안녕하세요, 메이아이의 Content Editor 최창근입니다.
명품 기업의 매출은 80%가 오프라인 채널에서 나옵니다. 알리, 테무 등으로 해외 직구까지 간편해진 시대에 명품은 여전히 매장 판매가 대세인 것입니다. 이런 경향은 온라인 쇼핑으로는 가짜 제품을 받아볼 우려가 있고, 큰돈을 지출하기 전에 꼼꼼히 확인하고 결정하고 싶어하는 구매 특성과 관련이 있습니다.
오프라인 채널이 매출 경쟁의 핵심인 상황, 럭셔리 브랜드에서는 경쟁력을 높이기 위해 앞다투어 인공지능 기술을 도입하고 있습니다. 장인 정신의 상징인 명품 브랜드에 디지털 트랜스포메이션이 필요한 이유와 메이아이가 추천하는 명품 매장 KPI까지, 지금부터 소개하겠습니다.
명품 매장에 방문객 데이터 분석 솔루션이 필요한 이유
글로벌 컨설팅 회사 딜로이트에 따르면, 명품 구매 고객의 60%는 오프라인 매장을 선호합니다. 47%는 구매하기 전에 제품을 만지고 사용해보는 것을 선호하며, 70%는 전문 지식을 가진 매장 직원과 상담하는 경험을 중요하게 여기고요. 한마디로 명품 브랜드의 고객 데이터는 상당 부분을 오프라인 매장을 통해서 얻을 수 있는 것입니다.
예를 들어 매장에 방문한 고객이 어떤 매대 앞에서 오래 머물렀는지 안다면 주력 상품에 대한 배치 전략을 기획할 수 있습니다. 매장 직원과의 상담 동선과 제품 구매 시점을 정확하게 기록한다면 구매 타율을 높이는 응대 노하우를 쌓을 수 있습니다.
물론 여러 럭셔리 브랜드 매장에는 고객의 구매 여정과 상담 내용을 기록하는 프로세스가 마련돼 있습니다. 하지만 고객 응대를 마친 뒤에 정리하다 보니 누락된 내용이 생기고, 기록에 주관이 반영되어 정보가 왜곡될 수 있습니다.
이런 상황에서는 인공지능 기술을 활용한 매장 분석 솔루션이 큰 역할을 합니다. 누락 없이, 왜곡 없이 높은 정확도로 매장 방문객 데이터를 분석하기 때문입니다. 이를 통해 정확한 고객 데이터를 측정하고, 매장 전략을 고도화해 매출 성과 등을 높일 수 있습니다.
AI 솔루션 도입, 명품 브랜드에서는 이미 대세
최근 전 세계 명품 산업 협회인 ‘코미테 콜베르’는 “회원사 10곳 중 4곳이 AI를 10대 중점 사업으로 꼽았다”고 밝혔습니다. 생성형AI로 맞춤 스타일을 제안하는 등의 서비스를 계획 중인데요. 일부 브랜드에서는 매장 데이터 분석에도 AI를 활용하는 움직임을 보이고 있습니다.
까르띠에, IWC, 몽블랑 등을 보유한 리치몬트에서는 AI를 전 세계 25개국의 11개 매장에서 활용합니다. 고객의 매장 체류시간 등의 데이터를 분석하는데요. 온라인에서 수집된 다양한 데이터와 결합·활용해 고객 맞춤형 마케팅 활동을 펼치고 있습니다.
이탈리아의 명품 브랜드 라루스미아니는 밀라노에 하이브리드 매장을 오픈했습니다. 이곳에는 지능형 카메라가 사용되는데요. 이를 통해 매장 방문객 트래픽을 분석하여, 제품 진열을 전략적으로 꾀하고 있습니다.
특히 명품 업계에서는 AI를 활용해 재고 관리를 효율적으로 하는 데에 집중하고 있습니다. 고가(高價) 전략과 제품 희소성을 유지하기 위해, 가격을 내리거나 폐기하지 않을 정도로 적절히 생산하는 것이 중요하기 때문입니다. AI를 활용해 고객의 관심 상품 데이터를 뾰족하게 분석하면 보다 정확하게 판매량을 예측할 수 있고, 이를 기반으로 생산 물량을 조절할 수 있습니다.
