인플루디오가 퍼널 분석으로 매장 운영 성과를 개선한 비결은?

안녕하세요, 메이아이의 Content Editor 최창근입니다.

K팝 팬들이 꼭 모으는 아이템, 바로 포토카드인데요. 아이돌 멤버의 사진을 카드 크기로 제작한 것으로 앨범을 살 때, 공개방송에 갈 때 등 다양한 경로로 얻을 수 있어요. 하지만 카드가 랜덤으로 나오는 터라 내 최애 멤버의 포토카드를 마음대로 가질 확률은 낮은 편이에요. K팝 팬들은 원하는 포토카드를 얻기 위해 손품을 팔아 중고거래에 뛰어들거나, 앨범깡을 하는 등 돈과 시간을 많이 들여왔고요.

이러한 지점을 공략해 K팝 팬들이 원하는 포토카드를 모을 수 있도록 다리를 놓아주는 스타트업이 있습니다. 2020년부터 온라인 포토카드 거래 플랫폼 ‘포카마켓’을 운영해온 ‘인플루디오’인데요. 데이터 기반 의사결정으로 포토카드 거래를 혁신하며 지속 성장해왔고, 2024년부터는 오프라인 플랫폼 ‘포카스팟’을 런칭하며 더 많은 채널에서 K팝 팬들을 연결하고 있습니다. 

이번 콘텐츠에서는 인플루디오가 더 많은 K팝 팬의 덕질을 돕기 위해 오프라인 매장 운영 전략을 어떻게 데이터 기반으로 혁신했는지 전합니다.

“K팝 팬이 실제로 방문하는지 검증하고 싶었어요”

자기소개 부탁드립니다.

김기혜(김): 안녕하세요, 인플루디오에서 오프라인 팀을 총괄하고 있는 김기혜 PO입니다.

박세영(박): 저는 기혜 팀장님과 함께 오프라인 사업부에서 전략·기획 업무를 하고 있는 박세영 매니저입니다. 반갑습니다.

인플루디오가 온라인 플랫폼 포카마켓을 통해 빠르게 성장했는데요. 오프라인까지 확장을 결심한 배경이 궁금합니다.

김: 오프라인 채널에서 더 많은 고객을 만날 수 있겠다고 판단했어요. K팝 팬덤이 성장하는 흐름을 기회로 생각한 건데요. 마켓 리서치를 돌려보고 팝업스토어를 오프라인 매장의 MVP 성격으로 검증하면서 사업 확장에 이르게 됐습니다.

현재 홍대점과 명동점을 차례대로 오픈하셨는데요. 이 두 지점을 선택한 전략적인 이유가 있을까요?

박: 홍대점을 가장 먼저 오픈한 이유는 홍대가 K팝 팬들이 많이 모이는 곳이기 때문이었어요. 생일 카페를 아침부터 오픈런하는 사람들도 많고, 아이돌 공식 스토어도 즐비했고요. K팝 관련 인프라가 잘 마련되어 있고, 이를 즐길 목적으로 방문하는 사람들이 많은 만큼 홍대에 먼저 오픈하는 게 좋겠다고 판단했습니다. 명동점은 저희가 홍대점을 운영하면서 모든 K팝 팬들과 만나고 있는지 점검했을 때 그렇지 않다는 리서치 결과가 있어서 확장하게 되었어요.

김: 홍대점에 방문하는 고관여 고객에게 서베이를 진행한 결과, 홍대 외에 명동을 가장 많이 방문하는 지역으로 꼽았어요. 한국관광 데이터랩이나 서울관광재단 등에서 제공하는 데이터를 기반으로 유추한 결과와도 일치했고요. 유동인구 대비 방문자 수, 기존 매장의 구매 전환율과 객단가 등을 고려하여 시뮬레이션을 진행 후 명동점을 기획했습니다. 덧붙여 말하자면 저희 인플루디오 구성원이 이미 덕질을 하고 있는 회사이기도 해요. 그래서 각자 경험을 기반으로 여러 가지 전략을 세울 수 있었어요.

그렇다면 실제로 K팝 팬이 많이 방문하는지 같은 걸 검증하셔야 했을 텐데요. 오픈 초기에는 어떤 방법을 활용했나요?

