예측 분석은 올해 가장 큰 리테일 트렌드 중 하나이며, 앞으로도 계속될 것입니다. 비즈니스 인텔리전스(BI)의 핵심 분야인 예측 분석은 과거 데이터를 활용해 미래의 행동을 예측하고 인사이트를 도출합니다.

리테일 예측 분석을 활용하면 쇼핑 경험을 개선하기 위한 선제적이고 데이터 기반의 조치를 취하고, 끊임없이 변하는 고객 환경에 발맞출 수 있습니다. 트윗하기

사업주든, 혁신 담당 매니저든, 인사이트 책임자든 데이터 중심으로 움직이는 것이 리테일 성장을 이끄는 편향 없는 쇼퍼 인사이트를 얻는 열쇠입니다. 이런 데이터를 얻는 방법과 가장 잘 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

리테일 데이터를 수집해야 하는 이유

리테일 분야의 경쟁력 있는 기업들은 빅데이터를 활용해 타깃 시장을 한발 앞서 이해합니다. 빅데이터는 핵심 BI 도구로서 기업의 모든 영역을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 리테일러에게는 수익성 높은 선도 매장이 되느냐, 문을 닫느냐를 가르는 차이가 될 수 있습니다.

어떻게 그럴까요?

매장 분석은 쇼퍼에 대한 구체적이고 상세한 정보를 제공합니다. 그 결과 추측에 의존할 필요가 없어집니다.

고객이 누구인지, 무엇을 원하는지, 어디서, 언제, 어떻게 구매하는지 알 수 있습니다. 시행착오를 겪을 필요가 없습니다. 빅데이터의 예로는 다음이 있습니다.

구매 이력

고객 인구통계

제품 선호도

구매자 여정

참여 패턴

이러한 쇼퍼 인사이트를 활용하면 구매 의도를 예측하고 측정해 마케팅 마진, 매장 운영, 고객 경험을 진정으로 효율적으로 관리할 수 있습니다. ROPO(온라인에서 조사하고 오프라인에서 구매) 소비가 늘어나면서 멀티채널 리테일러는 구매 의도를 활용해 온라인과 오프라인 패턴 사이의 간극을 메울 수 있습니다.

이처럼 리테일 예측 분석은 고객과 지속 가능한 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다.

이를 위해 대부분의 리테일러는 POS 시스템이나 유동 인구 분석 장치(피플 카운터, 비컨)에서 얻은 분석 데이터를 활용합니다. 데이터 기반 의사 결정에 도움이 되는 유용한 도구이지만, 고객이 무엇을 사고 싶어 하는지 깊이 있게 보여 주는 데에는 한계가 있습니다.

다행히 3D 아이 트래킹으로 주의 등을 측정해 훨씬 가치 있는 쇼퍼 데이터를 얻는 더 진보된 방법이 있습니다. 그 방법을 소개합니다.

아이 트래킹이 리테일 예측 분석에 도움이 되는 방법

지난 글 아이 트래킹이란 무엇인가에서 간단한 정의와 함께 이 기술의 작동 원리를 설명했습니다.

아이 트래킹은 눈의 움직임, 눈의 위치, 시선 지점을 측정할 수 있게 하는 기술적 프로세스입니다. 다시 말해 아이 트래킹은 사람의 시각적 주의를 위치, 대상, 지속 시간 측면에서 파악하고 모니터링합니다.

통계에 따르면 전 세계 아이 트래킹 시장은 주로 시선 포착 기술에 대한 관심과 도입이 늘면서 꾸준히 성장하고 있습니다.

헬스케어, 연구, 리테일, 자동차는 아이 트래킹 기술을 빠르게 도입하며 특히 큰 관심을 보이는 산업입니다. 리테일로 좁혀 보면, 현재 아이 트래킹은 사람들이 어떻게 쇼핑하는지, 매장 및 제품과 어떻게 상호작용하는지를 이해하는 데 활용되고 있습니다.

