데이터 기반 '고객 피드백 루프'를 통해 매장 트래픽 측정' 그 이상을 구현하다

데이터 기반 '고객 피드백 루프'를 통해 매장 트래픽 측정, 그 이상을 구현하다

세상은 데이터로 넘쳐납니다. 데이터 홍수의 시대죠. 사람들은 데이터를 수집, 정렬 및 분석하여 정확한 정보를 바탕으로 비즈니스 전략에 대한 결정을 내립니다. 효과적인 전자상거래 전략으로 디지털 공간을 장악하고 있는 기업들은 고객의 데이터를 적재적소에 활용할 줄 알죠. 오프라인 소매상들은 전자상거래에서 활용되는 데이터 기반 전략을 어떻게 오프라인 유통 채널에 적용할 수 있는지 궁금해합니다. 다행히도, 솔루션을 통해 데이터가 가진 힘을 기업이 유리하게 활용한 사례들이 있죠. 소매 기술(Retail Technology)의 급속한 발전으로 인해, 디지털 경험은 이제 쇼핑몰과 다양한 소매점에도 도입될 수 있습니다

쇼핑 이미지

여러분의 매장에 맞게 데이터를 활용할 방법을 고민하고 있다면 단계별 접근 방식을 제안합니다. 물론, ‘매장 트래픽을 어떻게 측정할 것인가?’라는 질문에서 출발을 해야겠죠. 우선 한 걸음 물러서서 여러분이 큰 그림을 보고 있는지 확인해보세요. 나무들 사이로 숲을 볼 수 있도록 말이죠. 그리고 여러분이 실현하고 싶은 전략을 먼저 일부 지역 혹은 공간에서 실행합니다. 초기에 실현된 결과물을 통해 얻은 지식으로, 매장 운영 전반에 걸쳐 풍부한 피드백 루프(feedback loop)가 보장되면서 개념을 확장할 수 있을 것입니다. 복잡한 것 같죠? 꼭 그렇지는 않습니다. 좀 더 자세히 설명해보도록 하죠.

Think Strategically / 전략적으로 생각하기

소매점 트래픽을 측정하는 첫 번째 순서는 전략적 접근 방식을 취하는 것입니다. 여러분이 성취하고자 하는 것과 그 이유를 정확히 파악하세요. 여러분이 생각했을 때 성공한 사업은 무엇인지 짧게 목록을 만들어보세요. 여기에는 여러분의 사업 본능, 경영 이론, 혹은 깊은 산업 전문 지식이 반영이 되겠죠. 이것을 적어보는 것만으로도 가치가 있습니다. 이 목록은 사업의 출발점으로 삼을 수 있기 때문에 이를 중심으로 전략을 세울 수 있습니다. 수집한 데이터를 사용하여 여러분이 세운 가설을 의심할 여지없이 검증할 수 있기를 바랍니다.

다음 단계로 S.M.A.R.T. (Specific: 구체적인, Measurable: 측정 가능한, Attainable: 달성 가능한, Realistic: 현실적인, Time-based: 시간 기반)에 맞게 목표를 설정하는 것이 좋습니다. 소매 기술(retail technology)로 트래픽 데이터 수집과 분석이 가능하기 전까지 소매 전략(retail strategies)은 추측에 의해 결정되었죠. 소매업자는 단순히 A/B 테스트를 반복적으로 수행해 어떤 것이 효과가 있었고, 어떤 것이 고객에게 인기가 많았으며, 어떤 것이 가장 많이 팔렸는지를 알아냈습니다. 이 전략은 효과는 있지만 비용이 많이 들었죠. 이제는 추측이 아닌 기술을 활용해 상점 트래픽을 측정함으로써, 매장 내 전략을 최적화할 수 있습니다. 보다 의미 있고 영향력 있는 방식으로 타깃 고객에게 차별화된 경험을 제공하는 매장을 만들 수 있습니다.

