리테일 매장을 위한 데이터 기반의 고객 피드백 루프

전통적인 오프라인 리테일 업체는 어떻게 e-Commerce 기반의 데이터 전략을 오프라인 유통 채널에서 동일하게 운영할 수 있는지 궁금해합니다. 성공적인 e-Commerce 전략으로 디지털 공간을 장악하는 기업들은 대부분 고객 데이터를 효과적으로 활용하고 있습니다. 사실 리테일 기술의 빠른 발전 속도로 인해 디지털 경험을 쇼핑몰, 쇼핑센터 또는 전통적인 오프라인 개념의 모델로 가져오는 것은 어렵지 않습니다.

리테일 매장에서의 데이터 활용 방법을 고민하고 있다면 단계적 접근 방법을 제안합니다. 먼저 '나무 사이로 숲'을 보고 있는지 확인하기 위해 조금 뒤로 물러나는 것이 좋습니다. 그런 다음 실현하고 싶은 큰 그림을 그려봅니다.

리테일 매장의 트래픽을 측정하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 전략적 사고입니다. 달성하고자 하는 목표와 그 이유를 정확하게 파악합니다. 리테일에서의 성공과 관련하여 사실이라고 믿는 내용을 불릿 형식으로 간략하게 적습니다. 이러한 가정이 자연스러운 비즈니스 본능, 경영 이론 또는 깊은 산업 전문 지식에서 나온 것인지 여부에 관계없이 기록합니다. 가정은 본격적으로 작업할 수 있는 발판을 제공하므로 모든 전략의 중추가 될 수 있습니다. 그리고 이러한 가정을 사용하여 테스트하려는 일련의 가설을 설정합니다. 데이터 사이언티스가 그렇듯, 수집된 데이터를 사용하여 '합리적인 의심의 여지없이' 가설을 검증합니다.

다음 단계로 구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 현실적이며, 시간 기반의 SMART 목표를 설정하는 것이 좋습니다. 트래픽 데이터 수집하고 분석하는 리테일 기술이 등장하기 전에는 리테일 전략을 주로 추측에 의존하였습니다. 일례로 과거에 리테일 업체는 효과가 있는 것이 무엇인지, 고객이 좋아하는 것이 무엇인지, 가장 많이 팔린 것이 무엇인지 알아낼 때까지 단순히 A/B 테스트를 반복해서 수행했습니다. 이 전략이 효과는 있었지만, 비용이 많이 들었습니다. 이제는 리테일 기술을 활용해 트래픽을 측정함으로써 매장 내 전략을 최적화할 수 있습니다. 보다 의미 있고 영향력 있는 방식으로 고객과 소통할 수 있는 타겟 매장 내 경험을 만들 수 있습니다.

일단 전략을 세웠다면, 먼저 로컬 수준에서 구현해 봅니다. 매장 내 경험을 일종의 테스트 장, 즉 '피드백 루프'로 생각하는 것이 도움이 됩니다. 하나 또는 두 개의 시범 매장으로 시작하고, 필요한 영역에 대화형 IoT 기술을 구현하여 루프 내 격차를 줄이는 작업을 진행합니다. 이 기술 중 일부는 휴대폰, 디스플레이, 핀홀, 보안 카메라 등 현재 매장에서 보유하고 있는 기존 기술입니다. 진정한 폐쇄 루프를 위해 비콘, 인터랙티브 디스플레이, 실시간 실행 가능한 인사이트를 제공하는 강력한 분석 플랫폼과 같은 고급 요소로 기술을 보완하여 피드백 루프의 데이터 격차를 줄일 수도 있습니다. 매장 내 리테일 기술의 전술적 배치로 데이터를 수집하고, 이러한 데이터 기반의 인사이트로 이전과는 다른 방식으로 기존 고객을 사로잡으며, 확신을 갖고 판매할 수 있습니다. 그리고 새로운 고객을 유치할 수도 있습니다. 말 그대로 고객 경험을 재창조합니다.

의미 있는 실시간 인사이트를 제공하는 '파일럿 매장'을 만드는 중요한 단계는 매장 내 경험에 큰 영향을 미치는 영역을 다루는 것입니다. 최대 효과를 만들 수 있는 영역은 일반적으로 행동 감지와 디지털 경험의 두 가지 범주로 나뉩니다. 리테일 업체는 다양한 접근 방식을 활용하여 데이터를 수집(행동 감지)한 다음, 해당 데이터를 활용하여 매장 내 제품을 디지털 방식으로 개선(디지털 경험)할 수 있습니다. 이러한 요소를 리테일 파일럿 프로그램에 통합하면 실시간 데이터 인사이트를 수집하고, 매장 내 경험을 향상하고, 옴니채널을 강화할 수 있습니다.

 • 행동 데이터 : 행동 데이터를 수집하고 싶다면, 직선 트래픽 수치의 경우 매장을 드나드는 사람의 수를 세는 카메라를 설정합니다. 이 카메라로 매장 내 트래픽을 분석하여 고객 흐름, 고객 참여, 판촉 참여 및 비주얼 머천다이징 전략을 최적화할 수 있는 주요 지표를 측정할 수 있습니다.

 • 히트 맵 기반 구역 타겟팅 : 사람들이 매장에서 가장 많이 방문하는 영역을 확인하고 싶다면, 매장의 특정 "구역"을 통과하는 사람들의 수를 계산하는 카메라를 사용합니다. 매장의 비주얼 히트맵을 활용하여 어떤 경험이 가장 많은 관심을 끌고 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 더 나아가 히트맵과 영역 분석을 결합하여 제품 배치를 최적화할 수도 있습니다.

 • 얼굴 분석 : 최근의 얼굴 분석 기술은 연령, 성별, 방문자 감정 정보까지 식별할 수 있습니다. 이 모든 데이터를 실시간으로 운영할 수 있다면, 적시에 적합한 장소에 있는 매장 방문자에게 적절한 브랜드와 연결하는 타겟 마케팅 캠페인을 원활하게 실행할 수 있습니다.

 • 데이터 필터링 : 관련 없는 데이터를 필터링하면, 분석 정확성과 실행 가능성을 보장합니다. 예를 들어, 유동인구 수에서 직원을 제거함으로써, 데이터 정제를 극대화할 수 있습니다.

이제 소비자는 인터랙티브하고 개인화된 매장 내 또는 팝업 경험을 요구합니다. 현대의 리테일 비즈니스는 브랜드를 통해 매력적이면서 인사이트 있는 있는 방식으로 스토리를 전달할 수 있도록 고객에 대한 새롭고 더 나은 데이터를 원활하게 활용해야 합니다. 디지털 기술은 전통적인 오프라인 비즈니스를 지속적인 학습 환경으로 전환하여 고객의 행동과 마케팅 이니셔티브의 성과에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이러한 다이나믹 환경을 통해 고객을 더 깊이 알아가고 더욱 의미 있는 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다.



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