#오프라인유통 의 #트래픽 은 점점 줄어들고 있어요.
어케 하면 사람들을 다시 바글바글하게 만들 수 있을까나..?
#위치기반 기술이 당신 점포의 정확한 문제점과 처방전을 제안해요.
고객이 안 온다면, #아이디어부터 #내지마시고, #데이터를 #보세요.
안냐세요~ 상쾌한 아침입니다! 하핫.. 저의 감기가 드디어 잡힐 듯 잡힐 듯한 가닥을 보이고 있답니다. 체한 것도 싹 나아서 어제는 숙성 삼겹살도 처먹어써여! ㅋㅋㅋㅋ우한 폐렴이다 A형 독감이다 유행하는데.. 다들 건강 조심하셔요.
오늘은 우리 위치 기반 기술 이야기를 좀 해볼까유?
위치 기반(Location-based)이란 말은 우리에게도 낯선 이야기가 아니에요. 사실 우리는 엄청 많은 위치 기반 서비스를 이용하고 있으니까요.
예를 들어 누구나 이용하는 카톡 택시는 사용자의 위치를 파악해 그 위치에 인접한 택시들을 불러주는 위치 기반 서비스고요. 내가 있는 곳을 중심으로 근처의 맛집이나 가볼 만한 곳들을 추천해주는 서비스 앱들도 많이 있쥬? 또 야놀자 같은 앱에서는 사용자가 자기 위치에서 가까운 호텔에 묵을 수 있도록 근처 호텔의 쿠폰을 쏴주기도 하고요.
그런데 이 위치 기반 서비스들이 빅데이터 시대를 맞으면서 점차 더 놀라운 서비스로 진화하고 있어요.
그리고 실물 유통, 즉 오프라인 유통에서 위치 기반 기술은 없어서는 안될 필수 조건이 되어가고 있답니다.
움.. 뭔진 몰라도 모르면 안 되겠단 생각이 들쥬…? ㅋㅋㅋㅋ 바로 그 정신이에요! 정신 들었을 때 훅 들어가 보겠심다아아~ 위치 기반 기술이 리테일을 어떻게 바꾸는지 말이죠!
Placer, 트래픽 트래킹이라고 들어봤어?
요즘 미국에서 화제가 되고 있는 위치 기반 기술 스타트업이 하나 있어요. 이름하여 Placer. 얘네들은 소비자들의 휴대폰 GPS를 추적하여 세상 소비자들(현재는 미국 소비자들)이 하루종일 어디를 돌아댕기는지에 대한 자료를 모은답니다.
물론 모으는 과정은 철저한 비식별(익명화) 과정을 거쳐 합법적인 수준에서 이뤄지는 것들이에요. 이 데이터를 Foot Traffic Tracking 데이터라 불러요. 말 그대로 발길 닿는 대로 돌아댕긴 데이터를 추적한 것들이죠.
이건 정말 엄청난 빅데이터겠죠?
몇 년 전만 해도, 우린 이런 빅데이터를 분석하려면 데이터 과학자들을 고용해야 한다고 생각했어요. 그리고 조금 지나자 ‘움.. 빅데이터는 AI가 분석하는 게 맞겠군..’ 하고 생각했죠. 그러니 이번엔 AI 전문가를 고용해야 하나.. 싶어졌구요.
근데 실은.. 하핫.. 제대로 된 빅데이터 분석을 위해선 데이터 과학자들과 AI 전문가가 팀을 이뤄 몇 년의 지난한 작업을 거쳐야 하거든요..? 그리고 웬만한 기업들이 데이터 과학자나 AI 전문가를 고용하고 유지한다는 건 거의 불가능한 일이에요.
왜 불가능하냐고요..?
그야.. 실력 있는 사람은 웬만한 기업에 안 올 테고요. 어찌어찌 연봉을 맞추어 주었다고 해도, 그가 잘하고 있는지 못하고 있는지를.. 누가… 어케 평가하나요? ㅋㅋㅋㅋ 걍 잘하고 있겠거니.. 하며 착하게 서로 믿고 살까요…? 하핫.
그래서 지금 글로벌 추세는, 기업들이 빅데이터를 분석하려고 할 때 직접 데이터 과학자나 AI 전문가를 고용할 생각을 하지는 않아요. 당연히 빅데이터 업체가 Raw Data를 그냥 제공하는 게 아니라, 스스로 AI 분석 툴까지 함께 장착한 DMP(Data Management Platform) 형태로 제공할 거라 기대하죠.
Placer는 바로 그런 DMP 형태로 위치 기반 정보를 제공하는 스타트업이에요. 이게 과연 리테일엔 어떤 영향을 끼칠 수 있을까요?
Placer에 투자한 IrishAngels란 투자사에선 Placer에 투자를 결정하면서 아래와 같은 점을 높이 샀다고 논평한 바 있어요.
