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성공적인 경영은 자사 데이터를 정확히 측정하는 데서 시작합니다. 이를 위해 매장 관리자는 방문객이 어떤 사람들인지 이해하기 위해 데이터를 분석합니다. 이때 매장을 한 곳만 보유하고 있다면 관리자가 직접 방문객의 행동을 관찰하면서 인사이트를 얻을 수 있겠지만, 매장 수가 늘어나면 모든 곳을 직접 챙기기 어려워집니다.
이런 경우, 매장 실무자에게 데이터를 주기적으로 보고받는 것이 보편적인 방법으로 꼽힙니다. 누구보다 매장 상황을 잘 이해하고 있기 때문입니다. 예를 들어 방문객이 가장 붐비는 시간대는 언제인지, 프로모션이 20대 여성에게 어필이 되었는지 등을 오랜 경험으로 파악하고 있는 것입니다.
매장 실무 직원의 데이터를 활용하기 어려운 이유 2가지
하지만 매장 실무자의 보고서도 ‘한계점이 크다’는 비판을 피하기 어렵습니다. 매장 관리자들은 두 가지 어려움을 토로하곤 합니다.
1. “매장 데이터인지 실무자 주관인지 모르겠어요”
실무자는 매장 운영 경험을 통해 방문객 인사이트를 줄 수 있는 사람이 맞습니다. 하지만 경험이 많다는 것이 객관적인 데이터를 제공한다는 뜻은 아닙니다. 경험을 근거로 보고 싶은 것만 볼 수 있고, 중요한 변화지만 대수롭지 않은 것으로 여기고 넘어갈 확률이 있습니다.
또한 매장이 바쁘게 돌아가면 모든 부분을 챙기기 어렵습니다. 매장 돌아가는 일을 속속들이 파악한다고는 하지만, 바쁠수록 직접 확인하기 어려운 부분이 늘어납니다. 결국 본사 관리자는 일부분이 누락된 데이터를 전달받는 셈이고, 정확하지 않은 데이터는 정확하지 않은 의사결정의 원인이 됩니다.
2. “매장별로 통일된 방문객 데이터를 얻기 어려워요”
매장 실무자는 ‘방문 고객 일지’를 작성해 데이터를 쌓곤 합니다. 방문 고객 일지에는 매장에 방문객이 들어왔을 때 그들이 어떻게 행동했는지, 문의사항에 어떤 조치를 했는지 등을 적습니다. 하지만 매장 업무가 바쁘면 일지 적을 시간을 내기 어렵고, 적더라도 뒤늦게 기억이 가물가물한 상태에서 작성합니다. 방문객 관련 인사이트가 누락되는 문제가 생기는 것입니다.
또한 매장별로 사용하는 솔루션이 달라 데이터 비교가 어려운 경우도 있습니다. A매장에서는 실무자 재량으로 수동 계수기를 사용하고, B매장에서는 적외선 기반 피플 카운터를 사용하는 식입니다. 이러면 솔루션의 분석 정확도가 서로 다르기 때문에 정확히 비교하기 어려운 한계가 생깁니다.
매쉬를 쓰는 관리자는 매장 데이터를 아침마다 직접 확인합니다
인공지능 기반 매장 방문객 분석 솔루션 ‘매쉬’를 활용하는 관리자는 실무자 보고에만 의존하지 않습니다. 매일 아침 대시보드를 열어 방문객 데이터를 확인하고, 데이터 변동 원인을 직접 파악합니다. 예를 들어, 날씨·공휴일 등과 연결지어 방문객 수 증감의 원인을 추론합니다. 지난달·지난주 데이터와 비교하며 성과 추이를 좇기도 합니다. 정성적인 부분은 실무자의 인사이트를 더해 파악하는 방식으로 활용합니다.
매장이 여러 곳인 경우에도 유용합니다. 매쉬는 대시보드 하나만으로 전 세계 매장의 성과를 비교할 수 있습니다. 같은 솔루션을 쓰니까 같은 기준으로 데이터 분석이 가능한 것입니다. 사무실에서 클릭 몇 번만으로 각 지점의 방문객 데이터를 살피고, 매장별 전략을 검토할 수 있습니다. 방문객의 성별&연령대 데이터를 활용해 매장별 주요 고객층을 분석하고 판매 전략을 극대화하는 식으로 활용하는 것입니다.
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