커넥티드 커스터머를 위한 오프라인 매장 경험 최적화

Anna Arwidi

데이터. 모든 비즈니스의 중심에서 데이터가 날로 증가하는 가운데, 여러 소스로부터 실시간으로 데이터를 수집, 분석하고 실행 가능한 인사이트를 도출하는 능력은 고객을 내가 확보하느냐 경쟁사에 뺏기는 것을 보고만 있느냐에 차이를 가져올 수 있습니다.

리테일 업체들에게 있어 신규 고객을 유치하고 기존 고객을 유지하기 위해서는 온라인과 오프라인 매장 모두에서 인상적인 고객 경험을 제공하는 것이 매우 중요합니다. 온라인 쇼핑 웹사이트의 디지털 방문자의 경우, 사이트 접속에서 구매에 이르기까지 방문객의 이동 경로를 면밀하게 추적하고 분석할 수 있으며, 맞춤형 경험을 통해 구매 행동에 영향을 끼칠 수 있습니다. 반면 더 많은 현실 세계의 리테일 업체들은 데이터로부터 동일한 수준의 통찰력을 얻는 데에 많은 어려움을 겪고 있습니다.

하지만 올해 초 뉴욕에서 개최된 NFR ‘18에서 들은 분명한 사실은, 리테일 업체들이 온라인과 오프라인 모든 채널에 걸쳐 고객에게 완벽한 소비자 경험을 제공하고, 매장 내 경험이 고객들의 온라인 구매 활동에서 중요한 역할을 하도록 변화시키고 최적화하기를 간절히 바란다는 점입니다. 실제로 리서치에 따르면, 사람들은 여전히 오프라인 매장의 존재를 중요하게 여기고, 3/4에 가까운 사람들이 실제 구매 전에 여전히 매장에서 제품을 보고 만져보는 것을 선호하며, 개인화된 매장 경험이 소비자에게 긍정적인 영향을 미친다고 합니다.

네트워크 카메라 + 리테일 분석 = 인사이트

온라인 쇼핑 업체가 이용할 수 있는 웹 데이터와 마찬가지로, 네트워크 카메라에 통합된 분석 소프트웨어는 오프라인 리테일 업체에게 고객이 오프라인 매장 환경에서 어떻게 행동하는 지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트를 이용하면 매장 환경과 경험을 거의 실시간으로 개선하고 소비자 만족도와 고객 유지율, 구매 전환율을 높일 수 있습니다.

매장 내 비디오 분석을 이용하여 오프라인 매장 경험을 최적화하고 효율성을 높일 수 있는 6가지 주요 영역에 대해 살펴보겠습니다.

1. 방문객 수 및 매장 내 ‘고착도(stickiness)’ 파악

첫째로, 오프라인 매장에 있어 얼마나 많은 사람들이 매장을 방문하는지 아는 것은 기본입니다. 온라인 쇼핑몰에서 웹사이트 트래픽을 파악하는 것과 마찬가지인 것이지요. 피플 카운팅 분석은 매장으로 유입되는 실제 ‘트래픽’을 정확하게 파악할 수 있도록 해 주고, 매장을 드나드는 사람들의 평균 방문 시간을 제공합니다. 이러한 데이터는 전반적인 매장 경험이 얼마나 좋았는지 보여주는 중요한 지표이며, (아래 언급한 대로) 피크 타임에 직원 배치 계획을 수립하는 데에도 유용합니다.

2. ‘방문객 수’ 뿐 아니라, ‘누구’인지 파악

매장에 얼마나 많은 고객이 있는지 아는 것은 전반적인 최적화에 있어 중요하지만, 그들이 누구인지에 대한 보다 깊은 이해는 고도의 개인화된 고객 경험을 가능하게 합니다. 비디오를 이용해 개인을 인식할 때 고려해야 할 중요한 문제가 있기는 하지만, 인구 통계학적 정보를 식별하는 능력은 매우 유용합니다. 예를 들어 주중에는 연령대가 높은 방문객이 많은 반면, 주말에는 밀레니얼 세대나 젊은 고객층이 방문하는 것을 알게 된다면, 이러한 인사이트를 통해 주 고객층에 맞게 매장의 분위기를 바꿀 수 있게 될 것입니다.

3. 피크 타임 및 인기 구역에 직원 배치

오프라인 리테일 업체에게 인건비는 큰 지출 항목 중 하나이기 때문에, 직원 배치를 관리하는 것은 전체적인 수익성 측면에서 매우 중요합니다. 하지만 직원이 너무 없으면 고객 만족도에 심각한 문제를 가져올 수 있습니다. 고객들은 바쁜 직원이 자신을 도울 수 있을 때까지 오래 기다리기를 원하지 않으며, 언짢은 경험을 한 후에는 그 매장을 다시 찾지 않는 경향이 있습니다. 비디오 분석은 영업 시간 전체의 점유율 정보를 제공하여, 리테일 업체가 직원 배치 수준을 계획하거나 고객이 장시간 기다리다 지쳐 매장을 나가버리는 때가 언제인지 파악할 수 있게 도와줍니다. 또한 고객이 매장 내에서 머무는 장소를 표시해 주는 히트맵(heat maps)은 원활한 고객 응대를 위해 어디에 직원을 배치하면 좋을지, 또는 고객의 질문을 해결해 줄 인터랙티브 디스플레이를 어디에 설치하면 좋을지 보여줍니다.

4. 오디오를 이용한 맞춤형 고객 경험 제공 및 판매 전환 유도

분석 기능을 내장한 네트워크 카메라는 리테일 업체에 유용한 정보를 제공합니다. 여기에 네트워크 오디오를 추가하면 보다 다이내믹한 맞춤형 매장 경험을 만들 수 있습니다. Axis의 뮤직 파트너 중 하나인 ‘Soundtrack Your Brand’가 최근 강조한 바와 같이, 음악은 고객의 구매 성향에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 네트워크 스피커를 이용해 실시간 안내 방송이 가능하므로, 고객에게 필요한 정보를 제공하고 구매 행동으로 이어지게 하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

5. 구매 전환을 저해하는 요인 관리

우리는 위에서 서비스를 받기 위해 하염없이 기다리는 언짢은 경험이 고객들로 하여금 매장을 떠나버리게 한다고 이야기했습니다. 많은 경우, 그들은 다시 돌아오지 않습니다. 하지만 이 외에도 불만족으로 이어질 수 있는 또다른 서비스 포인트가 있습니다. 바로 계산대 앞의 대기열입니다. 사려는 제품이 몇 개 밖에 안되는데 길고 긴 대기열에서 서 있어야 한다면, 장바구니를 그냥 내려놓고 구매를 포기하는 일이 발생할 수 있습니다. 바로 매출 손실이지요. 대기열 모니터링 분석은 관리자에게 알람을 보내, 새로운 계산대를 열어 스트레스를 낮추고 구매를 완료할 수 있게 만드는 간단한 방법입니다.

6. 전체 매장에 걸쳐 수집된 통찰력

마지막으로, 대형 리테일 업체의 경우 비디오 분석이 주는 핵심적인 이점은 지역, 전국, 또는 전세계 스토어 네트워크에 대한 데이터를 집계하고 비교할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 매장 최적화는 더욱 확대되고, 브랜드의 방침에 의거한 긍정적인 고객 경험이 전체 매장에 걸쳐 일관되게 전달될 것입니다.

비디오 분석을 이용해 매장 내 고객 경험을 강화하는 방법에 대해 보다 자세히 알아보고 싶으시다면, 이 웨비나가 좋은 첫 걸음이 될 것입니다.

Axis 리테일 솔루션