안녕하세요, 메이아이의 Data Analyst 박건우입니다.
매장을 운영하다 보면 갑자기 방문객이 늘어나거나 매출이 떨어지는 등 다양한 변화가 생깁니다. 이러한 변화의 원인을 정확히 파악하지 못한 채 직감에 의존해 대처하면, 엉뚱한 해결책을 내놓거나 사업 확장 기회를 놓치는 등 한계에 부딪히게 됩니다.
직감에 의존하지 않으려면 데이터를 측정해야 합니다. 데이터는 직관과 달리 변화의 원인에 대한 명확한 근거를 제시해주기 때문입니다. 매장에서 일어난 변화를 숫자로 표현하고 분석하면, 어떤 요인이 긍정적인 결과를 가져왔는지, 혹은 어떤 부분에 개선이 필요한지를 파악할 수 있습니다. 대표적으로 방문객의 수, 성별, 동선 등이 있습니다.
하지만 데이터로 매장을 운영한다는 것이 생소하게 느껴질 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 기반의 매장 운영이 왜 중요한지, 그리고 어떻게 시작할 수 있는지에 대해 단계별로 알아보겠습니다.
직감으로 일하기
홍대에서 작은 편집숍을 운영하는 김패션 씨는 최근 방문객이 눈에 띄게 늘어 기분이 좋습니다. 아무래도 얼마 전 들여온 신상 아이템의 효과인 것 같습니다. 그래서 김패션 씨는 기쁜 마음에 더 많은 신상품을 들여오고, 매장 분위기를 바꾸기 위해 진열 방식을 바꿨습니다. 하지만 얼마 지나지 않아 방문객은 다시 줄어들기 시작했습니다. 김패션 씨는 그 원인을 알 수 없어 답답함을 느꼈습니다.
위 상황에서 김패션 씨는 왜 원인을 파악할 수 없었을까요? 김패션 씨의 행동에서 되돌아볼 지점은 두 가지입니다.
- 신상 아이템의 효과가 정말로 좋았던 걸까요? 기존에 판매하던 제품 중에 영향을 미친 것이 있는지 검토해볼 필요가 있지 않을까요?
- 매대를 바꿔야겠다는 결정은 무엇을 근거로 내린 것일까요? 신상 아이템의 성과가 좋다는 것이 매대를 바꾸는 것에 대한 근거가 될 수 있을까요?
문제를 차근차근 분석하기: 데이터가 완벽하지 않더라도
만약 김패션 씨가 데이터에 기반하여 상황을 분석하고 대처했다면 어땠을까요? 다음은 평소에 데이터를 정확하지는 않지만 조금이나마 기록하는 습관을 가진 김패션 씨의 이야기입니다. 이어지는 4가지 질문에 따라 매장의 변화를 파악하고 알맞은 운영 방안을 세울 수 있습니다.
Q. [문제 인식] 현재 상황을 정량적인 숫자로 표현해보세요. 일반적인 상황인가요, 아니면 특별한 상황인가요?
평소 공책에 바를 정(正)자로 방문객 수를 기록하던 김패션 씨는, 방문객 수가 지난달에 비해 30% 이상 증가한 것을 확인할 수 있었습니다. 특별한 일이 없다면 10% 내외의 변동을 보이는데, 이번 증가량은 우연에 의한 결과는 아닌 것 같습니다. 매출 데이터를 살펴보니 ‘메이 파우치’의 판매량이 10% 이상 증가한 것을 알 수 있었습니다.
Q. [원인 파악] 특별한 상황이라면, 이 변화의 주된 원인은 무엇인가요?
수기로 기록해둔 데이터를 보았을 때, 여성의 방문 비율이 상당히 증가한 것을 알 수 있었습니다. 매장에서 살펴본 결과 그중에서도 젊은 여성의 방문 빈도가 더 높아졌음을 파악했습니다.
Q. [원인 파악] 이런 원인을 야기한 다른 요인이 있을까요?
젊은 여성 방문객에게 넌지시 물어보니, 최근 인스타그램에서 화제의 연예인 A양이 ‘메이 파우치’를 들고 있는 사진이 큰 인기를 얻었다네요. 얼마 전 들여놓은 신상 아이템의 효과가 아니라, 오픈 초기부터 들여놓은 메이 파우치의 진가가 나타난 것입니다.
Q. [해결 방안 모색] 이 문제를 해결 or 성과를 더 높이기 위해 어떤 조치를 취할 수 있을까요?
김패션 씨는 메이 파우치를 매장 전면 쇼윈도우에 배치하고, 근처에 메이 파우치와 오피스룩을 매칭한 스타일 존을 마련해 크로스 셀링을 유도했습니다. 결과적으로 매장 바깥에서 메이 파우치를 발견한 사람들이 매장에 더 많이 유입되었으며, 메이 파우치의 판매량 또한 10%가 추가로 증가하였습니다.
직관에 의존하여 결정을 내린 사례와 비교할 때, 데이터를 활용한 김패션 씨는 상황을 보다 정교하게 분석할 수 있었고, 매출을 늘리는 해결 방안을 찾아낼 수 있었습니다.
하지만 김패션 씨는 이내 한계에 부딪힙니다. 메이 파우치 판매량은 상승했지만, 매칭한 오피스룩의 판매량은 그대로였기 때문입니다. 김패션 씨에게는 무엇이 더 필요했던 걸까요?
더 정확한 데이터로 해결하기: 매쉬가 있다면 가능한 일들
김패션 씨가 더 정교한 대안을 떠올리고 실행하기 위해서는 더 정확한 데이터가 필요합니다. 데이터는 수집하는 대상이 다양할수록, 또 수집 단위가 세분화될수록 더 창의적이고 효과적인 해결책을 찾아내는 데 도움을 주기 때문입니다. 만약 김패션 씨에게 아래와 같은 데이터가 더 있었다면 어땠을까요?
