안녕하세요, 메이아이의 Content Editor 최창근입니다.
매장이 제 기능을 하려면 구매와 상담이 일어나야 합니다. 체험형 매장이라면 높은 체류 시간을 기록해야 하고요. 매일 1000명이 방문하는데 990명이 5초 만에 나간다면 월세만 낭비하는 셈이겠죠. 매장이 실질적인 역할을 하는지, 충분히 매력이 있는지를 파악하기 위해서는 이탈률 데이터를 체크해야 합니다. 이번 콘텐츠에서는 매장 이탈 방문객 데이터를 측정하고, 이탈률을 개선하는 방법을 알아보겠습니다.
매장 이탈률: 알아낼 수 있는 것과 한계는?
이탈률은 회사가 운영하는 공간에서 고객이 얼마나 빠져나갔는지를 나타내는 데이터입니다. 예를 들어 커머스 앱의 상품 상세 페이지에 100명이 진입해서 70명이 중간에 나갔다면 이탈률을 70%라고 계산합니다. 이를 통해 해당 페이지가 얼마나 고객에게 매력있게 어필했는지를 가늠할 수 있어요.
오프라인 환경에서 이탈률은 매장에 들어왔다가 구매나 상담으로 이어지지 않고 퇴장하는 사람의 비율을 의미합니다. 한마디로 매장을 둘러보고 그냥 나가는 사람이 얼마나 많은지를 알 수 있는 데이터인 거죠. 그래서 매장 이탈률은 살펴보는 데 용기가 필요한 데이터입니다. ‘뭐야, 우리 매장에 왔다가 그냥 나가는 사람이 이 정도야?’ 하는 생각을 가장 먼저 들게 하니까요. 하지만 반대로 보면, 매장 운영 방식을 개선할 지점을 그만큼 많이 발견할 수 있다는 뜻이기도 합니다.
매장 이탈률은 만능 데이터일까?
이탈률은 보통 ‘전체 방문객 중 구매·상담하지 않고 퇴장한 사람의 비율’로 계산합니다. 하지만 이 데이터는 ‘이탈한 사람이 이렇게 많다’는 사실만을 알려줄 뿐입니다. 매장의 어느 지점에서 어떤 이유로 퇴장했는지 맥락은 알기 어렵습니다. 즉, 아래 예시 같은 이유를 섬세하게 측정해야 매장 개선 포인트를 정확히 파악할 수 있는 것입니다.
- 예시1: 매대에서 제품을 살펴보기 불편해 매장을 이탈한다.
- 예시2: 결제 or 체험 대기 시간이 오래 걸려 매장을 이탈한다.
- 예시3: 매장 직원의 응대가 마음에 들지 않아 매장을 이탈한다.
매장 이탈률 데이터, 어떻게 측정할까?
- 피플 카운팅과 구매&상담 데이터 비율 계산: 피플 카운터를 이용해 매장 전체 방문객 수를 셉니다. 그 수에서 구매&상담을 진행한 방문객의 수를 빼면 이탈한 사람의 수를 구할 수 있습니다. 이를 전체 방문객 수로 나눠 매장 전체 이탈률을 계산합니다. 매일 일일이 계산해야 해 번거롭고, 정확한 이탈 지점을 알기 어렵다는 한계가 있습니다.
- RFID 기반 상품 동선 분석: 패션 매장에서 주로 활용하는 방식으로 의류 제품에 달린 RFID 태그로 매장 내 여정을 측정하는 방식입니다. 예를 들어 고객이 제품을 들고 피팅룸으로 이동했다가 다시 내려놓으면 이탈 데이터가 기록됩니다. 제품의 동선을 분석하는 거라 매장을 둘러보기만 하고 나가는 고객의 데이터는 측정하기 어렵습니다.
- CCTV 기반 매장 분석 AI 솔루션: 매장 방문객의 트래픽을 분석해 이탈 지점과 구역별 이탈률을 정확히 측정할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 매장이 이탈하는 원인을 파악하고 이를 개선해 구매&상담 성과를 높일 수 있습니다. 체류 시간 기반으로 이탈률이 어떻게 달라지는지, 매장 방문객의 성별&연령대 세그멘테이션에 따라 도드라지는 부분이 있는지 등을 파악하는 것도 가능합니다.
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이탈률 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까?
최대 이탈 지점 탐색 및 개선
매장에서 이탈이 많이 일어나는 지점을 찾아 개선할 수 있습니다. 예를 들어 뷰티 매장의 기초 제품 구역에서 가장 이탈이 많이 일어난다고 가정할 때, 해당 매대의 문제점을 살펴보고 개선점을 도출하는 것입니다. 샘플이 지저분하게 관리되고 있다거나, 주위 사람과 자주 부딪혀 편하게 살펴보기 어렵다는 등 다양한 원인을 찾을 수 있습니다. 이런 식으로 이탈 원인을 하나씩 찾아 해결하고, 이탈률이 줄어드는지 확인하면서 매장 성과를 높일 수 있습니다.
대기 시간 최소화
오래 기다리기 싫은 건 매장 안에서도 마찬가지입니다. 대형마트라면 결제 대기줄이, 패션 매장이라면 피팅룸 대기줄을 관리하는 게 고민이겠고요. 이때 매장 방문객 솔루션을 활용해 대기 시간과 이탈률의 상관관계를 알아내는 것이 중요합니다. 데이터를 보니 5분 이상 기다리는 것은 못 참는다고 할 때, 대기줄이 빨리 줄어들도록 대안을 마련해야 하는 거죠. 패션 매장의 경우, 임시 피팅룸을 운영하거나 1인당 착용 개수를 제한하는 등의 솔루션을 도입해봄직합니다.
최창근
직원 응대 전략 고도화
매쉬를 사용하면 방문객이 직원과 접촉한 뒤 이탈하는 비율도 확인 가능합니다. 이탈률이 높아지는 경우, 고객 응대 현황을 점검해보는 것이 좋습니다. 예를 들어 방문객이 몰려서 문의 사항에 제대로 답변해주지 못하거나, 체험존에서 고객의 구매 욕구가 커질 만한 서비스를 제공하지 못하는지 등을 점검하는 거죠. 팀 차원에서 점검 사항을 개선하고 이탈률이 실제로 줄어드는지 확인하면, 매장에 알맞은 응대 전략을 쌓고 직원의 성과도 함께 올릴 수 있습니다.
매장 이탈 방문객을 잡아야 진짜 매장입니다
실력있는 매장 관리자는 유동인구의 이탈률을 줄입니다. 개선 가능한 지점을 정확히 파악하고, 방문객의 지갑을 기어코 열어 매출 상승을 꾀합니다. 매쉬를 활용해 방문객의 매장 이탈률을 낮추고 싶은 분들은 아래 버튼을 눌러 서비스 소개서를 받아보세요. 상세한 상담이 필요한 경우, 채널톡 또는 contact@may-i.io로 연락 부탁드립니다. 매장 상황에 맞춤한 상담을 도와드리겠습니다.
