안녕하세요, 메이아이의 Brand Marketer 고운입니다.
메이아이의 매장 분석 AI 솔루션 매쉬(mAsh)를 도입한 대기업(Enterprise) 고객사는 어떤 KPI를 매일 모니터링할까요? 최첨단 솔루션을 앞장서 도입한 만큼, 확인하는 매장 관리 KPI도 업계를 선도하고 있을 텐데요. 이번 콘텐츠에서는 메이아이 고객사가 관심있게 모니터링하는 매장 KPI 6개를 소개해드릴게요. 국내외 굴지의 대기업이 가지고 있는 오프라인 마케팅 성과 분석 노하우를 가장 가까이서 엿볼 수 있는 기회일 거예요.
1. 동행 여부 판단
오프라인 매장에서 방문객 수를 집계하는 가장 대중적인 방법은 카드사 등의 결제 시스템을 활용하는 것입니다. 카드사가 집계하는 결제 정보를 토대로 매장에 어떤 방문객이 왔는지를 유추하는 건데요. 이 방식에는 큰 맹점이 하나 있습니다. 바로 결제자 외의 동행객 정보는 제대로 집계되지 않는다는 거예요. 이해를 돕기 위해 40대 어머니와 아버지, 10대 아들과 딸로 구성된 4인 가족이 매장에 방문해 어머니가 카드로 결제한 상황을 가정해 보면요. 카드사에는 ‘몇 월 며칠, 40대 여성 4명, 결제 완료’라는 기록이 남는 겁니다. 함께 있었던 아버지, 아들, 딸의 정보는 휘발되어버리고 마는 거죠.
그런 의미에서 매쉬가 제공하는 ‘동행 여부 판단’은 이 맹점을 정면으로 밝히는 지표라고 할 수 있습니다. 참고로 ‘동행 여부 판단’은 경쟁사의 추종을 불허하는, 메이아이라서 제공할 수 있는 독보적인 데이터인데요. 이는 매쉬가 매장에 동시에 입장해서 함께 돌아다니는 방문객을 일행으로 정확하게 인식할 수 있기 때문입니다.

‘동행 여부 판단’ 지표는 방문객 일행이 몇 명으로 구성되어 있는지는 물론이고 그들의 성별과 연령대 정보도 정확하게 제공합니다. 기성의 피플 카운팅 솔루션으로 도달하지 못했던 정확도를 구현한 만큼, 개인보다는 팀 단위의 방문이 많은 매장을 보유한 고객사에서 이 지표에 큰 만족도를 보이고 있답니다.
2. 주요 동선 시각화
‘주요 동선 시각화’는 방문객의 주요한 동선 2~3개를 매장 도면 위에 시각적으로 표현한 지표입니다. 여기서 말하는 주요 동선이란 그저 방문객이 많이 다니는 길만을 의미하는 건 아니고요. 구체적으로 예를 들면 브랜드가 주요 타깃으로 생각하고 있는 ‘30대 여성 방문객의 동선’이라던가, 매장으로 들어올 수 있는 입구 중 통행객이 가장 많은 ‘입구 A로 들어온 방문객의 동선’ 등이 있겠습니다.
주요 타깃의 동선을 콕 집어 살펴볼 수 있다는 것은 곧 공격적인 오프라인 마케팅 전략을 세울 기반이 마련되었다는 의미와도 같아요. 따라서 ‘주요 동선 시각화’ 지표를 모니터링하는 메이아이의 고객사는 데이터를 기반으로 타깃의 이동 경로에 주력 상품을 배치할 수 있고요. 이벤트나 프로모션 등의 마케팅 액션에 최적화된 매장 레이아웃을 고민해 볼 수 있습니다.

3. 핫존, 데드존 분석
매장 관리자라면 관심을 가질 수밖에 없는 지표! 바로 매장 내 인기 구역과 비인기 구역을 도출하는 ‘핫존, 데드존 분석’입니다. ‘핫존, 데드존 분석’은 분석하고 싶은 구역에 방문한 사람의 수와 그들의 체류 시간을 기반으로 추론되고요. 매장 방문객의 주요 동선과 다른 구역 간의 연관성 등을 총체적으로 고려하여 최종 도출됩니다. ‘핫존, 데드 존 분석’은 다양한 요소의 인과와 연관성이 고려되는 지표인 만큼 매장과 제품의 종합적인 성과 측정에 절대적인 도움을 줄 수 있어요.
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4. 구역 연관성 분석 및 분수 효과 측정
유명 맛집이 문을 열면 근처 카페의 매출이 함께 오른다는 사실, 알고 계시나요? 웨이팅을 해야 하거나 식사를 한 뒤 입가심할 거리를 찾는 사람들이 인근 카페에 연쇄적으로 방문하기 때문인데요. 이것과 유사한 현상을 정량적으로 측정할 수 있는 지표가 바로 ‘구역 연관성 분석’입니다.

