안녕하세요, 메이아이의 Content Editor 최창근입니다.
유통 기업 소비자 2명 중 1명은 리테일 분야에서 인공지능을 활용하는 것을 긍정적으로 생각합니다. 미국의 한 리테일 테크 관련 설문조사 결과인데요. 특히 맞춤 쇼핑목록을 제공하거나, 진열 제품을 유지·관리하는 측면에서는 소비자 10명 중 6~7명이 긍정적으로 생각하는 것으로 나타났고요.
하지만 유통 분야에서 인공지능을 도입한 정도는 아직 걸음마 수준입니다. 산업통상자원부가 2024년 발표한 자료에 따르면 유통 산업의 인공지능 활용률은 3% 미만이거든요. 정보통신이 19%, 금융보험이 12.7%인 것과 비교하면 차이가 제법 나는 것입니다. 다르게 말하면, 유통 기업이 리테일 AI 도입 속도를 높일수록 경쟁력도 그만큼 빠르게 강화될 수 있다는 뜻입니다.
대형마트가 펼치는 생존 전략에 리테일 AI, 특히 컴퓨팅 비전을 기반으로 한 매장 방문객 데이터 분석 기술이 어떻게 활용될 수 있을지 소개합니다.
오프라인의 경쟁력 강화는 특화 매장 리뉴얼로
대형마트는 어딜 가나 비슷한 구성으로 물건을 판매합니다. 업체 사이에 브랜드 차별화가 거의 되지 않아, 저가 경쟁 전략밖에 쓰지 못했다는 뜻인데요. 이런 영향으로 이커머스가 더 저렴한 가격을 제시하자 고객을 빠르게 빼앗기는 상황을 마주했고요.
이런 문제를 해결하기 위해 아예 매장 자체를 하나의 컨셉으로 리뉴얼하는 전략을 내놓습니다. 매장의 90% 이상을 식품으로 채운 ‘식품 전문관’이 대표적인데요. 롯데마트와 홈플러스가 이런 전략을 구사했고, 실제 매출 상승으로 이어져 여러 점포에 적용하기에 이르렀습니다.
다른 방향으로는 매장 내에 자체 콘텐츠를 마련하는 차별화 전략이 있습니다. 이커머스에는 없는 콘텐츠를 고객에게 제공해 마트에 꼭 찾아오게끔 하는 건데요. 키즈카페를 마련하는 건 기본이고요. 전 세계 라면을 한자리에서 만날 수 있는 ‘라면 박물관’이나, 골프 트렌드를 겨냥한 ‘골프 아카데미’ 등 장보기를 넘어 다양한 즐거움을 느낄 수 있는 곳으로 변신하는 것입니다.
매장 리뉴얼에는 어떤 매장 분석 데이터가 알맞을까?
- 리뉴얼 전이라면, 매장별 방문객의 데모그래픽을 분석해 타깃 고객에 알맞은 리뉴얼 전략을 꾀할 수 있습니다. 대형마트 전국 지점마다 찾아오는 핵심 고객군이 다를 텐데요. 매쉬를 도입해 매장 방문객의 연령대와 성별을 정확히 파악하고, 이에 맞춰 리뉴얼의 방향성을 잡아보는 것을 추천합니다.
- 특화 리뉴얼을 진행했다면, 매장 방문객의 구역별 체류 시간 데이터로 성과를 측정하는 것이 좋습니다. 체류 시간을 확인하면 고객이 리뉴얼 구역에 만족했는지 여부를 알 수 있기 때문입니다. 이를 통해 리뉴얼한 구역이 매장 전체 성과에 어떻게 기여했는지를 파악할 수 있기도 합니다.
방문객을 매장에 기필코 오게 하는 옴니채널 전략
대형마트 브랜드는 자체 온라인 쇼핑몰과 연계해서 옴니채널 서비스를 운영하고 있습니다. 이커머스 앱 같은 온라인 자원을 활용해 고객이 오프라인 매장으로 오도록 최대한 유도하는 건데요. 모바일 앱에 단골 매장을 설정하면 할인 쿠폰을 보내주는 것이 대표적인 예입니다.
다른 전략으로는 ‘온라인 결제 → 매장 픽업’이 있습니다. 코로나19 시기 월마트에서 시도하면서 유명해진 전략입니다. 온라인으로 주문한 상품을 가까운 매장에서 픽업하게끔 하는 겁니다. 코로나19가 지난 지금은 소비자의 대기 시간을 줄이고, 신선식품처럼 상하기 쉬운 상품은 바로 가져갈 수 있는 장점을 남긴 사례로 꼽힙니다.
옴니채널 전략에는 어떤 매장 분석 데이터가 알맞을까?
