이젠 웹사이트 방문자 분석처럼, 매장 방문자 분석도 가능하다?

2 months ago   •   8 min read

By mAsh
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온라인 브랜드가 사랑하는 Google Analytics

PV, CTR, ROAS, DAU...

   위 용어를 한 번 쯤 들어봤나요? 온라인 브랜드를 운영하거나 혹은, 디지털 마케팅에 관심 있는 분이라면 익숙한 용어입니다. PV(Page View), CTR(Click Through Rate), ROAS(Retrun on Ad Spend), DAU(Dailiy Active User) 등 고객에게 수집한 데이터를 기반으로 온라인 공간의 상태를 보여줍니다.

   많은 온라인 브랜드가 Google Analytics(이하, GA)를 활용해 온라인 고객 데이터를 수집하고, 이를 통해 고객을 심도 깊게 분석하고 있습니다. 포털 검색이나 SNS 등을 통해서 몇 명이 방문 했는지 알아내고, 지불한 광고비와 방문객을 비교해 광고 효과를 측정합니다. 이들은 싸이트 방문 고객의 행동도 GA를 통해 분석합니다. 고객이 싸이트에서 얼마나 오랫동안 머무는지 측정하고, 가장 관심을 갖는 제품 페이지는 무엇인지 알아냅니다. 이처럼 수집한 고객 데이터는 새로운 마케팅이나 싸이트 개선을 위해 사용됩니다.

웹사이트의 방문자 행태가 구체적으로 표시되는 Google Analytics

GA에 익숙한 온라인 판매 브랜드가 오프라인으로 온다면?

   옴니채널(Omni Channel)은 라틴어의 모든 것을 뜻하는 '옴니(Omni)'와, 유통 경로를 뜻하는 '채널(Channel)'이 합성된 단어입니다. 즉, "온라인, 오프라인 등 다양한 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 쇼핑 환경"을 의미합니다.

   옴니채널에 대한 사회적 관심은 점점 커져가고 있습니다. 특히, 온라인 브랜드 상당 수가 코로나 19를 발판 삼아 성장한 뒤, 넥스트 코로나 전략의 일환으로 옴니채널에 주목하고 있습니다. 오프라인 경험을 하고 싶은 소비자의 목소리가 점점 커져 감에 따라, 온라인 브랜드도 오프라인 진출을 시도하고 있습니다. 하지만, 온라인 브랜드가 오프라인 판매로 넘어왔을 때 겪는 어려움이 하나 있습니다.

온라인처럼 자세한 오프라인 방문객 데이터는 없나?

   비싼 임대료와 입점료를 감당하면서 오프라인 판매를 시작했지만, 온라인 브랜드는 가장 잘 하는 전략으로 승부를 볼 수 없습니다. 온라인 브랜드에게 익숙한 고객 데이터 기반의 판매 전략이 오프라인에서 제대로 이루어지는 것이 어려웠기 때문입니다. 온라인에서는 이미 GA, 페이스북 관리자 도구, 앰플리튜드 등 유명한 분석 도구들이 등장했지만, 오프라인 방문자를 분석하는 솔루션은 아직 스타플레이어가 등장하지 않았습니다.

   물론 많은 매장이 출입 센서 등을 통해 방문객을 어느 정도 분석합니다. 하지만, 방문객이 몇 명 왔는지만 알려줄 뿐, 고객의 성별과 연령, 체류시간 등의 수준 높은 데이터를 제공하지 못합니다. 많은 온라인 브랜드는 오프라인 매장이 고객의 데이터를 충분히 제공하지 못한다고 생각해, 진출을 주저하고 있습니다.

발빠른 오프라인 브랜드는 이미 데이터를 갖춰 준비했다

   메이아이는 오프라인의 GA라 불리는 솔루션 매쉬(mAsh)를 제공합니다. 마치 GA가 어느날 어떤 방문자가 웹사이트에 왔음을 알려주는 것처럼, 매쉬도 고차원의 오프라인 방문객의 데이터를 수집합니다. 시간대 / 요일별 방문자 수뿐만 아니라, 찾아온 고객의 성별과 연령대를 분석합니다. 또한, 고객이 매장과 서로 다른 구역에서 얼마나 오랫동안 머무는지 측정하고, 매대에 진열된 제품마다 얼만큼 관심을 보이는지 알아냅니다.

AI를 통해 CCTV 영상 속 방문자의 성별과 연령대, 고객 행태가 데이터화 되는 모습

   온라인 브랜드의 고객 분석 니즈가 큼을 이해하고 발빠르게 대처에 나선 오프라인 사업자들도 많습니다. 스마트 벤딩머신 (어플로 결제해 물건을 수령하는 쇼룸) 제작 업체 A사 역시 상품이 어떤 고객들에게 노출되었는지를 입점 브랜드에게 알리고 싶었습니다. 무인 자판기 특성상 자판기 앞으로 어떤 성별과 연령대의 고객들이 지나다니는지 파악하기 어렵기 때문입니다.

   또한 입점사 대부분이 온라인에서 상품을 판매한 경험이 있으며, 고객 데이터에 민감하다보니 '구매를 고민하다가 이탈했다면 어떤 사람들이 그런 특징을 보였는지', '우리 브랜드 제품이 남성 지향적인데 자판기 앞으로 여성만 지나다니지는 않는지' 등을 자세하게 알고 싶어함을 파악하고 자판기 앞 방문객을 매쉬로 분석하고 있습니다.

   이렇듯 발빠른 오프라인 브랜드들은 실력있는 온라인 브랜드와 협업하기 위해 매쉬를 통해 수집한 입점 제품 별 방문객 데이터를 입점사에게 제공해서 수주, 경쟁PT 상황에서 우위를 점하거나 기존 고객사의 만족도 향상을 위해 사용하고 있습니다.

mAsh 솔루션으로 분석한 데이터를 자동화된 리포트로 받아 볼 수 있습니다

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