‘구역 연관성 분석’은 이름 그대로 서로 다른 구역이 얼마나 연관되어 있으며, 방문객의 매장 이용 경험에 어떤 영향을 미치는지를 측정하는 지표입니다. 한 예로 식사류를 판매하는 푸드코트와 인근 디저트 판매 구역의 연관성을 측정해 본다면요. 푸드코트에 머물렀던 방문객이 디저트 구역에도 방문하는지를 확인하고, 그 비율과 구역별 체류 시간 등을 비교하는 거예요. 이때 푸드코트 방문 여부에 따라 달라지는 디저트 구역 방문객의 평균 체류 시간을 분석하면, 푸드코트가 디저트 구역에 분수 효과를 갖는지 확인할 수 있습니다.
‘구역 연관성 분석’은 특정 상품이나 구역의 이익을 끌어올리고자 할 때 적극 참고할 수 있는 지표입니다. 또한 여러 구역을 아우르는 방문객의 동선을 기획해 양질의 공간 경험을 만들고자 할 때나, 하나의 패키지로 묶어 판매할 상품을 고를 때에도 유용하게 활용할 수 있죠.
5. 특수 목적 방문객의 행동 특성 분석
‘특수 목적 방문객의 행동 특성 분석’은 바로 위에서 소개한 ‘구역 연관성 분석 및 분수 효과 측정’ 지표와 함께 보기 좋은 데이터입니다. 이들의 관계를 소개하려면 먼저 특수 목적 방문객이 무엇인지부터 설명해야 할 것 같은데요. 특수 목적 방문객이란, 이름 그대로 어떤 목표를 달성하기 위해서 매장 내 특수한 구역에 방문하는 사람을 의미합니다. 예를 들어 온라인으로 물건을 구매한 뒤 매장 내 ‘픽업 스테이션’에 방문해서 물건을 수령하는 사람, 경품 추첨 부스나 포토존 같은 ‘이벤트 존’을 찾아온 사람처럼요.
메이아이의 고객사는 가볍게 매장에 방문하는 일반 방문객과 특수 목적 방문객을 구분해서 보고 싶어 합니다. 특수 목적 방문객이 목적을 달성하면 바로 퇴장하는지 아니면 다른 구역을 더 돌아다니는지 등을 궁금해하죠. 그리고 이 니즈를 충족시키기 위해 메이아이에서 제공하는 지표가 바로 ‘특수 목적 방문객의 행동 특성 분석’입니다.

‘특수 목적 방문객의 행동 특성 분석’은 특수 목적 방문객이 매장에 입장부터 퇴장하기까지 걸린 시간과 목적 달성 전후로 보인 행동을 집계합니다. 목적 달성까지 걸린 시간을 살펴본다면 방문객이 목적을 이루는 과정에서 병목이 발생하지는 않는지를 점검할 수 있고요. 목적을 이루기 위한 구역 외 다른 곳에 방문하진 않는지, 그렇다면 어떤 구역을 방문하는지 등 다른 구역과의 연관성을 함께 살펴본다면 동선의 편의성이나 연쇄적인 영업 이익 창출에 대해 고민해 볼 수 있습니다.
6. 방문객 응대까지의 소요 시간 및 교류 시간 측정
오프라인 매장이 취급하는 상품과 서비스 중에는 직원과 방문객 사이의 교류가 필수적인 것들이 있습니다. 대표적으로 딜러의 안내에 따라 시승을 하고 견적을 안내받아야 하는 자동차 매장이 있고요. 비슷한 예로는 모델 하우스도 있어요. 이런 곳에서는 직원의 방문객 응대가 계약 또는 구매 전환에 절대적인 영향을 미치는데요. 아이러니하게도 직원의 응대 퍼포먼스와 그 유효성은, 중요성에 비해 한참 아쉬운 ‘정성적 평가’만을 받아왔죠.

그러나, 하늘이 무너져도 솟아날 매쉬가 있는 법! 메이아이는 ‘고객 응대’를 정량적으로 검토할 수 있는 지표를 제공합니다. 바로 ‘방문객 응대까지의 소요 시간 측정’과 ‘직원과 방문객의 교류 시간 측정’이라는 지표인데요. 각각 직원이 방문객에게 다가가 상담을 시작하기까지 얼마나 걸리는지, 상담 전후로 직원과 방문객이 교류한 시간이 총 얼마나 되는지를 집계한 것입니다.
‘방문객 응대까지의 소요 시간 측정’과 ‘직원과 방문객의 교류 시간 측정’은 직원 필터링과 동선 추적이라는 2개의 기술을 완벽하게 수행하는, 메이아이만이 제공할 수 있는 독보적 지표입니다. 이 두 가지 지표는 따로 떼어서 볼 수 없을 만큼 긴밀한데요. 두 지표를 모니터링하면 직원의 퍼포먼스 평가는 물론이고 방문객 응대의 실효성을 정량적으로 측정할 수 있게 됩니다. 또한 직원에게 상담을 받은 고객과 받지 않은 고객의 매장 이용도 차이도 분석할 수 있어요.
메이아이의 고객사는 관성을 버렸습니다
메이아이의 고객사의 매장 운영 전략, 프로모션, 캠페인은 오프라인 마케팅 성공 사례를 꼽을 때 꼭 언급되곤 합니다. 이런 성공 사례들은 갑자기 또는 우연히 발생한 것이 아닙니다. 기성의 매장 운영 방식에서 오는 관성에 안주하지 않고, 매쉬를 통해 시장의 흐름을 내다본 결과물이죠.
오프라인 마케팅의 성공 사례를 만들기 위해 혼신의 힘을 다하고 계신 마케터님! 매쉬를 도입하시면 오프라인 마케팅의 선두주자들이 공들여 관찰하는 매장 운영 핵심 지표를 연구하고, 활용하실 수 있습니다. 아래의 배너를 눌러 방문객 데이터 분석 솔루션 매쉬의 소개서를 확인해 보세요. 혹은 이 콘텐츠를 읽고 갖게 된 궁금증을 채널톡으로 전달해 주셔도 좋습니다. 어떤 문의 사항에도 친절하고 빠르게 응답해 드리겠습니다 :)
