안녕하세요, 메이아이의 Content Editor 최창근입니다.
요즘에는 외식할 때 뷔페에 가는 게 트렌드입니다. 경기 불황이 길어지고, 외식 물가도 높아진 상황에 가성비를 따지는 경향이 커졌기 때문입니다. 서울 기준으로 삼겹살 1인분(200g)에 2만 원이 넘은 상황이니, 다양한 메뉴를 원하는 만큼 먹을 수 있는 뷔페가 인기몰이를 하는 것은 당연한 일이겠습니다.
그렇다면 어떤 고객군이 뷔페를 가장 많이 찾을까요? 같은 브랜드에서 운영하더라도 A매장은 30대 여성이 많이 찾을 수 있고, B매장은 40대 부부로 구성된 가족 단위로 많이 찾을 수 있을 것입니다. 이런 방문객 데이터를 정확히 파악하고 맞춤형으로 운영해야 고객 만족도를 더 높일 수 있을 테고요. 뷔페의 인기가 높아진 이때, 매장 방문객 데이터를 분석해 매장 운영 성과를 높일 수 있는 방법을 소개합니다.
뷔페 매장에 방문객 데이터 분석 솔루션이 필요한 이유는?
첫 번째, 더 정확한 근거를 가지고 뷔페 메뉴를 구성할 수 있습니다. 뷔페 업계는 경쟁력을 유지하기 위해 주기적으로 새로운 메뉴를 선보입니다. 매달 샐러드바 메뉴의 30%를 리뉴얼하는 경우도 있고, 시즌에 맞춰 특선 메뉴를 준비하는 경우도 있습니다. 직원을 배치해 신메뉴에 대한 고객의 반응을 확인하지만, 사람의 주관이 개입돼 정확도가 낮습니다. 메이아이의 매쉬를 활용하면 타깃 고객을 정확히 파악하고, 데이터를 근거로 메뉴를 선정할 수 있습니다.
두 번째, 방문객 데이터를 근거로 음식물 폐기율을 줄일 수 있습니다. 뷔페 매장은 매일매일 음식 수요를 예측해 먹을 만큼만 준비하는 데 신경 씁니다. 손님 수에 비해 많이 준비하면 애써 만들어놓고 폐기하는 일이 생기니까요. 이를 위해서는 시간별, 요일별 매장 방문객 추이를 파악하여 재료 발주부터 요리 양 조절에 반영하는 것이 좋은데요. 메이아이는 의사결정에 도움이 되는 데이터를 정확도 95% 수준으로 제공할 수 있습니다.
뷔페 매장에 필요한 데이터와 활용 방법은?
뷔페를 운영하는 사람들은 ‘손님이 싹싹 먹을 만한 맛있는 메뉴가 세팅된 뷔페를 지향합니다. 이를 통해 고객의 매장 재방문율을 높이고, 잔반을 줄여 ESG 경영에 가까워지고자 합니다. 뷔페 매장의 지향점을 실현하는 데 도움이 될 데이터를 함께 살펴봅시다.
방문객 데이터 분석으로 매장 주요 고객 파악하기
매쉬 피플 카운팅 기능으로 실제 방문객 데이터를 95% 수준의 정확도로 수집할 수 있습니다. 일별 방문객 수뿐 아니라, 시간대별 방문객 추이, 매장을 가장 많이 찾는 성별·연령대의 비중을 파악할 수 있습니다. 포스기에서 방문객 데이터를 측정하는 것과는 정확도가 크게 차이가 나는 것입니다.
포스기를 통해 방문객 데이터를 확인하는 방법은 정확도가 40% 수준입니다. 40대 부모와 10세 이하 아동 두 명이 방문했을 때 40대 남성의 카드로 결제한다면, 포스기에는 40대 남성 4명이 방문한 것으로 집계됩니다. 이런 식의 데이터 오염은 매장의 타깃 방문객을 정확히 파악하기 어렵게 하고, 메뉴 구성에도 영향을 미쳐 잔반을 많이 만드는 원인이 됩니다.
매쉬를 활용해 방문객 데이터를 측정하면, 프로모션의 실제 모객 효과도 측정할 수 있습니다. 주요 고객의 성별·연령대를 기반으로 그들이 만족할 만한 메뉴를 마련한 뒤 실제로 해당 고객군이 많이 모이는지를 확인하는 것입니다. 예를 들어 딸기 시즌 행사를 진행할 때 2030 여성 고객의 비중이 늘어나는지 검증하는 식입니다. 이러한 프로모션을 반복한다면 특정 고객군 특화 뷔페로 자리매김하는 전략도 짜볼 수 있을 것입니다.
매대 체류 시간으로 메뉴 인기도 파악하기
뷔페에서는 신메뉴를 내놓았을 때 늘 신경을 곤두세웁니다. 손님 입맛에 맞아야 입소문이 퍼져 더 많은 고객을 모을 수 있을 테니까요. 인기가 없다면 빠르게 교체해야 손실을 줄일 수 있을 것이고요.
현재 뷔페 매장에서는 신메뉴가 나왔을 때 직원을 배치해 고객의 반응을 관찰합니다. 몇 번 떴는지, 맛있다고 말하는지 등을 기록하는데요. 사람의 눈으로 관찰하는 방법은 주관이 많이 섞이는 한계가 있습니다. 고객이 같은 양을 담아도 A직원은 ‘별로 인기없네’라고 판단하고, B직원은 ‘성공이네’ 하고 판단할 수 있기 때문입니다.
매쉬를 활용하면 테이블 앞 체류 시간을 측정해 인기 정도를 파악할 수 있습니다. 맛있는 메뉴가 모인 곳에서는 고객이 오래 머물며 음식을 접시에 담고, 인기가 없는 곳은 빠르게 스쳐지나가니까요.
체류 시간 데이터를 특정 성별·연령대를 중심으로 살펴볼 수도 있습니다. 프로모션 매대를 따로 마련하여 메뉴를 주기적으로 교체하면서 프로모션에 어떤 고객군이 열성적으로 반응하는지 알 수 있는 것입니다. 이러한 데이터가 쌓인다면 고객이 맛있게 남기지 않고 먹을 메뉴를 내놓으며 인기와 친환경 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있겠습니다.
뷔페 메뉴 선정도 방문객 데이터를 근거로
메이아이는 메뉴 인기도를 파악하는 기술을 지속적으로 개발하고 있습니다. 이를 통해 뷔페 업계의 모객 수 증대 및 친환경 경영에 변화를 만들어나가고자 합니다. 매장 방문객 데이터에 대한 고민이 있는 F&B 업계 관계자라면 지금 바로 서비스 소개서를 읽어보세요. 자세한 내용은 상담을 통해 안내 가능합니다. 우측 하단 채널톡 버튼 또는 contact@may-i.io로 연락 부탁드립니다.
