최근 국내 소상공인의 폐업률이 증가함에 따라, 폐업 위험을 사전에 예측할 수 있는 분석 체계의 필요성이 확대되고 있다. 그러나 기존 연구는 재무제표 중심의 접근에 의존하여, 재무정보 확보가 어려운 소상공인 맥락을 충분히 반영하지 못한다. 본 연구는 온라인 소비자 행동 데이터를 소상공인의 무형 자산가치로 재정의하고, 이를 Distance-to-Default(DTD) 기반 구조적 모형에 통합한 폐업 위험 평가 프레임워크를 제안한다. 또한 지역 환경에 따른 폐업 위험의 이질성을 함께 분석한다. 분석 결과, 제안 모형은 기존 방법 대비 AUC 0.20, 재현율 21.8% 향상을 보였으며, 장기 위험 수준, 단기 위험 추세, 지역 비용 요인이 핵심 예측 변수로 나타났다. 특히 4주 사전 예측에서 80.3%의 재현율이 확인되었다. 본 연구는 소비자 행동 데이터를 활용한 소상공인 폐업 위험 조기경보 시스템을 제시함으로써, 정책 입안자와 금융기관의 사전적 위험 식별에 실증적 시사점을 제공한다.