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소매업이 비즈니스 인텔리전스를 통해 누릴 수 있는 4가지 혜택

소매업이 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)를 통해 누릴 수 있는 4가지 혜택

전자상거래가 오프라인 소매업의 성장을 막는다는 것은 공공연한 사실입니다. 아마존(Amazon)과 같은 전자상거래 대기업들은 지난 10년 동안 천문학적인 성장을 해왔고, 월마트(Walmart)와 타깃(Target) 같은 오프라인 소매업체들은 온라인 비즈니스에 많은 투자를 하고 있습니다. 2018년 2분기에 온라인 소매 매출은 전년 동기 대비 15.2% 증가한 반면, 총 소매 매출은 5.7% 증가에 그쳤습니다(출처: Census.gov). 지난 1년 동안 문을 닫은 수많은 쇼핑몰이나 주요 소매점들을 보면, 왜 사람들이 오프라인 소매업의 미래를 암울하다고 하는지 이해할 수 있죠.

하지만 오프라인 소매업이 사양 산업이라는 말은 통계나 객관적인 실재 증거가 뒷받침된 것은 아닙니다. 전자상거래는 전체 소매 매출의 10% 미만을 차지할 뿐이며, 적어도 2022년까지는 20% 미만으로 유지될 것으로 포브스(Forbes)는 예상하고 있습니다. 또, 월마트와 타깃 같은 거대 소매 업체들은 오프라인 매장에 대한 투자를 두 배로 늘리고 있고, 전자상거래의 상징인 아마존은 홀 푸드 마켓(Whole Foods) 인수는 물론 아마존 4-스타(Amazon 4-Star), 아마존 팝업 스토어(Amazon Pop-Up), 아마존 북스(Amazon Books)와 같은 오프라인 매장 확대에 막대한 투자를 하고 있습니다.

쇼핑몰 이미지

이는 무엇을 의미하는 걸까요? 오프라인 매장은 사라지는 것이 아니라 진화하고 있습니다. 소비자는 가격에 민감하고 시간도 부족하며 편리함을 우선시하기 때문에 전자상거래 비즈니스가 크게 확산될 수 있었습니다. 전자상거래 업체는 분석과 비즈니스 인텔리전스(business intelligence, BI)를 활용해 제품 오퍼링, 가격대 및 프로모션을 최적화하여 지극히 개인화된 수준으로 소비자를 공략할 수 있죠. 이대로라면 전통적인 영업, 마케팅, 운영 도구 및 전략에 의존하는 소매업체는 경쟁에서 뒤처질 가능성이 큽니다. 하지만 비즈니스 인텔리전스를 활용한다면, 오프라인 소매업체도 새로운 소매업 생태계에서 살아남을 뿐만 아니라 번창할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스를 매장에 도입해 온라인 소매업체의 분석 혜택도 동일하게 얻고, 현대 소비자의 요구에 맞게 운영을 현대화하면, 현재 온라인에서 이용 가능한 서비스를 넘어서는 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

이번 아티클에서는 소매업 분야에서 비즈니스 인텔리전스를 통해 누릴 수 있는 4가지 혜택에 대해 자세히 살펴보고, 데이터 중심으로 전략을 세우고 고객 서비스를 제공함으로써 소매업을 새로운 차원으로 끌어올리는 방법을 설명하겠습니다.

1. 고객 경험 향상 (Enhanced customer experience)

온라인 쇼핑과 달리 오프라인 쇼핑이 갖는 근본적인 장점은 개인 간 상호작용입니다. 비즈니스 인텔리전스는 이러한 장점을 통해 소매업자들이 혜택을 누릴 수 있도록 돕고, 고객 경험 향상을 위해 매장 직원과의 커뮤니케이션 및 매장의 외관과 느낌까지 전략적으로 설계합니다. 예를 들어, Nexshop Behavior Sensing을 활용하면 매장 내 고객의 데이터를 수집하고 분석할 수 있기 때문에 경영진은 고객이 구매 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있도록 직원을 배치하고, 특정 프로모션이나 마케팅 이니셔티브의 효과를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 고객 경험이 향상되어 고객이 온라인 쇼핑보다 오프라인 쇼핑에 더 큰 만족을 느낄 수 있게 됩니다.

2. 개인화 & 고객 인게이지먼트(engagement)

매장의 기존 마케팅 패러다임은 광범위했습니다. 기존 방식으로는 특정 소비자층 또는 표적 시장을 대상으로 프로모션과 사이니지를 활용할 수는 있지만, 개개인을 대상으로 한 맞춤형 광고는 거의 불가능했죠. 때문에 기업이 매장 내 표적 마케팅을 시도할 때, 대부분의 경우 직원과 관리자의 직감에 근거하여 결정을 내립니다. 하지만 이러한 방법은 비즈니스 인텔리전스를 이용해 데이터 중심으로 접근하는 방식에 비하면 효과적이라고 할 수 없습니다.

예를 들어, 비즈니스 인텔리전스 데이터는 고객의 구매 이력, 쇼핑 습관 정보를 판매 직원에게 제공하고 특정 프로모션을 추천함으로써 직원이 고객에게 적시에 도움을 주고 상품을 추천할 수 있게 해줍니다. 또, 비즈니스 인텔리전스가 지원하는 인터랙티브 기술을 통해 "셀프 서브" 방식으로 고객이 제품을 구매하도록 유도할 수 있습니다. 셀프 서브는 확장이 용이할 뿐만 아니라, 고객에게 필요한 정보를 적시에 제공하는 데 효과적이죠. Nexshop Digital Experience 와 같은 툴은 디지털 사이니지 및 디스플레이 앞을 지나가는 개개인의 인구 통계 특성을 기반으로 콘텐츠를 제공합니다.

