2017.01.17

글로벌 칼럼 | 오프라인 매장이 온라인 쇼핑몰을 이기는 방법

Rob Enderle | CIO
아마존 같은 온라인 업체는 사용자 구매 행동을 분석할 수 있어 기존 오프라인 업체에 비해 상당한 우위를 가진다. 그러나 오프라인 업체도 매장 내 센서와 연결된 인공지능 플랫폼이라는 새로운 솔루션을 활용할 수 있다.

반면, 대부분의 오프라인 매장에서는 손님이 무엇을 구매했는지 정도만 알 수 있을 뿐, 그 결정을 내리기까지 어떤 상품을 관심 있게 지켜봤는지 알 수 없다. 특히 오프라인 매장에서 물건을 보고 실제 구매는 온라인으로 하는 고객이 늘어나 오프라인 업체의 속을 태웠다. 미국의 베스트 바이(Best Buy) 같은 기업이 이런 소비 패턴 때문에 상당한 타격을 입었다.

이처럼 이제 오프라인 매장에도 소비자 행동 패턴을 파악, 분석해 실시간으로 판매에 적용할 수 있는 애널리틱스 기술에 대한 수요가 매우 높다. 이런 상황에 예외인 기업은 아마도 거의 없을 것이다. 물론 오프라인 매장은 테크놀로지 리더보다는 팔로워(추종자)에 가깝고, 비용 절감에 대한 압박 때문에 기술에 투자하기가 쉽지 않다. 그래서 더 현명한 투자가 필요하다.

필자는 얼마 전 열린 CES에서 오프라인 매장의 이런 문제를 해결해 줄 가능성을 발견했다. 클로버리프(Cloverleaf)라는 기업이 내놓은 딥 러닝 AI 플랫폼이다. 인스토어 센서에 연동된 이 플랫폼을 잘 활용하면 오프라인과 온라인의 기술 간극을 줄이고 오프라인 리테일 업체의 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것이다.

물론 배송 체계나 온라인 상품 선택 옵션에 대응하는 개선이 필요하긴 하지만, 온라인을 제패한 아마존이 이제 오프라인으로 진출하고 있는 상황에서 오프라인 리테일 업체가 마냥 뜸만 들이고 있을 수는 없다. 이제 이 솔루션에 대해 더 자세히 알아보자.

머천다이징
필자는 대학에서 머천다이징을 전공했다. 매장 진열이나 고객 행동 패턴 등을 분석해 매장 면적당 판매량을 극대화하는 세일즈의 한 분야이다. 그러나 이보다는 기술에 더 관심이 있어 곧 다른 분야로 옮겼다. 머천다이징은 인간 심리에 대한 연구와 분석에 그 기반을 두고 있지만 기본적으로 기술을 활용하는 분야는 아니었고 그것은 오늘날에도 크게 달라지지 않았다.

지난 몇 년간 필자는 고객 행동을 모니터링하고 이를 기반으로 오프라인 쇼핑 경험을 온라인의 그것과 유사하게 만드는 데 중점을 둔 몇 가지 프로젝트에 참여했었다. 안타깝게도 이런 프로젝트는 대부분 실패로 돌아갔는데, 벤처캐피털이 애초에 예상했던 것보다 훨씬 많은 비용이 발생했고 모든 것을 스스로 만들어야 했기 때문이다.

엔젤 투자자를 모아 솔루션을 구체화하는 방법도 있었지만, 애초에 벤처캐피털의 지지를 받지 못하는 솔루션을 매장에서 실현하는 데에는 한계가 있었다. 그러나 인공지능 기술이 발달하고 센서 가격이 저렴해지면서 프로젝트 비용도 줄어들게 됐고 기존 매장에 적용될 수 있는 시스템 역시 한층 매력적으로 다가오게 됐다(슬프게도 필자와 일하던 사람은 모두 기술 솔루션보다 오프라인 스토어 제작에 관심이 있었다).

필자가 클로버리프에 관심을 두게 된 것은 이런 이유에서였다. 클로버리프는 어떤 오프라인 매장에도 다 적용될 수 있는 솔루션을 제공하면서도 직접 매장을 만들려고 하지 않았다. 덕분에 비용이 여러 방면으로 분산됐고 인스토어 비용이 줄면서 프로젝트 전체의 성공 가능성도 커졌다.