- 젊은 여성의 연령대를 더 세분화하여 데이터를 수집했다면, 크로스 셀링 방안을 더 효과적으로 구성할 수 있지 않았을까요?
- 방문객의 매장 내 동선을 알 수 있었다면, 제품 전시를 더 세밀하게 기획해볼 수 있지 않았을까요?
김패션 씨가 매장 분석 솔루션 매쉬를 활용해 연령대, 매장 내 동선 등의 데이터를 분석한다면, 다음과 같은 질문에 답하며 매장 운영 전략을 세울 수 있습니다.
Q. [데이터 검증] 이 데이터에서 다른 중요한 패턴이나 추가적인 문제가 보이나요?
김패션 씨는 메이 파우치를 사러 온 방문객을 ‘젊은 여성’ 정도로만 파악했습니다. 하지만 매쉬를 통해 매장 방문객 데이터를 분석하니 연령대를 세세하게 나눠볼 수 있었습니다.
Q. [데이터 분석] 발생한 변화가 기대한 결과로 이어지지 않은 이유는 무엇일까요?
메이 파우치를 사러 온 여성의 70%는 10대에 해당합니다. 아직 오피스룩을 입을 연령대와는 맞지 않아, 크로스 셀링을 연출한 매대에는 매력을 느끼지 못한 것입니다.
Q. [해결 방안 모색] 이 문제를 해결 or 성과를 더 높이기 위해 어떤 조치를 취할 수 있을까요?
그래서 김패션 씨는 크로스 셀링을 위해 마련한 매대에서 오피스룩을 내렸습니다. 그 대신 10대 여성 사이에 인기있고 가성비 좋은 아이템을 선정해 매대를 다시 구성했습니다.
또한, 10대 여성의 방문율이 높은 구역을 파악해 메이 파우치를 추가로 배치했습니다. 매장에 들어오며 메이 파우치를 인지했지만 집어들지는 않은 방문객에게 메이 파우치를 한 번 더 노출하는 전략을 꾀한 것입니다.
Q. [결과 분석] 조치를 취한 후, 어떤 변화가 있었나요? 정량적인 숫자로 표현해보세요.
메이 파우치의 핵심 구매 고객인 10대 여성 방문객이 30% 늘었습니다. 쇼윈도우를 통해 메이 파우치와 취향 저격 아이템을 보고 매장으로 들어오는 경우가 많아졌기 때문입니다.
메이 파우치도 쇼윈도우를 중심으로 판매할 때보다 판매량이 20% 늘었습니다. 매장 내 매대에도 추가 노출하여 구매 욕구를 2차로 자극했기 때문입니다.
이를 발판 삼아 김패션 씨는 10대 여성을 타깃으로 매장 운영 전략을 수정했습니다. 방문 비율이 상대적으로 저조한 연령대가 찾는 아이템을 반품하고, 10대 여성이 좋아할 만한 아이템을 늘렸습니다. 매대 구성도 타깃에 알맞게 바꿨습니다. 이런 식의 데이터 기반 운영이 지속돼 김패션 씨의 매장은 10대 여성이 방문하기 좋은 편집숍으로 온라인상에 바이럴되었고, 메이 파우치 붐이 지나간 뒤에도 일정 수준의 매출을 꾸준히 올릴 수 있었습니다.
데이터 기반의 의사결정이 중요한 이유는 바로 여기에 있습니다. 데이터는 직관과 달리 의사결정에 명확한 근거를 제시해줍니다. 매장에서 일어난 변화를 숫자로 표현하고 분석하면, 어떤 요인이 긍정적인 결과를 가져왔는지, 어떤 부분에서 개선이 필요한지를 제대로 파악할 수 있습니다.
앞서 본문에 등장했던 질문들을 활용하면, 데이터 기반 의사결정 과정을 더욱 쉽게 학습할 수 있으리라 생각합니다. 아래 내용을 저장해두고 필요할 때 사용하기를 권장합니다.
데이터로 일하기 위한 질문들 정리
- [문제 인식] 현재 상황을 정량적인 숫자로 표현해보세요. 일반적인 상황인가요, 아니면 특별한 상황인가요?
- [원인 파악] 특별한 상황이라면, 이 변화의 주된 원인은 무엇인가요? 정량적인 숫자로 표현해보세요.
- [원인 파악] 혹시 그 원인을 야기한 다른 요인이 있을까요?
- [데이터 검증] 이 데이터에서 다른 중요한 패턴이나 추가적인 문제가 보이나요?
- [데이터 분석] 발생한 변화가 기대한 결과로 이어지지 않은 이유는 무엇일까요?
- [해결 방안 모색] 이 문제를 해결 or 성과를 더 높이기 위해 어떤 조치를 취할 수 있을까요?
- [결과 분석] 조치를 취한 후, 어떤 변화가 있었나요? 정량적인 숫자로 표현해보세요.
매쉬로 시작하는 데이터 기반 매장 운영
데이터가 자세하면 자세할수록, 또 많은 데이터를 확보할수록 분석의 정교함과 그 전략의 가치는 더욱 높아집니다. 매쉬는 매장 운영에 필요한 다양한 데이터를 한눈에 파악할 수 있도록 대시보드를 제공합니다. 방문객 동선 분석, 성과지표 관리, 고객 구매 여정 개선 등 다양한 기능을 통해 매장 운영을 더욱 효율적으로 운영할 수 있습니다. 매쉬를 활용해 데이터 기반 매장 운영을 시작해보세요.