이해를 돕기 위해 구체적인 상황을 예로 들어보죠. 한 무리의 젊은이들이 디지털 광고나 키오스크에 다가간다고 생각해보세요. 그룹에 여성보다 남성이 더 많다면, 비즈니스 인텔리전스를 기반으로 하는 디지털 사이니지와 키오스크를 구동하는 규칙 기반 엔진이 전략적으로 ‘젊은 남성’들의 흥미를 끌 수 있는 광고를 내보냅니다. 그 다음 지나가는 그룹이 다른 인구학적 구성을 가지고 있다면 그 반대가 될 수도 있겠죠. 이는 고객 인게이지먼트에 깊은 영향을 미칩니다.

또, 디지털 인텔리전스를 활용하면 더 이상이 분석이 불가능할 정도로 세분화된 수준의 퍼널 분석이(funnel analysis)가능합니다. 이를 통해 기업은 기존의 오프라인 마케팅 기술보다 훨씬 빠르게 고객의 인게이지먼트를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

3. 운영 비용 절감 및 효율성 향상

이전에는 불가능했지만, 이제는 비즈니스 인텔리전스를 통해 데이터 기반의 효율적인 매장 운영이 가능합니다. 매장의 트래픽 변화에 맞게 직원을 배치하여 고객을 만족시킬 수 있고, 부정확하고 주관적인 예측으로 인한 인력 낭비를 방지할 수 있기 때문입니다.

마케팅 및 프로모션의 관점에서 봤을 때, 비즈니스 인텔리전스는 데이터 중심의 분석을 통해 각 매장의 마케팅이 최고의 수익률을 낼 수 있도록 도와줍니다. 고객이 특정 프로모션에 어떻게 반응하는지 이해함으로써 리소스와 마케팅 자금을 보다 효과적으로 사용할 수 있죠. Nexshop Digital Experience의 예시를 다시 한 번 살펴보면, 기존에는 디지털 사이니지를 사용하더라도 실시간 트래픽 변화에 맞춰 특정 고객을 대상으로 광고를 내보내기가 굉장히 어려웠습니다. 거의 불가능한 일이었죠. 하지만 비즈니스 인텔리전스와 현대 기술로 이것이 가능해지고, 직감이 아닌 분석 기반의 중도 수정을 통해 광고 효과를 측정할 수 있습니다.

4. 플로어 플랜(floor plan) 및 제품 배치 최적화

소매업에서 판매에 가장 큰 영향을 주는 요인 중 하나는 판매에 도움이 되는 플로어 플랜을 만드는 것입니다. 매장 공간은 제한되어 있기 때문에 평당 수익을 극대화하는 것이 이윤을 창출하는 데 필수적이죠. 비즈니스 인텔리전스를 통해 추측이 아닌 데이터를 바탕으로 한, 제대로 된 플로어 플랜을 만들 수 있습니다. 매장 관리자는 비즈니스 인텔리전스 인사이트를 활용해 고객이 매장에서 가장 많은 시간을 보내는 곳(체류 시간 추적)뿐만 아니라 고객의 관심을 끌지 못하는 상품과 진열대까지 식별할 수 있습니다. 이를 통해 잘 팔리지 않는 제품을 판매하는 데 도움이 되도록 진열을 바꾸고, 동선 체계를 만들어 원하는 장소로 트래픽(고객 동선)을 유도할 수 있습니다. 짧은 비디오(video) 예시를 통해 더 많은 가능성을 확인해 보세요. Nexshop이 어떻게 매장의 "핫 스폿(hot spots)"을 식별하고 플로어 플랜을 바꿔 고객의 흥미를 끌며, 인기 없는 상품의 판매를 촉진하는지, 그 방법을 자세히 확인할 수 있습니다.,br>

마치며

오프라인 매장이 당장 사라지는 일은 없을 것입니다. 오히려 전자상거래를 성장시킨 도구와 기술을 활용해 더욱 진화하고 있죠. 비즈니스 인텔리전스를 활용함으로써 오프라인 소매업체는 고객의 쇼핑 경험을 개인화할 수 있습니다. 또, 데이터 중심적이며, 고객 친화적이고, 고객 인게이지먼트를 높이는 동시에 보다 효율적인 운영이 가능해집니다. 비즈니스 인텔리전스가 소매업계에서 계속 성장함에 따라 시장에서도 지속적인 성장과 적응력을 보여줄 것입니다. 그리고 온라인에서 활용되는 인텔리전스와 비슷하거나 그 이상의 수준을 오프라인 소매업에 적용할 수 있게 되겠죠. 앞으로 판매 직원은 웨어러블을 이용해 인근에 있는 비컨과 센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 고객을 응대하고, 고객과 소통할 수 있을 것입니다. 미래가 어떻게 되든지 간에, 데이터를 중심으로 한 비즈니스 인텔리전스 기반의 접근 방식을 채택한 소매업체는 앞으로의 경쟁에 있어 매우 유리한 위치에 서게 될 것입니다.



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Diane Carlson
Diane Carlson 인더스트리 TIPS 전문가

삼성SDS America

삼성SDS America의 솔루션마케팅 책임자입니다.

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