아이 트래킹은 리테일의 소비자 연구와 매장 내 연구 모두에서 첨단 도구입니다. 리테일이 아이 트래킹의 주요 상업적 활용 분야 중 하나가 되었을 정도입니다.

Google부터 Apple, Facebook에 이르기까지 세계 최대 기업들은 수년 전부터 아이 트래킹 스타트업을 인수해 왔습니다. 동시에 리테일 혁신 담당 매니저들은 아이 트래킹 기술로 다음을 파악해 왔습니다.

#1 쇼퍼의 주의를 끄는 것과 외면받는 것

#2 쇼퍼가 본능적으로 바라보는 곳과 그 순서

#3 쇼퍼가 한 제품에서 다른 제품으로 시선을 옮기는 시점

#4 쇼퍼가 구매 결정을 내리는 방식

결국 아이 트래킹을 활용하면 리테일러는 시선 패턴을 바탕으로 고객이 왜 그렇게 행동하는지 분석할 수 있습니다.

마케팅과 머천다이징 결정을 개선해 줄 리테일 예측 분석을 만들어 내는 아이 트래킹의 구체적인 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

#1 시각적 주의 데이터

의식하든 그렇지 않든 사람은 관심을 끄는 대상을 바라봅니다.

뇌가 이미지를 처리하는 데 쓸 수 있는 자원은 한정되어 있습니다. 그래서 뇌는 중요하다고 판단하는 것을 골라내고 불필요한 시각 정보는 걸러 내야 합니다. 이 정신적 과정을 시각적 주의라고 합니다. 아이 트래킹으로 시각적 주의를 측정하고 기록해 추가로 분석할 수 있습니다.

리테일 연구에서 시각적 주의는 고객이 자연스럽게 관심을 보이는 대상을 드러냅니다. 트윗하기

쇼퍼는 구매 결정을 내리기 전에 여러 제품을 보며 선택지를 비교합니다. 대개 가장 오래, 가장 자주 바라본 제품을 구매합니다.

이런 점에서 아이 트래킹은 고객이 특정 제품에 시선을 집중하기까지 걸린 시간을 보여 줍니다. 그 제품을 몇 번 바라보았는지도 알려 줍니다. 또한 처음 바라본 시간과 평균적으로 바라본 시간도 측정합니다. 이 지표의 정식 명칭은 다음과 같습니다.

#1 첫 응시까지 걸린 시간 = 고객이 특정 제품에 시선을 집중하기까지 걸린 시간

#2 응시 횟수 = 제품을 바라본 횟수

#3 첫 응시 지속 시간 = 제품을 처음 바라본 시간

#4 평균 응시 지속 시간 = 제품을 평균적으로 바라본 시간

아이 트래킹 소프트웨어는 이 정보를 히트맵과 불투명도 맵으로 보여 줍니다. 시각화 유형에 따라 영역이 따뜻한 색이거나 밝을수록 더 많은 시각적 주의를 받은 것입니다.

#2 관심, 인식, 의도

아이 트래킹은 관심, 인식, 의도의 흐름을 보여 줌으로써 매장 분석 데이터도 제공합니다.

어떤 제품이 쇼퍼의 관심을 끌면 쇼퍼는 그 제품을 특정한 방식으로 바라보게 됩니다.

그 시점부터 쇼퍼의 인식이 구매 의도를 좌우할 수 있습니다.

동시에 매장이 그 제품을 어떻게 진열하느냐가 고객의 인식에 영향을 줍니다.

매장에서 프로모션을 진행한다고 가정해 보겠습니다. 아이 트래킹 연구에 따르면 원래 가격도 함께 표시될 때 쇼퍼는 프로모션을 더 이득이라고 인식할 가능성이 높습니다. 쇼퍼가 쉽게 구매 결정을 내리려면 그 과정에서 시각적 단서가 필요합니다.

전반적으로 고객이 관심 제품을 긍정적으로 바라볼수록 구매 의도는 높아집니다.

그렇다면 구매 의도는 어떻게 측정할까요? 한 가지 방법은 소비자 행동을 분석하는 것입니다.

