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방문자 추적, 오프라인의 반전이 시작된다

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작성자 임경량 기자 (lkr@fpost.co.kr) | 작성일 2019년 09월 30일 프린트
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고객은 구매 전 행동에 단서 남겨  

오프라인…고객을 ‘데이터’로 파악

데이터로 구매 여정 추적 가능 ​ 

“모객만 잘해도 돈을 못 벌고 세일즈만 잘해도 돈을 벌지 못한다. 둘 다 잘해야 한다. 둘의 연결고리(통로)를 만들어야 한다.” 일본의 천재 마케터이자 최고의 경영 컨설턴트로 불리는 간다 마사노리의 말이다.

 

그래서일까. 일본을 대표하는 유니클로의 행보가 요즘 심상치 않다.

 

한·일 외교 갈등으로 국내에서 일본산 제품에 대한 불매운동이 확산되면서 직격탄을 맞은 일본 SPA ‘유니클로’가 최근 주요 매장 앞에서 타임 세일과 함께 전단지를 배포하는 호객 행위를 시작했다. 

 

국내 소비자들 사이에 반감을 살수도 있지만 매뉴얼을 따랐다. 불매 운동 장기화 여파로 매출이 하락했기 때문이다. 적어도 매장 내 방문객 수에는 차이가 생겼다는 신호를 데이터로 추적한 결과다.

 

결론부터 말하면 유니클로는 점포 밖 통행량은 변함이 없는데 내점하는 방문객 수가 떨어졌다는 데이터를 확보한 것이다. 당연한 결과다. 지난 7월부터 시작된 불매 운동은 장기화될 조짐을 보이고 있다. 불매 운동 여부를 떠나 일본 유니클로 본사 패스트리테일링은 꽤 오래전부터 오프라인 매장에서 고객들의 구매 여정을 추적하고 매장 안팎의 통행량을 데이터로 파악해 매출을 분석하는 곳으로 유명한 기업이다.

 

각 점포 단위로 책임 경영으로 유명한 유니클로가 오프라인 고객의 구매 전 행동 데이터는 실제 사업 곳곳에 활용되고 있다.  그렇다면 유니클로 매장 인근 국내 패션기업 매장의 매출이 늘어난 곳이 있는지, 있다면 방문객 수는 얼마나 늘었을까.

 

오프라인 방문 고객=데이터 

국내 기업 여전히 전표 집계  

 

반대로 유니클로 점포 인근 국내 패션 기업들의 운영 점포가 반사이익을 누리지 못했다면 매장 밖 통행량은 얼마나 되었는지, 방문객 수는 정확히 몇 명이 되었을지 알고 있었을까.

 

놀랍게도 실제 유니클로 불매 운동 이후 자사 오프라인 매장 방문객 수가 늘었는지 질문에 정확한 데이터를 산출할 수 있는 능력을 갖춘  국내 기업은 대략 10곳 안팎에 그치는 것으로 파악됐다. 그중 순수 국내 자본 패션·유통 기업은 4곳 정도(삼성물산 패션 부문, 신성통상, 이랜드, 에프엔에프)정도인 것으로 파악된다.

 

하지만 이마저도 매장 방문객 수 데이터 분석 사업을 시작한 지 오래되지 않아 전년 대비 분석이 불가능한 수준인 곳도 있다. 실제 얼마 전 국내 중견 패션 기업의 최고운영책임자가 유니클로 불매 운동 여파에 따른 자사 브랜드 점포의 방문객 수 추이 변화를 임직원 대상으로 질문했다. 이에 대해 제대로 정량적 수치를 보고한 사람이 없었다고 했다.

 

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대부분 정성적(定性的) 분석을 토대로 “유니클로 매장에 고객이 줄어 인근 점포도 발길이 감소했을 것 같다”는 데 그칠 수밖에 없다. 혹은 대형 유통점에서 제공하는 통행량 리포트에 의존해야 한다.

 

반대로 얼마나 줄었는지는 유니클로만이 알고 있다고 봐도 과하지 않을 수 있다. 만약 데이터를 활용한다면 경쟁사보다 통행량과 방문객 수를 추적해 비용면에서 효율적인 마케팅 캠페인까지 기획 가능하다.