박: 초기에는 모든 고객을 트래킹하는 게 불가능했어요. 그래서 포카스팟 방문객 중 일부를 대상으로 설문조사를 진행했고, 상주하는 직원 분들이 있다 보니 정성적인 리뷰를 통해 확인했습니다. 하지만 이런 방식은 정확도가 낮고, 특히 전환율을 분석할 수 없어 어려운 면이 있었어요. 매장 앞을 지나가는 사람이 몇 명인지, 그중에 매장에 방문한 사람의 비율과 방문한 사람 중에 구매로 전환된 비율의 퍼널을 알고 싶었어요.

전환율 퍼널을 보고 싶은 이유는 무엇이었나요?

박: 예를 들어 홍대점은 K팝 팬들이 많이 모이는 곳에 오픈했으니까 그만큼 구매 전환율이 높게 나올 것이라는 가설이 있었는데요. 가설을 검증하려면 전환율 데이터를 정확히 확인해야 했어요. 또 지점 간에 전환율 차이가 있다면 저희가 고객을 모집하는 데 또 다른 전략이 필요할 것이라고 판단해 그 근거가 필요했어요. 이 데이터를 어떻게 하면 볼 수 있을까 하던 차에 회사 내부에서 메이아이라는 인공지능 스타트업이 있다는 추천을 받고 매장 분석 솔루션을 도입하게 되었습니다.

“전환율 데이터 기반으로 매장 운영 전략을 고도화하고 있어요”

메이아이의 ‘매쉬(mAsh)’를 쓰고는 어떤 점이 달라졌나요?

박: 매출 증감의 원인을 파악하는 데 도움을 많이 받고 있어요. 저희가 매일 매출 수치를 모니터링하는데요. 매쉬를 도입하기 전에는 매출이 달라진 원인을 ‘어떤 이벤트가 있어서 그렇네’ 정도로만 파악했어요. 하지만 지금은 유동인구가 늘어서 그렇다거나, 매장 내 전환율이 올라서 그렇다거나 하는 식의 매출 변동 원인을 대시보드에서 매일 확인하고 있습니다. 그리고 매쉬에서 로우 데이터를 엑셀 파일로 제공하는 기능도 잘 활용하고 있어요. 매장 매출 데이터와 결합해서 성과를 분석하는 데 큰 도움을 받고 있습니다.

김: 매쉬를 쓰기 전에는 매출 데이터로 다른 데이터를 가늠하는 식이었어요. 예를 들어 하루에 1000건 나오던 주문 건수가 1100건으로 올랐다면 방문객도 10%로 올라서 그런 거구나 추정한 것에 가까웠어요. 지금은 애초에 방문객 수를 카운팅하니까 유입 단계 데이터부터 파악이 가능하죠. 평소에는 1000명이 왔는데 쿠폰을 나눠줘서 1200명이 오네 같은 구체적인 인과관계를 알게 됐어요. 늘어난 방문객이 실제 구매로 전환되는지도 파악할 수 있으니까 이벤트의 효과를 측정하는 데도 큰 도움이 되었습니다.

매쉬를 활용하면서 인사이트를 많이 얻은 데이터는 무엇인가요?

박: 가장 인사이트를 많이 얻는 건 저니맵이에요. 저니맵을 보면서 매장에 설치한 키오스크를 둘러보지 않고 떠나는 고객이 생각보다 많다는 걸 알아냈어요. 그래서 그냥 지나가다 들르는 저관여 고객보다 K팝 콘텐츠를 즐길 목적으로 오는 고관여 고객을 타깃하는 쪽으로 우선순위를 조정하는 계기가 되었습니다. 또는 저관여 고객이 매장에 들어왔을 때 전환율을 높일 장치를 고민해보는 시작점이 되기도 했고요.

지금 고민하시는 것들이 실제 기획으로 이어진 사례가 있을까요?

박: 포카스팟 매장은 크게 두 구역으로 나뉘어 있어요. 원하는 포토카드를 직접 주문하는 키오스크와 랜덤으로 받을 수 있는 럭키드로우 머신(자판기)인데요. 처음 가설을 세울 때는 고관여 고객은 키오스크를 많이 사용하고 저관여 고객은 자판기를 많이 사용할 거라고 봤어요. 그런데 전환율을 보니 키오스크와 자판기를 모두 사용한 고객의 전환율이 더 높더라고요. 그렇다면 고관여 고객을 늘리기 위해 두 가지 모두를 경험할 수 있도록 고객 여정을 짜야 하지 않을까 해서 기획을 해보고 있습니다.

데이터를 굉장히 잘 활용하고 계시네요.