#3 매장 내 고객 행동

아이 트래킹을 활용하면 자연스러운 환경에서 쇼퍼 행동을 기록하고 측정할 수 있습니다. 고객이 매장을 둘러보는 동안 직관적으로 하는 행동을 실시간으로 관찰할 수 있습니다.

아이 트래킹에서 얻은 소비자 인사이트와 매장 분석을 적용하면 다음이 가능합니다.

매장을 더 쉽게 둘러볼 수 있게 만들기

타깃 오퍼 설계하기

진열대와 디스플레이를 전략적으로 구성하기

패키지 디자인의 효과 평가하기

효과적인 광고 캠페인 만들기

고객 서비스 개선하기

맞춤형 매장 경험 만들기

현대의 아이 트래킹 방식은 모두 비침습적입니다. 하지만 현재 일반적인 아이 트래킹 기술은 고객이 안경이나 헤드셋을 착용해야 합니다. 그 결과 고객은 의도적으로든 무의식적으로든 행동을 바꿀 수 있습니다. 연구자들은 이 현상을 호손 효과라고 부릅니다.

이러한 관찰 편향 문제를 해결하기 위해 이제 GazeSense 같은 3D 아이 트래킹 솔루션이 있습니다.

3D 아이 트래킹을 사용하면 안경 없이도 쇼퍼 인사이트를 얻을 수 있습니다. 저희 소프트웨어는 소비자용 깊이 감지 카메라로 멀리서 눈의 움직임을 추적합니다.

실시간 3D 아이 트래킹으로 매장 운영자와 쇼퍼 인사이트 매니저는 다음을 할 수 있습니다.

#1 포커스 그룹 대신 실제 쇼퍼를 대상으로 연구

#2 여러 고객의 시각적 주의를 동시에 추적

#3 편향 없는 진열대 주의 분석 데이터 생성

3D 아이 트래킹이 리테일 예측 분석에 어떻게 도움이 되는지 알고 싶으신가요? 메시지를 보내 주시면, 고객 성공 전문가가 저희 소프트웨어에 대해 자세히 안내해 드립니다.

예측 빅데이터 매장 분석의 활용 사례

기업은 리테일 예측 분석을 활용해 비즈니스의 모든 측면을 개선합니다. 무엇보다 매장 분석을 통해 모든 고객에게 만족스러운 경험을 제공할 수 있습니다. 선호도부터 구매 습관까지, 고객 방문의 모든 측면에 대해 실행 가능한 인사이트를 얻게 됩니다.

#1 고객 여정 연구

리테일 예측 분석을 활용하면 거래 이상의 고객 여정을 그려 볼 수 있습니다. 제품, 디스플레이, 매장, 브랜드를 쇼퍼가 보는 방식 그대로 볼 수 있습니다. 아이 트래킹을 사용하면 말 그대로 고객의 눈으로 바라볼 수 있습니다.

고객 여정 분석은 빅데이터를 활용해 잠재 고객이 어떻게 구매 고객이 되는지 보여 줍니다. 매장과의 상호작용에서 생기는 모든 접점을 파악하고 분석할 수 있으며, 그 예는 다음과 같습니다.

#1 고객이 매장을 언제, 어떻게 알게 되었는지

#2 직원과의 소통(긍정적 또는 부정적 경험)

#3 제품과 어떻게 상호작용했는지

#4 후속 행동(예: 뉴스레터 구독, 리뷰 등)

이런 쇼퍼 인사이트를 확보하면 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

#2 쇼핑 경험 맞춤화

고객 경험이 개인화될수록 만족도는 높아집니다. 쇼퍼의 과거 매장 내 행동을 평가하면 앞으로의 경험을 맞춤화할 수 있습니다.

그 결과 고객 충성도, 브랜드 인지도, 매출을 높일 수 있습니다. 또한 머천다이징 노력을 어떻게, 어디에 집중해야 할지 알 수 있습니다.

리테일 예측 분석을 활용하면 다음과 같이 쇼퍼 경험을 맞춤화할 수 있습니다.