Implement Locally / 국부적으로 시행하기

일단 전략을 세운 후에는, 매장 내 경험을 일종의 테스트공간 또는 '피드백 루프(feedback loop)'라고 생각하는 것이 도움이 됩니다. 하나 혹은 두 개의 파일럿 매장으로 시작하여 필요한 분야에 대화형 IoT(interactive IoT) 기술을 구현하여 루프(loop) 내 격차를 좁히는 작업을 진행합니다. 이 중 일부는 휴대폰, 디스플레이, 핀홀 및 보안 카메라 등 현재 매장에 보유하고 있는 기존 기술 입니다. 폐쇄 루프의 경우, 비콘, 인터랙티브 디스플레이 및 실시간으로 분석 가능한 분석 플랫폼과 같은 고급 요소로 기술을 보완해, 피드백 루프의 데이터 격차를 좁힐 수 있습니다. 매장 내 소매 기술을 전략적으로 배치해 데이터를 수집하고, 이러한 데이터 기반 통찰력을 통해 이전과는 전혀 다른 방식으로 고객을 사로잡고, 확신을 갖고 판매할 수 있습니다. 그리고 새로운 고객을 유치할 수 있을 것입니다. 말 그대로, 고객 경험을 재창조 하는 거죠.

여러분의 ‘고객 피드백 루프(customer feedback loop)’는 어떤 요소로 구성되어 있고 어느 단계에 있나요?

실시간으로 의미 있는 통찰력을 제공하는 파일럿 매장을 만들기 위한 중요한 단계 중 하나는, 매장 내 경험에 큰 영향을 미치는 영역을 다루는 것입니다. 일반적으로 최대 효과를 얻을 수 있는 영역은 두 가지 카테고리로 나뉘는데, 바로 행동 감지와 디지털 경험입니다. 이 두 카테고리에서 소매업자는 다양한 접근 방식을 활용하여 데이터를 수집(행동 감지, behavior sensing)한 다음, 그 데이터를 활용하여 매장 내 제품을 디지털 기술과 결합하여 개선할 수 있습니다(디지털 경험, digital experience). 이러한 요소를 파일럿 프로그램에 통합하여 실시간으로 데이터 인사이트를 수집하고, 매장 내 경험을 향상시키며, 옴니채널 (Omni-Channel, '모든 것, 모든 방식'을 의미하는 '옴니(omni)'와 유통경로를 의미하는 채널(channel)을 합성한 단어로, 온라인과 오프라인 매장을 결합하여 소비자들이 언제 어디서나 구매활동을 할 수 있도록 하는 체계) 기능을 개선할 수 있습니다.

1. 행동 데이터(Behavioral Data): 행동 데이터를 수집하고 싶으세요? 트래픽을 측정하기 위해 카메라를 설치하여 매장에 드나드는 사람들의 수를 셀 수 있습니다. 또한 카메라로 매장 내 트래픽을 분석하여 고객의 이동 경로, 고객 흥미도, 홍보 활동 및 기타 주요 측정 항목을 측정하여 비주얼 머천다이징 전략(visual merchandising strategy) 을 최적화할 수 있습니다.

2. 히트 맵으로 구역 타겟팅(Zone Targeting with Heat Maps): 매장의 특정 "구역"을 통과하는 사람들을 측정하는 카메라를 사용하여 더욱 세밀한 파악이 가능합니다. 매장에서 사람들이 어느 지역을 가장 많이 방문하는지 볼 수 있는 좋은 방법이죠. 매장에 시각적인 히트 맵을 활용하면 어떤 환경이 가장 주목을 끄는지도 쉽게 확인할 수 있습니다. 히트 맵과 구역 분석을 결합하여 제품 배치를 최적화해보세요.

