지금까지 오프라인 매장에서 고객의 니즈를 파악하려면, 열심히 곁눈질해 매장 내 이동경로를 파악하거나, 포스기 판매 내역을 통해 어떤 제품이 얼마나 팔렸는지 분석하는 수밖에 없었다. 이를 바탕으로, 매장 운영은 ‘경험’과 ‘감’에 의존해왔다. 그러나 일상의 모든 면을 바꿔놓고 있는 디지털은 오프라인 매장 관리 분야에도 앞선 기술들을 내놓고 있다.

매장에 설치한 CCTV 카메라를 매개로, 매장의 방문객 수와 혼잡도, 관심도, 특정 영역이나 매대를 찾은 방문객 수와 체류시간 등을 한꺼번에 분석할 수 있다면 어떨까? 매장 관리와 운영이 훨씬 효율적으로 이뤄지고, 이는 곧 매출 향상으로 이어질 것이다. BI(비즈니스 인텔리전스) 분야에서 앞서나가고 있는 ‘리테일트렌드’를 통해서, 스마트한 차세대 고객 분석 서비스를 알아본다.

오프라인 시장에도 ‘애널리틱스’가 필요하다

온라인 마켓플레이스에서는 고객의 행동이 금방 ‘읽힌다’. 이용자의 행동 하나하나가 웹서버 컴퓨터에 기록되기 때문에 방문자가 어느 채널을 통해 유입되었고, 어떤 페이지에서 오래 머물렀으며, 어떤 상품을 클릭하거나 구매하고 어디로 나갔는지를 낱낱이 파악할 수 있는 것이다. 이를 기반으로 구글이나 네이버의 애널리틱스는 웹사이트 관리자에게 분석 서비스를 제공하고, 관리자는 이렇게 종합된 데이터를 모아서 고객의 관심 콘텐츠와 상품이 무엇이고, 더 많은 방문자 유치를 위해 어떤 방식을 취해야 할 지 등을 계획한다.

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그러나 오프라인 매장은 이러한 분석이 쉽지 않다. 고객의 움직임은 로그(log)가 남아있지 않기 때문이다. 물론 오프라인 매장에서도 고객의 움직임을 측정하고 관리하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 방문자들의 스마트폰을 추적하거나 카트에 센서를 탑재하는 방식 등인데, 블루투스나 와이파이가 켜져 있는 스마트폰만 탐지할 수 있다는 점, 카트를 이용하는 매장에서만 가능하다는 점 등 각각 한계가 있다.

최근에는 CCTV 카메라를 센서로 활용하는 접근이 부각되고 있다. 영상보안시스템 전문기업 ㈜씨프로가 오프라인 유통업계의 위기를 돌파하기 위한 전략으로 야심 차게 내놓은 ‘리테일트렌드’가 대표적인 사례이다.

리테일트렌드가 그려내는 ‘플로우히트맵’

리테일트렌드는 지능형 영상 분석 센서를 갖춘 CCTV카메라를 기반으로 매장 안팎의 고객 움직임을 분석하는 서비스다. 예를 들어 매장 밖을 비추는 카메라는 유동인구를 측정하고, 매장 입구의 카메라는 매장에 들어오는 고객 수를 측정한다. 매장 안에 비치된 카메라는 고객의 움직임을 추적해 히트맵을 그린다.

플로우히트맵(Flow Heatmap)은 매장에 설치된 다수의 영상 센서에서 분석한 방문객의 동선과 히트맵 데이터를 매장의 평면도 상에 표시해서, 매장 전체의 흐름을 한눈에 파악하게 해 준다. 어느 코너에 고객들이 많이 머물고, 체류 시간이 얼마인지, 어느 방향으로 고객이 움직이는지, 매장의 핫존과 콜드존이 어딘지를 명확히 알 수 있다.

리테일트렌드의 ‘플로우히트맵’

리테일트렌드는 방문객 이동 동선을 분석해 주는 ‘리테일플로우(RetailFlow)’, 방문객 통행량과 체류 정도를 열지도 형태로 보여 주는 ‘리테일히트맵(RetailHeatmap)’, 특정 매대나 구역에 진입하는 유입객수와 체류 시간을 분석해 주는 ‘리테일트래픽(RetailTraffic)’ 등과 같은 다양한 방문객 행동 분석을 하나로 통합하여 제공한다. 또한 AI 안면인식 기술을 통해 고객의 성별이나 나이 등의 정보를 추론하기도 한다. 물론 개인정보 보호를 위해 인식에 사용된 얼굴 클립들은 인식 후 자동 삭제되고 익명의 데이터만 저장된다.

방문객 분석 데이터, 어떻게 활용할까

리테일트렌드는 카메라 센서로 수집한 다양한 데이터를 클라우드* 기반의 빅데이터 분석기술을 통해 통합 분석하고, 그 결과를 오프라인 매장에 웹 또는 보고서로 일일 제공한다.

항목별 활용 방안들을 살펴보면,
–방문객 통계는 유동인구와 방문객 수에 의한 매장 유입률 및 구매 전환율 파악, 프로모션 시 집객 인원을 측정하여 성과 분석, 매장의 요일별 피크 타임을 파악하여 효율적인 인력 운영
-히트맵의 동선 분석은 면적 대비 방문객의 통행량이 고르게 분포되도록 매장의 레이아웃을 최적으로 재배치하고 과도하게 혼잡한 영역이나 통로를 넓혀 전체적인 통행이 원활하도록 개선. 관심도 분포에 따라 매대와 상품 배치 최적화, 주요 관심 포인트에 직원을 집중 배치하여 효과적인 구매 유도
–관심 영역 트래픽은 매출과 연동하여 특정 매대별로 구매전환율을 분석, 고객이 관심이 보인 제품을 실제로 구매했는지 파악하는 근거로 활용

이로써 매장 관리자는 매장의 마케팅 성과, 매대 배치, 인력 운용 등의 개선점을 찾아내고 적용하여 운영 비용을 절감하고 매출 증대를 도모할 수 있다.

현재 한국에서 리테일트렌드 서비스를 도입한 곳은 SK텔레콤, 롯데하이마트, 교보문고, 두타몰 등 대규모의 유통브랜드이다. 작년에는 15평 내외의 소형 매장에 특화된 방문객 분석 서비스 ‘리테일올인원(RetailAllinOne)’도 출시해서, 좀 더 다양한 규모와 업종으로 확대를 예측해볼 수 있다.

올해로 창립 25년을 맞은 ㈜씨프로는 ‘2019 글로벌 보안기업 Top 50’에도 이름을 올린 영상보안 전문기업으로, 북미 영상보안시장에서도 인지도가 높다. 최근에는 엘리베이터 카메라나 리테일트렌드 등 AI 기술 개발에 더 많은 투자를 하고 해외시장을 적극적으로 공략하고 있다니, 머지않아 미국에서도 히트맵을 손에 쥘 날을 기대해본다.

자료제공: 씨프로 / retailtrend.com

Business BY Juyoung Sung
BNB 매거진 2021년 8월호 ©bnbmag.com