 

김소연 삼성물산 패션부문 에잇세컨즈 수석은 “데이터를 수집해 어떻게 활용해야 할지가 가장 중요한데 온라인과는 전혀 다른 KPI(핵심성과지표)가 있다. 오프라인만의 인덱스들이 있다. 앞으로 더 흥미롭고 새로운 오프라인 데이터 비즈니스 형태가 나올 수 있을 것”이라고 말했다.

 

국내 패션 기업 상당수가 빠르면 일 단위, 주 단위 매출을 집계하고 이를 매출 전표 기준으로 분리해서 보는데 그치는 곳이 대다수다.

 

김한성 조이코퍼레이션 이사는 “오프라인 기반의 기업들도 당장 온라인 수준의 데이터를 확보하기는 어렵겠지만 쌓을 수 있는 데이터는 많다. 온라인처럼 매장 방문객 수, 체류 시간, 구매 전환율 등만 파악해도 점포 단위로 매출을 개선할 수 있는 처방이 수십 가지가 나온다”고 말했다.

 

또 “온라인 강자들은 데이터를 꾸준히 모으고 이를 기반으로 고객을 이해하는 법을 터득했다. 온라인에서는 저렴한 비용으로 고객 경험에 대한 구체적인 데이터를 얻을 수 있다. 구매까지 앞단의 데이터를 축적하고 활용해 현상을 이해라는 능력이 결국 온·오프라인 리테일의 격차로 이어질 수 있다”고 덧붙였다. 


글로벌 브랜드, 오래전부터 오프라인 데이터 축적  

국내 진출 기업 상당수 고객 여정 분석 


이미 글로벌 브랜드들은 오프라인 비즈니스를 벼랑 끝에 몰아넣은 전자상거래 기업처럼 소비자 행동 패턴 파악을 분석해 실시간으로 판매에 적용할 수 있는 애널리틱스 기술을 앞 다퉈 도입했다.

 

전자상거래 기업이 방문객 수, 체류 시간, 상품 배치, 그리고 고객 행동과 구매 여정 과정(검색 이력, 구매 이력, 구매 채널, 구매 이후의 행동 등) 등 꽤 정확하게 트래킹하고 이해할 수 있는 다양한 기술이 존재하고 의존하고 있는 것처럼 오프라인에서도 데이터를 활용하고 있는 셈이다.

 

예를 들면 서울 명동과 강남에 각각 점포를 운영하고 있는데 매출은 동일하게 월 1억 원이라고 가정해 보자.

 

명동점은 매장 앞 통행객 수가 50만 명인데 10만 명이 매장에 방문했지만 구매 전환율은 10% 이다. 강남점은 통행객 수가 15만 명인데 방문객 수는 2만 명이 들어왔어도 구매 전환율은 25%에 달했다. 두 매장의 매출은 같아도 매출이 발생하는 과정이 전혀 달라진다는 분석이 나올 수 있다. 해결해야 할 문제와 점포 마케팅과 세일즈 전략도 구분할 수 있다는 것. 

 

실제 자라는 한국 시장을 포함해 전 세계 주요 진출 국가에 매장 밖 사람들의 통행량과 방문고객 수 집계를 바탕으로 체류 시간과 동선 등을 파악해 매장 운영에 적극 반영하고 있다. 

 

럭셔리 브랜드 ‘버버리’ 역시 이미 지난 2012년부터 방문객 데이터를 수집해 구매 전환율을 높이기 위한 수준을 넘어서는 다양한 실험을 진행 중이다. 꾸준히 데이터를 수집해 매출 상승의 기회를 잡았기에 가능한 도전이다.

 

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이 밖에도 많다. 아디다스, 나이키, 푸마, 막스마라, H&M 등을 비롯한 주요 글로벌 브랜드는 본사 차원에서도 주요 진출 국가에서 매장 밖 통행량 분석부터 방문객 수 집계, 쇼핑 동선과 체류 시간 등을 실시간으로 분석해내고 있다. 이를 바탕으로 접점 마케팅 및 영업 활성화 도구로 활용하고 있다.

