 4W를 채울 수 있는 데이터 결합 인프라를 마련한다면 분석의 깊이가 한 단계 올라간다.
데이터 출처 및 분석 환경
구분내용
데이터셋LH 공공주택 분양 계약자 통계 (코드 ES1002AA00101MM)
제공기관LH 한국토지주택공사 / 한국부동산원 빅데이터플랫폼
활용 파일2026년 1·2·3·4월 월별 스냅샷 4종 (총 438,439행)
분석 모집단4월 파일 기준 110,368행 / 451개 사업지구 / 1995~2026.04
전처리거주지 자유기입 컬럼 → 17개 광역시도 표준화 파싱, 사업지구명 → 도시 매핑 후 광역시도 정규화
분석 도구Python 3.11 (pandas) 
© 2026 한국부동산마케팅협회 (KREMA) Data Insight Series #1
본 보고서는 LH·한국부동산원 공개 데이터를 협회가 자체 가공·분석한 결과로 협회 회원사 참고용 컨텐츠입니다