오프라인 매장에도 구글 애널리틱스가 필요하다

당신이 어떤 웹사이트에 방문하면 관리자는 당신이 어떤 행동을 취하는지 알 수 있다. 어느 채널로 유입돼서 어느 페이지를 거쳐 어디로 나갔는지 알 수 있다. 오랫동안 머문 페이지는 어디인지, 클릭한 링크나 구매품이 무엇인지 등 온갖 정보가 파악된다.

관리자는 이렇게 종합된 데이터를 모아서 웹사이트의 전체 현황을 파악한다. 방문자들이 좋아하는 콘텐츠와 상품이 무엇인지 알 수 있고, 더 많은 방문자를 유치하기 위해 취해야 할 조치 등을 추론할 수 있다.

이는 이용자의 행동 하나하나가 웹서버 컴퓨터에 기록되기 때문이다. 구글 애너리틱스나 네이버 애널리틱스와 같은 서비스는 이를 토대로 웹사이트 관리자에게 분석 서비스를 제공한다.

 

자, 이건 온라인 얘기다. 오프라인은 어떨까?

오프라인 매장은 분석이 쉽지 않다. 오프라인 매장에서의 고객 움직임은 로그가 남지 않는다. 하루에 매장에 몇 명이 들어오는지, 매장에 들어온 고객이 어느 경로로 이동하는지, 매장 내에서 고객들이 많이 방문하는 코너는 어디인지 알기가 어렵다.

대부분의 오프라인 매장은 관리자의 ‘감각’에 의존한다. 편의점과 같은 매장에서는 계산원이 ‘30대’ ‘남성’ 등의 간단한 정보를 입력해서 분석 데이터로 활용하기도 하지만, 나이나 성별에 따라 어떤 상품을 구매하는지 정도의 분석밖에 할 수 없다.

경영학의 아버지라 불리는 피터 드러커 교수는 “측정할 수 없으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없으면 개선시킬 수도 없다”고 말했다.

오프라인 매장에서도 고객의 움직임을 측정하고 관리해야 한다. 이를 가능케 하는 기술은 없을까?

있다. 가장 대표적인 것은 블루투스, 비콘, 와이파이 등 네트워크 기술을 활용하는 방식이다. 이용자들이 스마트폰을 들고 있을 것이기 때문에 이용자의 스마트폰을 추적하면 이용자의 움직임을 알 수 있다. 다만 이 기술은 블루투스나 와이파이가 꺼져있는 고객도 있고, 아이폰처럼 독자적인 기술을 사용하는 스마트폰은 탐지하기가 어렵다는 단점이 있다.

장바구니나 카트에 센서를 탑재하는 방식도 있다. 이 센서의 이동을 파악해 고객의 동선을 알 수 있다. 대형마트의 경우 이 방식이 유용할 수 있는데, 장바구니나 카트가 이용되지 않는 매장에서는 도입되기 어렵다.

최근에는 CCTV 카메라를 센서로 활용하는 접근이 부각되고 있다. CCTV 공급업체 씨프로가 운영하는 ‘리테일 트렌드’, ADT캡스의 ADT 뷰가드 매장관리 서비스 등이 카메라를 기반으로 매장 안팎의 고객 움직임을 분석하는 서비스를 제공한다.

예를 들어 매장 밖을 비추는 카메라는 유동인구를 측정하고, 매장 입구를 비추는 카메라는 매장안에 들어오는 고객수를 측정한다. 매장 안에 비치된 카메라는 고객의 움직임을 추적해 히트맵을 그린다. 어느 코너에 고객들이 많이 머물고, 어느 방향으로 고객이 움직이는지 알 수 있다. AI 안면인식 기술을 통해 고객의 성별이나 나이 등의 정보를 추론하기도 한다.

여러번 왔다갔다 하는 고객까지 정밀하게 분석하기는 어렵지만, 전체적인 흐름을 알 수 있다.

이영수 씨프로 대표이사는 “온라인 이커머스 시장의 성장에 따라 전통적인 오프라인 유통업계의 매장 수가 줄어드는 현실에서 위기 상황을 돌파하기 위한 성공전략은 최신의 테크와 데이터 분석에 기반한 서비스 혁신”이라며 “리테일트렌드의 지능형 영상분석은 방문객수, 체류시간, 동선, 성별·연령 등 구매 이전 고객의 모든 행동을 종합 분석할 수 있는 서비스”라고 말했다.

글. 바이라인네트워크
<심재석 기자>shimsky@byline.network