본사 관리자에게 매장 정보를 생생하게 전달하고 싶다면? AI 방문객 분석 솔루션, 매쉬!

안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다.

성공적인 경영은 측정에서 시작하고 많은 관리자는 방문객을 이해하기 위해 노력합니다. 하지만 기업의 규모가 점차 커져 감에 따라 관리자나 임원진(이하 관리자로 통칭)은 매장에 직접 방문해 방문객과 이야기를 나누는 시간을 갖기 어렵습니다. 늘어난 매장과 직원 수만큼 관리자가 신경 써야 할 부분이 많아지기 때문입니다.

이럴 때는 현장에 상주하는 실무자가 관리자 대신 방문객의 정보를 수집합니다. 현장 실무자는 하루의 대부분을 매장에서 방문객과 소통하면서 보낼 수 있기 때문입니다. 현장 실무자는 매장에 방문한 고객의 응대부터 상품 진열, 상품 추천, 결제와 CS까지 다양한 일을 합니다. 이러한 과정 속에서 실무자는 방문객과 매장에 대한 많은 정보와 인사이트를 가지게 됩니다. 예를 들어 방문객이 매장에 가장 많이 붐비는 시간은 언제인지, 프로모션이 20대 여성에게 어필이 됐는지, 혹은 30대 남성이 가장 관심 갖는 상품이 무엇인지 알게 됩니다.

현장 실무자와 본사 관리자의 고객 정보 격차

현장 실무자는 매장에서 수집한 방문객의 정보를 관리자에게 전달하여 의사결정을 돕습니다. 이렇게 전달된 방문객 정보와 인사이트는 관리자가 매장을 경영하는 데 큰 도움이 됩니다. 관리자는 올바른 의사결정을 내리기 위한 근거 데이터를 언제나 필요로 합니다. 데이터 없이 의사결정을 내렸다가, 자칫 성향이나 편견 등이 반영돼 의사결정 오류를 범할 수 있기 때문입니다. 하지만 아무리 현장 실무자가 방문객 정보를 열정적으로 전달한다고 한들, 현장 실무자와 본사 관리자가 비슷한 수준의 인사이트를 갖기란 불가능합니다.

그 이유는 첫째로, 실무자는 '자신이 근무하는 매장의 방문객'만 이해하면 되지만 관리자는 통상적으로 자신이 관리하는 '서로 다른 매장의 방문객'을 모두 이해해야 하기 때문입니다. 각각의 매장은 위치, 교통 등 서로 다른 환경을 갖고 있고 이러한 매장 환경은 서로 다른 고객 특성으로 이어집니다. 이러한 지점 간의 차이점을 깊게 이해하고 맞춤형 전략을 짜는 것이 관리자의 핵심 역량으로 손꼽힙니다.

예를 들어 신촌과 강남 매장의 고객군을 상상해 봅시다. 신촌은 대학생이 많고, 대학생은 자율적인 시간표를 바탕으로 개인별로 다양한 스케줄이 존재합니다. 반면 강남은 직장인이 많은 특성상 퇴근 시간 이후 매장이 활성화됩니다. 이러한 고객군 방문 시간대를 포함해 대학생과 직장인의 경제적 형편, 문화 등 여러 측면에서도 큰 차이를 보입니다. 따라서 현장 실무자는 자신의 매장의 고객은 알고 있을지라도 다른 매장의 고객까지 완전히 알 수 없습니다.

두 번째 이유는 실무자는 자신이 갖고 있는 방문객 정보와 인사이트를 원형 그대로 관리자에게 전달할 수 없기 때문입니다. 실무자는 관리자의 올바른 의사결정을 지원하기 위해 자신이 알고 있는 방문객 정보와 인사이트를 전달합니다. 이때, 실무자의 고객 정보와 인사이트는 객관적인 데이터보다는 오랜 매장 경험에 의거하여 만들어집니다.

관리자는 객관적 데이터를 기반으로 올바른 의사결정을 내려야 합니다. 하지만 관리자의 시각에서 실무자가 전달하는 방문객 정보와 인사이트는 '객관적 데이터'보다 '주관적 판단'에 가깝습니다. 관리자가 실무자의 직감을 그대로 믿고 의사결정을 내렸는데 알고 보니 실제 데이터와 반대됐다면, 자칫 큰 문제로 이어집니다. 따라서, 관리자는 실무자의 직감을 어느 정도 배제할 수밖에 없습니다.

관리자를 딱 만족시키는 솔루션, 매쉬

관리자에게 필요한 건 '방문객 정보와 인사이트를 증명할 수 있는 객관적인 데이터'입니다. 메이아이는 매장에 설치된 CCTV를 분석해 오프라인 매장과 방문객의 정보를 수집하고, 인사이트를 분석합니다. 매장에 주로 방문하는 방문객이 누구인지, 서로 다른 고객이 좋아하는 상품은 무엇인지, 프로모션이 실제로 방문객에게 효과를 줬는지 등을 객관적인 데이터로 증명합니다. 매쉬를 통해 수집한 데이터는 관리자의 올바른 의사결정에 큰 도움이 됩니다.