 

홍인표 ADT시큐리티 과장은 “국내에 진출한 글로벌 럭셔리 브랜드 가운데 꽤 많은 곳이 오프라인 매장에서 고객 구매 전 행동 데이터를 분석하고 있는데 공항 면세점을 비롯한 주요 채널에서 활용하고 있다. 데이터를 중심으로 매출 관리에 나서고 있다는 것이며 국내 기업들과 사뭇 다른 모습”이라고 했다. 

 

국내 기술 이미 세계적 수준… 5년 전 상용화 

삼성물산·신성통상 등 오프라인 고객 데이터 분석 

 

국내서도 점포 밖 상권 통행량과 내점 방문객 수 집계를 비롯한 점포 내 쇼핑 동선과 체류 시간을 파악이 가능한 솔루션 기업은 이미 상당수 자리 잡고 있다.  

 

매장 입구에 비치한 보안 센서로 단순 입출객 계수부터 무선 주파수와 와이파이 신호 등을 인식해 오차범위를 좁혀 방문객과 매장 밖 통행량을 구분하고 재방문 고객까지 추출할 수 있는 수준이다. 카메라, 휴대폰 신호 활용해 매장 안팎의 통행량과 방문객 수 집계를 넘어 매장서 얼마나 머무는지 어떻게 이동하는지도 분석이 가능하다. 

 

하이테크 기술과 달리 비용적인 측면에서도 사실상 크게 높지 않지만 패션 기업들의 도입 수준은 여전히 미미하다.  

도입한다고 해도 방대한 데이터를 활용하는 능력은 여전히 부재하다. 오프라인 점포 운영과 매출 관리 지표가 10년 전과 크게 달라지지 않은 탓이다. 

 

국내서는 삼성물산 패션부문이 ‘에잇세컨즈’의 오프라인 매장의 고객 데이터를 분석하기 위해 지난 2014년 매장에서 사람이 직접 방문객 수를 집계하는 방식에서 지난해 디지털 데이터 방식으로 전환했다.

 

현재 전국 47개 점포 가운데 40곳이 방문 고객 집계와 구매 전환율을 분석하고 점포 내 집기별로 고객 구매 데이터를 분석해 슈퍼바이저와 점포 단위별 맞춤형 컨설팅 전략을 구사하고 있다. 

 

일부 점포를 대상으로 매출이 발생하는 과정 관리를 데이터 지수로 분석하기 시작하면서 전국 점포로 확대했기 때문이다. 

 

김소연 삼성물산 패션부문 ‘에잇세컨즈’ 영업 수석은 “오프라인 고객과 매출 발생 과정을 데이터로 분석하는 초기 단계의 수준이긴 하지만 통행량과 방문객 수, 재방 고객 데이터와 체류 시간을 축적하는 것이 목적이다. 이미 실시간 매출과 연동해 사업적으로 활용하고 있고 구매 전환율과 재방문율을 높이는데 현재 실효성을 보이고 있다”고 말했다.

 

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<에이세컨즈 타임스퀘어 매장. photo 삼성물산패션부문>

 

 

신성통상도 지난 5월부터 탑텐을 비롯한 자사 브랜드의 120여 개 매장에 방문객 데이터를 집계해 구매 전환율을 높이기 위한 분석을 시작한 단계다.

신성통상 전사 브랜드 점포 1400여 개를 대상으로 적용 대상을 확대할 예정인 가운데, 오프라인 각 점포의 고객 유입량을 늘리기 위한 데이터로 활용이 1차 목적이다.

 

최종적으로는 단순히 매장 밖 통행량과 방문객 수 집계를 넘어 세밀한 데이터를 분석해 시간대별 입객수와 구매 전환율, 객단가를 파악하고 점포별로 판매 사원의 차별화된 접객과 영업을 전략을 마련한다는 것이다. 또 핵심 판매 품목 설정을 이뤄 각 점포 단위 매출을 개선하겠다는 뚜렷한 계획을 갖고 있다.

ABC코리아는 한발 나아가 지난 8월부터 카메라를 활용한 방문자수 집객 시스템 구축을 시작했다. 현재 전국 매장에 설치하기 위한 준비 단계다.