김: 또 저희가 운영 시간을 어떻게 하면 더 효과적으로 운영할 수 있을까 고민이 많았어요. 운영 시간대를 더 확장할 것인가, 아니면 더 이르거나 늦은 시간으로 옮기는 게 효율이 좋을까 같은 거요. 대시보드에서 시간대별 방문객 데이터를 볼 수 있어서 의사결정의 근거로 활용했어요. 실제로 명동점은 저녁 시간대를 늘리는 액션을 취했고, 이를 통해 방문율과 전환율 모두 오르는 성과를 얻기도 했고요. 전 지점에서는 피크 타임에 직원을 더 배치한다든가, 특정 시간대에는 무인으로 운영한다든가 하는 식으로 채용 및 인력 운용에도 도움을 받고 있습니다.

“모든 팀원이 매쉬에 자유롭게 접속해 데이터를 활용해요”

매쉬를 활용하기 전과 활용하는 지금, 두 시기를 비교했을 때 가장 크게 달라진 점은 무엇이라고 생각하시나요?

박: 궁금해하던 데이터를 매쉬를 통해 바로바로 볼 수 있다는 게 고무적입니다. 예전에는 오프라인 데이터가 궁금한데 어떻게 봐야 할지 몰랐거든요. 지금은 저뿐만 아니라 마케터, 운영 매니저 등 모든 팀원이 매쉬에 자유롭게 접속해 데이터를 보고 있어요. 데이터 중심의 매장 운영 방식이 자리잡은 게 가장 달라진 점이에요.

김: 저희 회사는 온라인 프로덕트로 출발해서 데이터 중심으로 일하는 게 잘 정착되어 있어요. 그만큼 데이터 드리븐 역량을 갖춘 조직이 저희 팀이 데이터 중심 운영에 대한 챌린징을 받기도 했는데요. 지금은 매장 분석 AI 솔루션을 잘 활용하고 있어서 “오프라인 매장을 잘 디지털 트랜스포메이션시켰다”는 내부 평가를 받고 있습니다.

온라인과 오프라인 방문객 데이터에서 나타나는 공통점이나 차이점이 있을까요?

박: 저희는 포카스팟에 방문하는 분들이 온라인 채널인 포카마켓을 어느 정도 알고 있지 않을까 생각했는데요. 설문조사로 확인해보니 온라인과 오프라인 사이에 교집합이 생각보다 크지 않더라고요. 그래서 온라인에서 만나지 못한 고객을 새로운 고객과 만날 수 있다는 점이 저희로서는 흥미로웠습니다.

온오프라인 데이터를 교차해서 성과를 낸 사례를 하나만 소개 부탁드립니다.

박: 오프라인에서 만난 고객을 온라인으로 보내자는 기획을 한 적 있어요. 그래서 포카스팟 방문객을 대상으로 포카마켓에서 쓸 수 있는 쿠폰을 발행해드렸고요. 그랬더니 실제로 꽤 많은 이용자가 온라인 회원가입으로 이어지고, 쿠폰을 사용해 구매까지 전환된 성과를 얻었습니다. 이를 바탕으로 반대로도 해보자 해서, 온라인 이용자를 오프라인에 방문해보게끔 하는 기획을 준비 중이에요.

오프라인 담당 팀이 옴니채널 전략까지 자연스레 확장하시게 된 게 아닌가 싶네요.

박: 전사적으로 하나의 목표를 달성하기 위해 부서 간 협력이 더 잘 일어나는 계기가 되었다고 생각해요. 온오프라인 데이터를 공유하면서 이미 손에 들어온 고객을 잘 활용하는 방향으로 성과를 내는 거죠.

마지막으로 저희 매장 분석 AI 솔루션 매쉬를 어떤 기업이 쓰면 좋을까요?

김: IT 회사나 스타트업 중에 오프라인 공간에 관심이 있는 팀이라면 매장 세팅 초기부터 도입하는 게 데이터 기반 의사결정을 하는 데 훨씬 도움을 받을 수 있겠습니다. 일반적인 오프라인 사업을 하는 곳이라면 마케팅 팀, 전략 팀과 데이터 분석 팀이 매쉬를 도입했을 때 충분히 효과를 볼 수 있으리라 생각합니다.

매장 트래픽 분석은 인플루디오처럼!

데이터 기반으로 매장을 운영하면 성과가 따라옵니다. 인플루디오에게는 전환율이 핵심 데이터입니다. 매장 오픈의 적절성을 검증하고, 레이아웃 개선을 기획하는 근거가 됐습니다. 영업 시간 변경의 효과도 측정할 수 있었습니다.

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