#1 관심 제품 추천(교차 판매 및 상향 판매)

#2 효과적인 로열티 프로그램과 혜택 도입

#3 온라인 행동 인사이트를 매장 서비스에 적용

#4 결제 과정 간소화

#5 일대일 응대를 위한 판매 직원 교육

#6 모든 채널로 개인화 확장

#3 진열 공간 관리

리테일러가 진열 공간을 어떻게 배분하느냐는 쇼퍼 경험과 직접 매출 모두에 영향을 줍니다. 매장의 모든 공간 중에서 고객이 구매 결정을 내리는 곳은 진열대입니다. 따라서 고객이 원하는 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 해야 합니다.

매장 분석은 어떤 품목을 눈높이 진열대에 둘지 결정하는 데 도움이 됩니다. 시선 추적 데이터를 활용하면 제품이 얼마나 눈길을 끄는지에 따라 진열 공간을 배분할 수 있습니다. 히트맵을 분석하면 다음을 더 잘 이해할 수 있습니다.

#1 쇼퍼의 기대에 맞게 진열대에 품목을 배치하는 방법

#2 가격과 프로모션을 전달하는 방법

#3 핵심 제품의 가시성을 높이는 방법

#4 진열대 보충 과정을 효율화하는 방법

#4 베스트셀러 품절을 방지하는 방법

#4 매장 레이아웃 및 디자인 구성

아이 트래킹 히트맵은 진열 공간 관리뿐 아니라 매장 디자인 인사이트도 제공합니다. 여러 평면도를 테스트하는 대신 데이터가 정확한 방향을 알려 줍니다.

어떤 구역, 통로, 디스플레이가 가장 많은 시각적 주의를 받는지 알 수 있습니다. 그런 다음 고객 편의에 맞게 매장 레이아웃을 조정할 수 있습니다.

또한 이 리테일 인사이트는 현재 운영 중인 다음 요소의 효과를 보여 줍니다.

#1 사인

#2 배너

#3 상품 디스플레이

쇼퍼에게 가장 잘 보이도록 어디에 배치해야 하는지 알 수 있습니다.

CCTV 카메라 영상이나 매장 내 센서 추적 같은 다른 소스도 어떤 매장 구역에 유동 인구가 가장 많은지 보여 줍니다.

#5 가격 전략 개선

매장 분석을 활용하면 가격 변화에 고객이 어떻게 반응할지 예측할 수 있습니다. 가격 탄력성을 분석하면 가격 조정이 매출에 어떤 영향을 줄지 알 수 있습니다.

리테일 예측 분석을 활용하면 가격을 유연하게 운영할 수 있습니다. 수집한 데이터를 바탕으로 쇼퍼 인사이트에 따라 실시간으로 가격을 최적화할 수 있습니다. 이러한 개인화 가격 전략은 맞춤형… 트윗하기

최적의 가격을 찾기 위해 빅데이터 리테일 도구는 다음을 감지하고 처리합니다.

#1 경쟁사 가격

#2 제품 수요

#3 지역 인구통계 지표

#4 쇼퍼의 구매 태도

#5 날씨와 계절성

#6 운영 비용

#6 수요 예측

리테일 예측 분석을 활용하면 수요에 영향을 주는 트렌드와 패턴을 파악할 수 있습니다. 판매 이력 등 과거 데이터를 분석하면 쇼퍼가 앞으로 무엇을 구매할지 예상할 수 있습니다. 빅데이터 처리 시스템은 지역 및 전국 행사와 시즌 프로모션도 고려합니다.

수요 예측은 고객 경험과 비즈니스 성장을 모두 뒷받침합니다.

쇼퍼가 원하는 것을 예측할 수 있으면 매장 재고를 확보할 수 있습니다. 동시에 수요가 없는 제품을 과잉 재고로 쌓아 둘 위험을 줄일 수 있습니다.

고급 매장 분석으로 수요를 예측하면 얻을 수 있는 다른 이점은 다음과 같습니다.