 

일부 매장에 센서를 활용한 시스템을 통해 시범적으로 운용하기도 했으나 데이터 수집 고도화를 위해 CCTV를 활용한 시스템을 활용하고 있다. 아직은 시범적 운용 수준에 그치고 있지만 데이터 분석을 본격적으로 시작하면 보다 구체적인 방문자 분석이 가능할 것이라는 게 ABC마트코리아 측의 설명이다. 무엇보다 방문자 집계에 그치지 않고 카메라에 수집된 고객 쇼핑 동선과 점포 내 구역별 선호도 수치를 데이터베이스로 활용할 예정이다.

 

방문객 수가 적은 점포는 모객 프로모션을, 방문객 수 대비 구매 전환율이 낮은 점포는 판촉 프로모션을 펼치겠다는 것. 시간대별 점포 방문객 수 데이터를 기준으로 고객이 몰리는 시간에 집중할 수 있는 마케팅도 병행된다.

 

박형선 에이비씨마트코리아 부장은 “점포별 매출을 집계하는 수준에 그친다면 과거 10년 전과 무엇이 달라지겠냐”며 “전자상거래 시장에서 구매 전환율이 화두인데 오프라인에서도 구매 전환율을 1%로 높여도 매출은 보다 큰 폭의 상승률도 반영될 수 있다”며 “데이터 과학이 진보한 만큼 기업들의 매출 분석력도 높아져야 한다. 중요한 건 분석한 데이터를 활용할 수 있어야 한다”고 강조했다.

 

에프엔에프가 최근 서울 신사동 ‘디스커버리’ 플래그십에 고객 데이터 수집을 시작했으며 이랜드에서도 ‘스파오’ ‘폴더’ 등의 점포의 고객 데이터 수집에 관심을 갖고 있는 단계로 알려지고 있다. 

 

고객이 매장에 들어온다는 것은 어떤 의미가 있는 것일까. 먼저 오프라인 매장은 온라인보다 고객의 구매 확률이 최소 10배 이상이다. 국내 패션기업의 온라인쇼핑몰 구매 전환율이 평균 2%대 그친다면 오프라인 점포는 통상적으로 이보다 높은 수준이다.


문제는 데이터 활용 능력…매출만 보면 된다?

데이터기술(DT) 인식, 기업 문화에 체화 시켜야  


데이터 분석만 잘해도 점포를 늘려 매출 성장을 도모했던 하나의 전략에서 벗어나 새로운 성장 지표를 마련할 수 있다는 것인데, 여전히 많은 기업은 여전히 데이터 활용에 적극적이지 않다. 설령 데이터를 수집해도 이를 분석해 사업에 적용하기 위한 정보 분석 업무팀이 부재한 경우가 많다. 그렇다 보니 국내 패션기업들은 데이터를 상시 수집하고 이를 기반으로 오프라인 점포를 관리하는 곳이 드문 셈이다.

 

김한성 조이코퍼레이션 이사는 “산업별로 비교해보면 코스매틱 분야는 이미 5년 전부터 방문객 수와 고객이 매장에 체류하는 시간을 매출 관리에 표준 지표로 삼아 관리하는 것이 일상이 됐다. 구매 전환율은 매출을 관리하고 목표를 삼는데 핵심 지표다. 이를 기반으로 지역 세일즈 매니저들이 매장에 코칭을 한다”고 설명했다.

 

김 이사는 이에 반해 국내 패션기업들은 저가 제품을 유통하는 곳은 고객 방문율조차도 파악이 안 되는 곳이 대부분이라고 꼬집었다. 여전히 신규 매장을 계속 출점하고 마케팅만 잘해도 매출은 계속 오른다. 실제 그렇다. 밸류가 높은 브랜드가 좋은 상품으로 유통 채널을 확장하고 점포를 늘려 가는 것이 유통의 핵심이었다. 과거에는 그랬다.

 

현재는 전체 소매업 가운데 모바일을 포함한 전자상거래 채널이 가파르게 상승하고 있는 데다 전통 소매업은 몇 년째 정체다. 그렇기 때문에 글로벌 기업들과 국내 선진 패션기업들이 오프라인 점포 운영에 더욱 치밀해지고 있는 것이다.