“Placer는 리테일러들이 고객이 어떤 도로로 들어와서 또 어떤 도로로 나가는지를 정확히 보여줍니다. 예를 들어, 쇼핑몰을 일단 떠나 스포츠 용품점으로 향하는 많은 고객을 보았다면 쇼핑몰 소유주는 쇼핑몰 내에 스포츠 상점을 추가하는 것이 좋습니다. 역사적으로 조달하기 어려웠던 데이터 세트가 여기 있습니다. “
호오.. 좀 구미가 당기시나요..? 이제 구체적으로 Placer에서 어떤 것들이 파악 가능한지 좀 더 깊이 들어가볼까요?
두 경쟁 호텔 비교하기
좌, 이제 저랑 Placer 안으로 들어가 보자고요. Placer 안에서는 비교하고 싶은 두 장소를 콕콕 찍어 비교할 수 있는데요. 샌프란시스코에 바로 인접한 두 호텔, Sheraton Fisherman’s Wharf Hotel(이하 쉐라톤)과 Hotel Zephyr San Francisco(이하 제피르)의 풋 트래픽을 함 비교해볼까유?
좌, 먼저 트래픽은 제피르 압승! 아래 표들을 함 봐주시겠어요?
쉐라톤의 경우 주변 트래픽이 18.7K이고, 진짜 방문한 사람은 8.9K예요. 제피르는 주변 트래픽이 38.5K이이고 실제 방문객은 25.8K고요. 제피르가 주변 트래픽도 많고 트래픽 대비 방문자 수도 월등해요. 왜케 쉐라톤이 밀리는 걸까나..? 제피르가 바다에 가까이 있다보니.. 위치가 일단 먹고 들어가는 걸까나..?
글쎄요.. 아래 표를 보면 그런 것 같지 않아요. 아래 표는 두 호텔 방문객이 가장 좋아하는 장소를 꼽은 거예요. 쉐라톤의 경우 방문객들이 가장 좋아하는 장소는 Pier 39였어요. 그런데 제피르의 경우 방문객들이 가장 좋아하는 장소는 바로 제피르 호텔 자신이쥬?
이건 뭔 소리냐면.. 쉐라톤에 오는 손님들 중 다수는 Pier 39에 왔다가 들른 손님들이라면 제피르에 온 손님들 중 다수는 제피르를 찾아온 사람들이란 거죠. 심지어 쉐라톤 방문객이 좋아하는 장소 순위에는 아예 쉐라톤 호텔이 없답니다. 즉, 쉐라톤 고객들은…ㅋㅋㅋ 걍 어쩌다 들른 거지 쉐라톤이 좋아 들른 사람이 없어요…ㅋㅋㅋㅋ
이 방문객들이 좋아하는 주변 장소와 관련해서 Placer에서는 더 세부적인 정보들을 제공해요. 방문객들이 좋아하는 주변 옷가게, 주변의 음식점, 전자부품점, 피트니스, 잡화점 등의 정보를 세세히 볼 수 있죠.
제가 함 눌러봤더니요. 두 호텔 방문객들이 좋아한 주변 옷가게들은 리스트가 이렇게 올라오더라고요.
쉐라톤은 Ross Dress for Less란 곳이 1위, 제피르는 GUESS가 1위인데요. 선호도가 각 한 자릿수여서, 호텔과 어떤 연관성을 언급하긴 무리가 있을 듯해요.
그런데 방문객들이 좋아한 주변 음식점의 경우는 얘기가 다르더군요. 양 호텔 모두 방문객의 30%가 특정 레스토랑 Boudin Bakery를 선호하고 있었어요.
제가 쉐라톤이라면, 당장 이 베이커리와 파트너십을 맺고 베이커리 안에서 호텔을 홍보할 수 있는 방안을 연구할 듯요.
또 Placer에서는 고객들의 유입 경로와 이탈 경로도 순위별로 보여줘요. 아래 표는 쉐라톤의 유입 경로와 이탈 경로인데, 대부분의 고객들이 Pier 39에서 유입되어 Pier 39로 나가고 있죠? 여러모로 Pier 39는 고객들의 쉐라톤 방문을 결정짓는 중요한 요소예요. Pier 39에서 쉐라톤이 뭔 이벤트라도 펼쳐봐야 할 시점입니다. ㅋㅋㅋ
아울러 Placer에서는 시간대별, 요일별 방문객 수와 체류 시간 등도 볼 수 있어요. 아래 3가지 표 중 쉐라톤이 ‘옳다꾸나!’ 할 만한 부분이 있답니다. 두 호텔의 시간대별, 요일별 방문객 수와 체류 시간을 함 볼까유? 빨간 게 제피르, 파란 게 쉐라톤이에요.
어디서 쉐라톤이 옳다꾸나 했을까유? 하핫.. 그거슨 바로 ‘시간대별 방문객 수’요. 자세히 보면 저녁 시간의 트래픽은 쉐라톤이 살짝 많아요. 캐발리고 있는 시간대는 ‘낮 시간대’인 거죠. 이제 쉐라톤이 가야 할 전략이 보이쥬? 바로 카페나 가든 같은 ‘낮 시간’용 테넌트를 보강하는 거요.