3. 얼굴 분석(Facial Analysis): 얼굴 분석 기술은 나이, 성별, 방문자의 감정까지 파악할 수 있습니다. 이 모든 데이터가 실시간으로 제공되면, 타깃 마케팅 캠페인이 실행되어 매장 방문자를 타깃으로 한 브랜드를 적시적소에 보여줍니다.

4. 데이터 필터링(Data Filtering): 관련없는 데이터를 필터링하여 정확하고 액셔너블(actionable)한 분석이 가능합니다. 예를 들어, 트래픽을 측정할 때 매장 직원을 빼는 것과 같이 데이터 정제화(data hygiene)를 높이는 중요한 단계입니다.

Scale the Experience / 경험 확장하기

기술 혁신의 최대 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 계속 발전하고 접근하기가 더 쉬어진다는 것입니다. 디스플레이와 IoT 트리거(trigger)는 지속적으로 개선되고 있으며, 관리 관점에서 봤을 때 확장 계획에 꼭 포함되어야 합니다. 매장 한 곳에서 데이터 기반 피드백 루프가 성공적으로 구현이 되면 자연스럽게 다른 매장에서도 긍정적인 결과를 기대할 수 있습니다.

◾ 파일럿 매장과 마찬가지로, 다음으로 확장하려는 매장을 선택할 때 여러분의 비즈니스를 감안해야 합니다.
예를 들어, 매출액이 가장 높은 매장부터 확장하거나, 반대로 실적이 저조한 매장에서 시작할 수도 있죠. 상황마다 다르겠지만 규모에 맞게 기술 구현을 검토하여 효율을 높일 수 있습니다.

◾ 이 모든 것을 주도할 리더를 심사 숙고하여 정해야 합니다. 성공을 위해 이니셔티브를 확장하고 그 영향을 극대화하는 프로젝트 팀 또는 위원회를 선별해야 합니다.

◾ 관리 및 전략적 관점에서 볼 때, 디지털 기술을 통해 본사가 부서와 매장 전체의 콘텐츠 배포를 관리할 수 있게 되면 운영 전반에 걸쳐 프로세스와 메시지의 일관성을 보장할 수 있습니다.

◾ 매장에서 기업 및 지역별 관리자와 함께 실시간으로 데이터 분석을 공유할 수 있는 시스템과 프로세스를 우선순위로 정합니다. 각 기술이 올바르게 구현되면, 다른 시스템뿐만 아니라 중앙 분석 엔진과도 원활하게 상호 작용할 수 있습니다. 중앙 분석 엔진은 매장 내 마케팅 성과와 관련된 모든 데이터를 상세히 설명하는 사용자용 리포트가 포함된 통합 대시보드를 제공하죠.

마치며

소비자는 이제 인터랙티브(interactive)한 요소가 적용되고 개인화된 쇼핑 경험을 할 수 있는 매장이나 팝업 스토어를 선호합니다. 현대적인 소매점이 되려면 고객에 대한 새롭고 더 나은 데이터를 활용하여, 브랜드가 가진 고유의 스토리를 매력적이고 통찰력 있는 방식으로 전달할 수 있어야 합니다.
이제 디지털 기술을 통해 오프라인 매장에서 고객의 행동과 마케팅 이니셔티브의 성과에 대해 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있는 학습 환경을 지속적으로 조성할 수 있습니다. 이러한 다이내믹한 환경을 통해 고객을 더 깊이 파악하고, 더욱 의미 있는 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
디지털 고객 경험 전략을 구현하는 것은 이용 가능한 기술의 힘을 진정으로 활용하는 첫 번째 단계에 불과합니다. 다음 기사에서는 매장 내 데이터를 의미가 있는 데이터로 만드는 방법에 대해 살펴보겠습니다.



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Arnaud Cazaledes
Arnaud Cazaledes 인공지능/애널리틱스 전문가

삼성SDS America

정보통신기술(ICT) 분야에서 입증된 전문 지식을 갖춘 삼성SDS America의 솔루션사업 운영책임자입니다.