#1 비용 절감과 효율 향상

#2 현금 흐름 유지

#3 자본 수익률 개선

#7 마케팅 메시지 최적화

효율적인 매장 내 마케팅은 개인화된 고객 경험과도 연결됩니다. 매장 분석 데이터를 통해 이미 쇼퍼 인사이트를 확보했다면, 이제 중요한 것은 올바른 메시지를 효과적으로 전달하는 것입니다.

예를 들어 아이 트래킹으로 얻은 주의 데이터를 보겠습니다. 어떤 유형의 사이니지가 고객을 끌어들였는지 알 수 있습니다. 나아가 디스플레이의 어떤 요소가 고객의 주의를 사로잡았는지도 알 수 있습니다.

이 인사이트를 제품 선호도 데이터와 결합하면 다음과 같은 방법으로 최고의 마케팅 ROI를 얻을 수 있습니다.

#1 쇼퍼에게 가장 중요한 프로모션 알리기

#2 모든 채널에서 일관된 메시지 유지하기

#3 전략적인 디지털 캠페인으로 매장 매출 높이기

#8 CLV(고객 생애 가치) 예측

예측 분석과 고객 생애 가치(CLV)를 통해 수요를 예측할 수 있습니다. 과거 거래를 바탕으로 과거 CLV를 산출할 수 있습니다. 반면 구매 이력과 행동 분석을 결합하면 예측 CLV를 얻을 수 있습니다.

예측 CLV 모델은 고객과 매장의 관계를 상세하게 보여 줍니다. 트윗하기

고객이 과거에 얼마를 썼고 어떤 제품을 샀는지 알 수 있습니다. 이 데이터를 행동 패턴과 결합하면 고객이 앞으로 얼마를 쓸지 현실적으로 추정할 수 있습니다.

CLV를 파악하면 다음에 도움이 됩니다.

#1 가치에 따라 쇼퍼 분류하기

#2 고객 확보 최적화하기

#3 마케팅 예산을 효율적으로 계획하기

#4 세그먼트별 맞춤 인센티브 제공하기

실행 가능한 쇼퍼 인사이트의 이점

결국 리테일 예측 분석은 쇼퍼 인사이트를 만들어 내는 강력한 도구입니다. 고객이 어떻게 생각하고 무엇을 중요하게 여기는지 이해할 수 있습니다.

그다음에는 고객의 니즈, 욕구, 기대에 맞춰 행동에 나서고 매장을 개선할 수 있습니다.

실행 가능한 쇼퍼 인사이트로 다음을 할 수 있습니다.

데이터 기반 비즈니스 의사 결정

고가치 고객 확보 및 유지

ROI와 매장 수익성 향상

고객 중심 전략 개발

시장에서의 경쟁 우위 확보

고객 충성도 확보

매력적인 프로모션 설계

쇼퍼 참여도 향상

성장 기회 발굴

풍부한 고객 경험 제공

쇼퍼 인사이트를 적용하는 방법

고객 데이터를 관찰하고 모으고 해석하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 인사이트를 적용하지 않으면 쇼퍼 리서치는 효과가 없을 수 있습니다. 따라서 그 의미를 파악하고 결과를 실행할 계획을 세워야 합니다.

쇼퍼 인사이트에 따라 바로 실행할 수 있는 조치는 다음과 같습니다.

카테고리 및/또는 구매 지점 재구성

고객 이탈 방지 전략 도입

새로운 채널, 즉 디지털 공간에서 고객이 있는 곳으로 확장

매장 내 기능과 시설 개선

적절한 교차 판매 기법 개발

새로운 커뮤니케이션 전략 테스트

자원 배분 재검토

리테일 분석에 3D 아이 트래킹을 활용하는 방법

Eyeware는 3D 아이 트래킹 소프트웨어로 리테일 예측 분석을 지원합니다.

일반적인 아이 트래킹과 달리 저희 GazeSense 기술은 최대 1.3m(4.3ft) 떨어진 곳에서 원격으로 시각적 주의를 추적합니다.

안경도, VR 고글도, 캘리브레이션도 필요 없습니다.