소매점 매출 향상에 도움되는 데이터 분석 툴

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사물이 인터넷에 연결되는 것이 일상이 된 요즘, 실제 매장에서의 비용 절감은 필연적인 일이다. 이런 가운데 마케팅 지원 툴로서 고객 행동 데이터를 수집할 수 있는 아이비콘(iBeacon) 등이 등장했지만, 이런 툴을 통해 눈에 두드러지는 성과를 봤다는 보고는 아직 나오지 않았다. 실제 매장의 마케팅 담당자에게 효과가 확인되지 않은 툴을 도입하는 것은 용기가 필요한 일이다. 최근 새롭게 등장한 것은 매장 내외의 실시간 데이터를 축적, 해석해 마케팅에 이용하는 클라우드형 툴이다.

아이비콘(iBeacon) ,  Flickr : Jonathan Nalder

아이비콘(iBeacon) , <사진 출처> Flickr : Jonathan Nalder

어떤 실시간 데이터를 분석하고 어떻게 활용하나

실제 매장 마케팅을 지원한다는 면에서 요즘 주목받고 있는 실시간 데이터 해석 툴을 소개한다. ‘실시간 데이터’라고 단언했지만 어떤 데이터를 어떻게 취득하고 그 데이터 결과는 무엇을 만들어낼 수 있을까? 데이터 해석 툴은 다음의 두 가지 타입이 존재한다. 하나는 매장 바깥(또는 앞)의 데이터를 해석하고, 다른 하나는 매장 안의 데이터를 해석한다.

1.  매장 바깥(또는 앞)의 데이터를 해석한다
우선 ‘어떤 데이터를 어떻게 취득할까’ 부분이다. 실제 매장의 입지 예정 장소 또는 현재 입지 장소 앞의 도로나 보도를 고성능 카메라로 촬영하고(어떻게 취득), 사람이나 교통의 시각별 트래픽을 기록하는 방법으로 데이터를 취득한다(어떤 데이터).

이렇게 취득한 데이터는 예를 들어 다음과 같이 이용한다. 타겟 연령이나 성별의 사람들의 통행이 집중되는 장소나 시간대에 매장을 내거나 오픈하고 매장앞 매대 세일(타게팅 메시지의 내용이나 타이밍) 등 확실한 데이터에 기초한 마케팅을 함으로써 효율적으로 매출을 향상시키는 것이다.

매장 바깥(또는 앞)의 데이터를 해석하는 툴은 다음의 두 가지가 있다. 하나는 Motionloft다. 이 툴은 실제 세계를 분석하는데, 웹 사이트에서 Google Analytics가 하는 역할과 비슷하다. 또 하나는 뉴욕 스타트업이 만든 Placemeter다.

2.  매장 안의 데이터를 분석한다
감시 카메라처럼 실제 매장에서 눈에 띄지 않는 위치에 분석 카메라를 설치하고 비구입자를 포함한 전체 내점객의 성별과 연령(얼굴 인증), 동선(어떤 루트로 다니는지), 구역별 체류 시간 등을 기록한다.

이런 데이터를 이용해 고객이 쇼핑하지 않아도 흥미를 나타내는 상품의 라인업을 변경한다(제품 진열이나 이벤트 내용에 문제가 있어 구입하지 않았을 가능성이 있다). 그리고 체류 시간이 짧은 구역은 동선을 개선한다. 동선이 나빠서 내점자가 그 구역에 신경쓰지 않았을 가능성이 있기 때문이다.

매장 안의 데이터를 해석하는 툴은 모두 Google Analytics처럼 취득 데이터를 실시간으로 웹 상에서 확인할 수 있다는 것이 특징인데, ABEJA Platform과 Prism Skylabs가 대표적이다.

실제 매장에 데이터 툴을 이용한 성공 사례

영국에서 Londis라는 수퍼마켓을 2,000개 이상 운영하는 Musgrave그룹은 Londis의 새로운 컨셉 스토어에 P사의 시스템을 도입했다. 기존의 방범 카메라에 설치하기만 하면 되므로 매우 저렴하게 도입이 가능했다. Londis는 이를 통해 내점객이 쾌적하게 느끼는 매장을 만드는 데 주력했다. 구체적으로 매장의 청결성, 입점하기 쉬운 분위기와 체제, 캠페인의 명확성이 그것이다. 여기에 집중했고 그 결과 고객을 21%까지 증가시키는 데 성공했다.

또 Londis는 내점객의 상품에 대한 반응을 분석했다. 구체적으로 진열대마다 상품에 대한 반응도(주목도)와 구입 구역별 체류 시간을 분석했다. 이를 가시화하고 구입 동선이 나쁜 상품을 체류 시간이 긴 구역으로 이동시켜 잠재 니즈를 발굴하여 매출을 19% 높였다.

고객 체험의 개선을 꾀하기 위해 내점자수, 내점한 후 어디로 향하는지(동선) 등의 데이터도 취득했다. 이를 이용해 진열대나 동선 설계 등 매장 레이아웃을 개선하여 매출을 17% 높였다. 이처럼 소기의 목적을 갖고 데이터를 유효하게 활용하여 효과를 내는 것이 가능했다.

실제 세계의 Google Analytics가 일반화되는 시대가 온다

진정한 고객제일주의를 실현하는 것은 어떤 매장일까? 아마도 그것은 고객이 스트레스 없이 돌아다닐 수 있고 원하는 것을 원하는 곳에서 찾을 수 있는 매장이 아닐까. 이를 실현하기 위해서는 매장 내외의 데이터 취득, 그리고 취득한 데이터의 활용이 반드시 필요할 것이다.

 

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