내 점포 바로 옆에 인접한 경쟁자와 나를 트래픽으로 비교한다는 건 이런 의미랍니다. 현재 Placer에선 더 많은 데이터 분석이 가능해요.
이런 DMP가 상용화되면 어떤 도움들을 얻게 될까유?
먼저 신규 매장 출점시에 주변 상권 분석이 매우 정확해지죠. 소비자의 유입/이탈 경로를 안다는 건 입지와 출구 설정에서 매우 중요한 요소예요. 그리고 주변 방문객의 선호 장소를 안다는 것도 콜라보 마케팅이나 테넌트 유치에서 중요하쥬? 또 무엇보다 미래 경쟁자들과의 가상 포지셔닝을 미리 해보고 들어갈 수 있다는 게 중요한 이점이구요.
한국에서도 저엉말 있으면 좋겠는 DMP가 아닐 수 없어요. 한국 스타트업들아, 아니면 카카오야. 너도나도 위치 기반 맛집 추천은 이제 그만 하고, 이렇게 경제에 피가 되고 살이 되는 DMP 좀 만들어 주겠늬.. 응..?
위치 기반 옴니채널은 거의 상용화
제가 뉴욕에 있으면서 정말 강력하게 느꼈던 건 이제 위치 기반 옴니채널은 뉴욕에서 거의 상용화되고 있다는 거요. 가장 강력했던 건 역시 구글의 Near Me 기능이었어요.
남편이 사달라고 조르던 Lowa 부츠를.. 아마존의 짭셀러들을 피해 구글 near me로 겟했던 저의 전설을 들어보셨나요….ㅋㅋㅋㅋ
그 뒤로 저는 near me 신봉자가 되어, 사야할 게 생길 때마다 구글에다 Something near me를 치고 있는 저 자신을 발견했죠. 하핫. 이건 구글이 플랫폼을 열어두고, 리테일러들이 너도나도 여기에 자신들의 매장 데이터를 연동했기에 가능해진 기능이에요.
한국에서 기업들이 쓸 수 있는 위기 치반 기술도 있기는 해요. 이건 지난해 제가 소개한 바 있고, 이번 NRF에서도 직접 만난 Radius8의 기술이랍니다. 얘네가 Guess USA의 지방 매장을 살리는 옴니채널을 하고 있다고 소개한 바 있죠?
이 친구들의 기술은 그사이 한층 업그레이드 되었더군요. 아래는 Radius8의 고객사 중 하나인 에디바우어의 웹사이트예요. 짜잔~ 웹사이트 하단에 뜬 팝업창 보이시나요..?
저 팝업창은요. 소비자가 사이트에 접속하면, 소비자의 위치를 파악해서 가장 가까운 매장과 그 매장에서 제일 잘 팔리는 옷들을 보여주는 팝업이에요. 좀 크게 보면요.
오스틴가에 있는 매장이라고 써있죠? 이 매장에선 저 두 가지 파카가 잘 팔리고 있어요.
Radius8이 설명하기로는 웹사이트에 단 2줄의 코드만 입력하면 바로 저런 지방 매장 연결형 사이트가 완성된다는군요.
- 나: 정말이야? 한국 사이트에도 통할까?
- Radius 애들 : 거럼! 단 2줄만 추가하면 돼.
- 나 : 그랬다 안 통하면?
- Radius 애들 : 통해! 어쨌거나 웹 표준으로 만들었을 거 아냐. 그리고 사용이 안 되면 돈을 안 내는 시스템이야.
오오.. 괜찮쥬..? 조금 더 자세한 얘기는 자기네 한국인 직원이 있다고 얘기해보라면서 저녁 파티에 초대하더군요. 근데 전 안 갔답니다… 하핫… 하지만 한국에서 전화해서 한국인 찾으면 통화할 수 있다고 하니 문의는 직접 해보셔유~
오프라인 매장의 상황은 점점 힘들어지고 있는 요즘이에요. 이 난국을 타개하려면 여러 면에서 디지털의 힘이 필요해요. 상권을 더 치밀하게 분석하고, 더 많은 온라인 고객을 매장으로 유입시켜야 하죠.
이 모든 상황에서 위치 기반 기술들은 오프라인 실물 유통에 기회를 열어주고 있답니다. 한국에서도 개발이 시급한 분야가 아닐 수 없어요. 사실 모바일 통신사나 카카오에선 맘만 먹으면 이런 DMP 금방 만들 수 있을 것 같은데 말이죠.
암튼 위치 기반 빅데이터 분석과 위치 기반 큐레이션은 알아는 둬야 할 기술이랍니다~
잼나쥬? ㅋㅋㅋ 낼 봬유~~