 

송대문 신성통상 패션전략팀 부장은 상품과 브랜드력을 배제하고 세일즈로 접근해 볼 때 “모든 점포가 매출이 계속 상승하면 고민이 없을 수 있다. 그런데 점포의 매출은 매번 상승하기 쉽지 않다. 계절, 상권과 사회적 이슈 그리고 더욱 복잡한 조건까지 고려해봤을 때 국내 기업들이 구매에 대한 값(매출) 데이터만 있다. 전자상거래 기업처럼 매출이 어떻게 형성되어 있는지 데이터 관리를 본격적으로 시작하고 방문객 수와 체류 시간을 늘리면 오프라인 매장의 매출 확대 가능성은 더욱 높아질 것”이라고 말했다. ​ 

 

 

고객이 얼마나 체험 하는지 알 수 있을까?  

통계모형으로 본 고객 데이터  

 

고객이 구매를 결정하기 전 반드시 체험을 해야하는  제품이라면 반드시 매장의 체류 시간을 주목해야 한다. 더 오래 머무는 고객이 많아질수록 매출이 성장하기 때문이다. 제품의 단가가 높아 고객이 확신을 얻기까지 시간이 걸리는 매장이라면 체류 시간을 밀도 있게 관찰해야 한다는 분석이 나왔다.

 

조이코퍼레이션이 자체 솔루션 워크인사이트 분석 데이터에 따르면 고관여 가전제품을 비롯한 럭셔리 상품, 패션에 이르기까지 체류 시간이 3분 증가 시 매출은 5% 늘어났다. 고객이 매장 내 구매 행동을 분석해 테스트한 결과인데, 매장 체류율을 높이기 위한 VMD와 동선 설계를 개선하고 체류하지 않고 빠르게 매장 밖으로 나간 이탈률을 통해 매장의 고객 매력도 재고를 높이기 위한 개선 작업이 따랐기 때문이다.

 

이 과정에서 폐점 가능 매장 조기 식별도 데이터로 분석했는데 체류 시간이 3개월 연속 떨어지는 매장은 1년 내 폐점 확률이 90%에 달하는 것으로 자체 조사 됐다.

 

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지난해 살인적인 폭염 날씨가 이어졌던 8월 조이코퍼레이션은 6개 상권(강남역, 롯데, 월드몰, 명동, 신촌역, 코엑스, 홍대상권을 무선주파수 신호 기준으로 자체 집계한 결과치)을 통행량과 패션과 코스매틱 주요 매장의 체류 시간을 분석한 결과도 흥미롭다.

 

우선 가두상권의 통행량은 10% 전월 대비 하락했지만 상권 내 오프라인 점포 내 방문객의 체류 시간은 증가했다. 반대로 쇼핑몰과 백화점 통행량은 12% 상승했는데 체류 시간은 동일했다. 결과적으로 가두상권은 객단가 상승 전략을, 쇼핑몰과 백화점은 입점 브랜드 매장이 고객의 방문율을 높이기 위한 노력이 필요했다고 해석했다.

 

체험형 점포의 중심 매장의 핵심 지표도 SNS를 통한 바이럴 수 기준이 아닌 체류율 지표를 활용한 데이터 분석도 나왔다.

 

최근 오프라인 점포 운영 전략에 있어 상 공간으로 판매 목적보다 체험과 경험의 기능을 갖춘 콘셉트 매장이 증가 추세다. 조이에 따르면 통계모형을 통해 매장 내 공간 경험 개수가 증가할수록 재방문율은 최대 27% 증가했다. 해당 분석을 놓고 보면 고객 경험 설계는 퍼널(Funnel: 방문자가 구매에 이르기까지 전체 과정을 측정 가능한 단계로 나누는 것) 강화뿐 아니라 재방문율 제고 관점에서도 중요한 요인으로 확인된 셈이다.

 

또 분석 자료는 점포 내 핵심 엥커 존 경험 유무에 따라 최대 재방문율은 2배까지 증가하는 것으로 나타났다.

앵커존과 교차 경험을 강화한다면 재방문율을 높이는데 중요한 전략이 될 수 있다는 것이 조이코퍼레이션 측의 설명이다. 


조이코퍼레이션 제공​ 

 

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