링크랭크가 방문 전환율을 획기적으로 올릴 수 있었던 까닭은?

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다.

링크랭크는 온라인 베스트 상품들을 오프라인에서 체험 가능한 체험형 공간입니다. 매장에서 일상을 위한 아이디어 상품 들을 체험하고 간편하게 키오스크로 구매하면, 제품을 집으로 배송해 주는 서비스를 제공하고 있습니다.

아직 국내에서 이색적인 공간인 만큼 더 많은 고객들이 방문하여 체험하고 입점 브랜드들에 대해 알아가도록 만들고 싶었습니다. 따라서 링크랭크는 더 좋은 고객 경험을 제공하는 체험형 공간이 되기 위해, '방문자 증대'를 목표로 방문자의 데이터를 수집하고 분석하는 매쉬보드를 도입하였습니다.

지나가는 사람은 많은데, 입장하는 사람은 적다?

매쉬는 매장을 분석하다가 한 가지 특이한 점을 발견했습니다. 유동인구가 가장 많은 2번 출입구를 통해 들어오는 매장 방문자 수가 가장 많을 것이라고 예상했는데요. 실제로 분석을 해본 결과, 유입되는 방문객 수가 세 출입구 중 가장 적었습니다. 그뿐만 아니라 유동인구 대비 방문자 비율인 전환율 또한 다른 출입구에 비해 현저히 낮았습니다.

유동 인구 시야에 인기 제품을 두는 실험

원인을 찾기 위해 여러 데이터를 살펴보기 시작했습니다. 그중 히트맵* 데이터에서 발견한 사실은 마사지건, 쓰리잘비 등 인기 제품이 위치한 매대가 2번 출입구의 유동인구에게 보이지 않는다는 점이었습니다.

이 사실을 바탕으로 해당 인기 제품들을 2번 출입구 가까이로 옮겨, 유동인구의 유입이 실제로 늘어나는지 확인하는 실험을 진행하였습니다.

실험 시작 후 고객들은 2번 출입구 앞을 지나가다 인기 제품을 보고 들어오기 시작했습니다. 관심을 가지고 방문한 고객들이 매장 내 다른 제품들에도 관심을 가지고 체험하고 구매했습니다.

실험 이전과 이후를 비교한 결과 코로나로 인해 유동 인구가 줄어든 상황임에도, 방문자 대비 구매건수 2.3배, 유동인구 대비 방문 전환율 1.5배를 기록하였습니다. 유동인구 대비 구매건수는 2.8배로 증가하였습니다.

뻔한 전략을 뻔하지 않게 만드는 힘

문제를 발견하고 원인을 찾기 위해서는 공간에서 나온 다양한 데이터의 조합이 필요합니다. 입구 별 방문자, 유동 인구 데이터에서 문제점을 발견하고 그 원인을 히트맵 데이터에서 찾아냈던 이번 실험이 대표적인 예시라고 볼 수 있습니다. 그 덕분에 인기 제품의 위치 변경을 통한 전환율과 구매율 상승이라는 성공적인 문제 해결이 가능했던 것이죠.

또한 공간의 변화 이후 그 효과를 정확히 측정하고, 이러한 경험을 토대로 매장을 지속적으로 개선하기 위해서는 데이터가 필요합니다. 링크랭크와 같이 많은 방문자의 체험이 중요한 공간이라면, 그에 맞게 유동인구, 방문자 데이터와 전환율이 주요한 데이터로 활용될 수 있을 것입니다. 오프라인 매장은 직접 제품을 보고 체험 가능한 만큼 공간의 작은 변화가 매출이나 방문자 수, 체류 시간 등 공간에 미치는 영향은 상상 이상으로 큽니다.

매쉬가 만들어낸 작은 변화, 큰 결과

간단한 변화에도 큰 결과를 보이는 이번 실험, 흥미로우셨나요? 매쉬는 생소한 오프라인 데이터 분석을 돕기 위해 첫 한 달째에 매장 분석 리포트를 제공합니다. 데이터를 어떻게 수집하고 분석해야 할지 막막하다면 매쉬와 함께하시기를 추천합니다.