대형마트 입장에서는 매장에 어렵게 불러들인 방문객을 쉽게 돌려보내기 아쉬울 텐데요. 고객이 픽업존에 들른 뒤 주로 방문하는 구역을 파악할 수 있다면, 이 구역을 기반으로 매장 성과에 도움이 되는 액션을 실행해볼 수 있겠습니다.
매쉬의 고객 동선 시각화 기능 중 트래픽맵을 활용하면, 픽업존에 들른 고객이 매장 내 어느 구역을 방문하고 돌아가는지 확인할 수 있습니다. 트래픽맵은 매장 도면을 기반으로 고객 동선을 표시하는 건데요. 방문객의 동선이 화살표와 백분율로 나타나기에, 구역 사이의 연관성을 파악 가능합니다. 이를 통해 픽업존과 연계된 동선 효율을 높이도록 기획하거나, 픽업존에 들른 뒤 자주 방문하는 곳에 이벤트를 기획하는 등의 액션을 실행해볼 수 있겠습니다.
대형마트가 하나의 광고 플랫폼? 맞춤형 사이니지 전략
대형마트에서는 방문객 데이터 기반으로 매장 내 사이니지 광고의 효율을 높이려는 작업도 진행 중입니다. 매장 방문객의 연령대와 성별, 장바구니 데이터를 실시간으로 파악해 맞춤형 광고를 내보내는 시스템을 최종 지향하고요. 대형마트 자체가 하나의 광고판이 되는 셈인데요. 적시에 맞춤형 광고를 내보내면 매장 내 상품 매출 상승에 도움이 되고, 광고 매출로 매장 성과 상승에도 기여할 수 있습니다.
메이아이도 오프라인 기반 리테일 미디어를 구축하는 데 충분한 인공지능 기술력을 보유하고 있습니다. 특히 매장별로 고유한 퍼스트 파티 데이터를 확보하고, 섬세하게 활용하는 데 제격입니다. 퍼스트 파티 데이터는 광고 수주 경쟁력을 강화하는 데 꼭 필요한데요. 이미 미국의 대형 유통업체 월마트와 크로거는 퍼스트 파트 데이터를 수집해 광고 사업 성과를 높여왔습니다.
맞춤형 사이니지 광고에 매장 데이터 분석 활용 방법은?
매쉬보드에서 제공하는 모든 데이터는 성별·연령대 세그먼트를 나눠 살펴볼 수 있습니다. 방문객 수는 기본이고, 매장 전체 및 구역별 체류 시간, 이동 경로, 관심 상품 등을 성별·연령대 현미경을 통해 들여다볼 수 있는 것입니다.
이를 맞춤형 사이니지 전략에 이렇게 활용할 수 있습니다.
- 고객의 이동 경로: 이동 경로 데이터를 성별·연령대 기반으로 세분화하여 타깃에 알맞은 광고 장소를 선정하는 데 활용할 수 있습니다. 아이가 있는 30대 가족이 많이 들르는 곳에 기저귀 광고를 내거나, 40대 남성이 많이 들르는 곳에 차량 용품 관련 광고를 내는 식입니다.
- 요일·시간대별 트래픽: 방문객이 어떤 시간에 가장 많이 몰리는지 파악해 광고를 편성할 수 있습니다. 방문객이 적은 요일과 시간에는 광고료를 낮추고, 반대의 경우에는 광고료를 높이는 편성 전략을 취하는 것입니다.
이런 식으로 다양한 데이터를 결합하면 광고를 적시적소에 편성할 수 있고, 섬세한 광고 단가표를 확보 가능합니다. 나아가서는 맞춤형 광고를 실시간으로 배치하여 광고 효율을 높이고, 광고주의 만족도를 높이는 결과도 얻을 수 있습니다.
대형마트의 핵심 경쟁력, 메이아이의 기술로 앞서가세요
대형마트의 생존 경쟁은 현재 진행형입니다. 이커머스에 빼앗긴 고객을 최대한 불러들이면서, 리테일AI를 도입해 미래형 매장으로 진화하는 작업도 진행해야 합니다. 그래야만 저가 경쟁 이상의 브랜드 가치를 제공하면서 고객이 매장을 방문할 이유를 만들 수 있습니다.
메이아이의 매장 방문객 분석 솔루션 매쉬(mAsh)라면 가능합니다. 단일 매장 분석뿐 아니라 여러 지점에도 동시에 도입 가능합니다. 일부 매장에 시범 도입 후 분석 니즈를 구체화해 본격 도입하는 것을 제안드립니다. 자세한 내용은 아래 서비스 소개서에서 확인해주세요. 채널톡 또는 contact@may-i.io로 문의하면 깊이 있는 상담을 도와드리겠습니다.