꼭 분석해야 할 명품 매장 KPI 3가지
딥러닝 기술로 매장 방문객 데이터를 분석하는 메이아이가, 명품 매장 운영에 알맞은 데이터 3가지를 추천합니다.
‘직원 동행 데이터’로 고객 응대 효과를 측정하기
- 명품 고객의 10명 중 7명이 직원과 상담 후 구매하는 것을 선호하는 만큼, 접객·응대 관련 데이터 분석이 중요합니다.
- 이 데이터를 통해, 매장 입장 후 어느 정도 시간이 흘렀을 때 응대를 시작하는 것이 구매 전환율을 높이는 데 효과적인지 파악할 수 있습니다. 또한 입구에서 응대하는 경우나, 매대에서 응대하는 경우 등 구역에 따라 구매 전환율이 얼마나 다른지를 비교 분석할 수 있습니다.
- 메이아이는 유니폼 인식 및 동행 여부 분석 기술을 보유하고 있습니다. 이를 통해 유니폼을 입은 직원이 고객과 함께 다니면서 발생하는 데이터를 측정합니다.
‘특정 구역 체류 전환율’로 안내 전략을 고도화하기
- 명품 고객의 절반이 매장에서 직접 제품을 확인하고 구매하는 것을 선호합니다. 매장에서 얼마만큼 머물며 신중히 구매 결정을 하는지 데이터를 분석해야 한다는 뜻입니다.
- 메이아이는 CCTV 영상 내에 구역을 설정해 구역별로 체류 시간을 측정할 수 있습니다. 또한 매장 내 동선을 분석하여 고객이 어느 구역을 거쳐 계산대로 이동했는지 전환율을 측정할 수 있습니다.
- 이 데이터를 통해 어떤 제품을 오랫동안 살펴보고 구매로 이어졌는지 등의 인사이트를 정확히 얻을 수 있습니다. 이를 통해 ‘고객을 A구역으로 안내하라’ 하는 식의 응대 매뉴얼을 구상할 수 있습니다.
‘고객 동선 세그먼트 분석’으로 매장 구조를 개선하기
- 매장 데이터를 분석할 때는 구매하지 않은 고객의 동선을 살피는 것도 중요합니다. 이를 개선해야 구매 의사가 낮은 고객의 구매 욕구를 높여 매출 상승으로 이끌 수 있기 때문입니다.
- 매쉬보드에서는 고객의 동선을 세그먼트별로 나눠 시각 데이터를 통해 비교할 수 있습니다. 예를 들어 구매로 이어진 고객과 아닌 고객의 데이터를 함께 살필 수 있는데요. 이를 통해 구매로 이어진 고객의 동선을 중심으로 매장 개선 및 응대 전략을 짤 수 있습니다.
- 이 외에도 연령대와 성별에 따른 동선도 비교할 수 있습니다.
명품 매장 데이터 분석의 선두주자 메이아이
럭셔리 브랜드의 오프라인 채널 매줄 비중은 앞으로 더 커질 것으로 예상됩니다. 이미 명품 핵심 소비층으로 급부상한 잘파세대(Z세대+알파세대)가 향후 구매력을 더 가질 수 있기 때문인데요. 이들이 팝업스토어 같은 오프라인 매장에서의 체험을 중요시하는 만큼, 명품 브랜드도 이를 겨냥해 미래를 대비해야 하는 상황입니다.
오프라인 매장 전략과 마케팅 고도화는 정교한 데이터 분석이 기초가 됩니다. 명품 매장의 디지털 트랜스포메이션은 메이아이와 함께하세요. 궁금한 점은 언제든 아래 채널톡 버튼을 누르거나, contact@may-i.io를 통해 상담 부탁드립니다. 백화점, 패션 매장 분석 경험이 풍부한 메이아이 담당자가 답변해드리겠습니다. 아래 배너를 누르시면 서비스 소개서를 받아볼 수 있습니다.
