안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다.
매장 방문객 데이터를 분석하고 싶어하는 사람들은 오프라인 환경에도 구글 애널리틱스(Google Analytics)가 있으면 좋겠다고 생각합니다. 온라인 브랜드가 GA를 활용해 데이터 기반 의사결정을 하는 것처럼 매장도 데이터 기반으로 운영하고 싶어하기 때문입니다.
온라인 브랜드는 GA를 통해 웹페이지에 어떤 경로로 몇 명이 방문했는지 알아내고, 지불한 광고비와 방문객 트래픽을 비교해 광고 효과를 측정합니다. 방문객이 웹사이트에서 얼마나 오랫동안 머무는지, 가장 관심을 갖는 제품 페이지는 무엇인지 알아냅니다. 수집된 방문객 데이터는 새로운 마케팅이나 웹사이트 개선을 위해 사용됩니다. 그렇다면 오프라인 환경에서는 GA와 비슷한 수준으로 방문객 데이터를 분석할 수 있을까요?
온라인에 특화된 브랜드가 오프라인으로 온다면?
코로나19 시기는 온라인 브랜드가 폭발적으로 성장할 기회를 마련했습니다. 오프라인에 기반을 둔 브랜드가 고전할 때 온라인 기반 브랜드는 체력을 길렀고, 비축한 체력을 발판으로 팬데믹 이후에 오프라인 진출을 시도하게 되었습니다.
하지만 대다수 온라인 브랜드는 오프라인 진출을 고민하면서 난관에 부딪힙니다. 자신들이 그동안 가장 잘해온 전략, ‘고객 데이터 기반 판매 전략’으로 승부를 볼 수 없었습니다. 이커머스 환경에서는 GA4, 앰플리튜드, 페이스북 관리자 도구 등을 활용할 수 있었지만 오프라인에서는 그러지 못했습니다. 오프라인 방문객 데이터를 분석하는 솔루션이 있기는 했지만 Google Analytics 수준으로 데이터를 제공하는 솔루션은 없었기 때문입니다.
물론 많은 매장이 출입 센서 등을 통해 방문객 데이터를 어느 정도 분석합니다. 하지만 방문객이 몇 명 왔는지만 알려줄 뿐 고객의 성별과 연령, 유동인구 히트맵 등의 수준 높은 데이터를 제공하지 못합니다. 이런 이유로 여러 온라인 브랜드는 오프라인 매장에서 방문객 데이터를 충분히 활용하지 못할 것으로 판단해 진출을 주저했습니다.
발빠른 브랜드는 이미 ‘오프라인 GA’를 준비했다
메이아이는 ‘오프라인 공간의 Google Analytics’라 불리는 매장 방문객 분석 솔루션 매쉬(mAsh)를 제공합니다. 매쉬는 GA가 웹사이트 이용자 데이터를 분석해주는 것처럼 고차원의 오프라인 방문객 데이터를 수집합니다. 시간대, 요일별 방문자 수뿐만 아니라 고객의 성별과 연령대를 분석합니다. 또한 고객이 매장의 각 구역에서 얼마나 오랫동안 머무는지 측정하고, 매대에 진열된 제품마다 얼마나 관심을 보이는지 알아냅니다.
AI를 통해 영상 속 방문자 정보가 데이터화되는 화면 예시
발빠른 브랜드는 이미 AI 매장 방문객 데이터 솔루션을 사용 중입니다. 메이아이의 고객사 중 매쉬를 가장 많이 도입한 업종인 전자제품·가전 브랜드와 패션 브랜드는 아래와 같이 쓰고 있습니다.
전자제품·가전 브랜드는 매쉬를 어떻게 쓰고 있을까?
매장 방문객 분석 솔루션을 가장 잘 쓰는 곳은 전자제품·가전 브랜드입니다. 방문객의 행동을 정량화하기에 제격인 업종이기 때문입니다. 방문객은 매장에서 오랫동안 머물며 제품을 살핍니다. 제품별로 나뉜 구역을 두루 둘러보고, 매장 직원과 상담을 진행하는 경우도 있습니다. 매쉬는 이런 환경을 분석하기에 가장 적합합니다.
매쉬를 활용하면 방문객의 제품별 체류 시간을 측정해 어느 구역에서 가장 오래 머물렀는지 객관적으로 파악 가능합니다. 히트맵·저니맵 등을 통해 고객의 동선을 분석하고, 전체 방문객 중 매장 직원과 교류한 사람의 비중을 손쉽게 확인할 수 있습니다. 이런 방문객 데이터를 활용해 매장 레이아웃이나 응대 방식 등 운영 전략을 개선할 수 있고요. 온라인에서 GA4를 활용해 판매 전략을 설정하는 것과 같은 방법인 것입니다.
패션 브랜드는 매쉬를 어떻게 쓰고 있을까?
패션 업계는 온라인 판매 전략이 뛰어난 곳으로 알려져 있습니다. 성별&연령대 데이터와 구매 이력을 추적해 맞춤 상품을 추천하고, 적재적소에 할인 쿠폰을 지급하는 등 데이터를 근거로 판매고를 높입니다. 하지만 오프라인 매장에서는 정확도 40%에 불과한 결제 데이터를 활용하거나, 불완전한 RFID 방식을 활용해 데이터를 제대로 파악하는 것도 어려운 상황이었습니다.
매쉬를 활용하는 패션 브랜드는 성별&연령대 파악만으로도 많은 부분에서 성과를 높이고 있습니다. 매장에 어떤 성별과 연령대 방문객이 가장 많이 찾는지 알아내고, 매장 방문객 성향에 따라 상품 구색을 다르게 갖춥니다. 한 브랜드에서 여러 매장에 도입한 경우에는, 매장별 방문객 데이터를 비교해 전략을 다르게 설정하기도 합니다. 전문 데이터팀이 있는 경우에는 온라인 데이터와 결합해 옴니채널 전략에 활용하여 온오프라인 점유율을 높이기도 합니다.
최창근
오프라인 방문객도 데이터로, 한눈에!
오프라인 환경에서 대중과 만나기 위해 매장 오픈을 계획하고 있으신가요? 또, 온라인만큼이나 치열한 오프라인 마케팅 현장에서도 고급화된 전략을 펼쳐 우위를 선점하고 싶으신가요?
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