클로버리프
클로버리프가 제공하는 솔루션은 센서와 디스플레이(현재는 LCD이다)의 조합 형태로 돼 있다. 실시간으로 고객 행동을 모니터링하고 고객이 관심 갖는 품목이 무엇인지 관찰한다. 또한, 디스플레이와 연동된 클라우드 기반 AI 시스템은 고객의 행동에서 패턴을 찾아내 특정 상품군이 고객의 흥미를 끌지 못하고 있다고 판단될 경우 이를 매장에 알린다. 디스플레이가 손상되었거나 설치된 지점에서 제대로 작동하지 않을 경우에도 자동으로 이를 알린다. 스팟 인센티브를 활용해 고객의 구매를 유도하기도 한다.

원래 매장 직원이 하던 일을 자동화하는 이런 솔루션을 잘 활용하면 실시간으로 매대 공간을 관리하고, 고객의 오프라인 매장 방문 경험을 더 즐거운 것으로 바꿀 수 있다. 매장에 방문해서 제품을 보기만 하고 실제 구매는 아마존을 이용하는 고객에게 가격 조정을 통해 구매를 유도하고 즉흥적 구매를 늘리기 위한 맞춤형 인센티브를 제공하거나 제품을 매대에서 꺼낼 때 자동으로 결제가 되는 시스템도 가능해질 것이다. 하지만 이 모든 일은 매장을 방문한 고객의 행동을 분석하고 이 정보를 판매에 활용할 수 있을 때만 가능하다.

고객 행동 정보가 열쇠다
온라인 유통업체와 경쟁하기 위해서는 매장 방문 고객에 대한 정보를 놓치지 않아야 한다. 얼마 전까지만 해도 오프라인 매장에서 이를 실현하려면 너무 큰 비용이 들었다. 예산이나 기술은 부족한 상황에서 모든 인프라스트럭처를 매장에서 직접 갖추어야 했기 때문이었다.

클로버리프는 이 문제에 대한 해결의 실마리를 제시한다. 매장 판매를 극대화할 뿐 아니라 오프라인 매장 자동화를 통해 온라인 리테일에 대항해 경쟁력을 키울 수 있는 열쇠가 될 수도 있다. 날이 갈수록 더 스마트해지고 있는 아마존과 같은 온라인 거인에 대항하기 위해 반드시 필요한 ‘스마트’한 오프라인 리테일 구축의 초석을 놓았다고 할 수 있다. editor@itworld.co.kr 


2017.01.17

글로벌 칼럼 | 오프라인 매장이 온라인 쇼핑몰을 이기는 방법

Rob Enderle | CIO
아마존 같은 온라인 업체는 사용자 구매 행동을 분석할 수 있어 기존 오프라인 업체에 비해 상당한 우위를 가진다. 그러나 오프라인 업체도 매장 내 센서와 연결된 인공지능 플랫폼이라는 새로운 솔루션을 활용할 수 있다.

반면, 대부분의 오프라인 매장에서는 손님이 무엇을 구매했는지 정도만 알 수 있을 뿐, 그 결정을 내리기까지 어떤 상품을 관심 있게 지켜봤는지 알 수 없다. 특히 오프라인 매장에서 물건을 보고 실제 구매는 온라인으로 하는 고객이 늘어나 오프라인 업체의 속을 태웠다. 미국의 베스트 바이(Best Buy) 같은 기업이 이런 소비 패턴 때문에 상당한 타격을 입었다.

이처럼 이제 오프라인 매장에도 소비자 행동 패턴을 파악, 분석해 실시간으로 판매에 적용할 수 있는 애널리틱스 기술에 대한 수요가 매우 높다. 이런 상황에 예외인 기업은 아마도 거의 없을 것이다. 물론 오프라인 매장은 테크놀로지 리더보다는 팔로워(추종자)에 가깝고, 비용 절감에 대한 압박 때문에 기술에 투자하기가 쉽지 않다. 그래서 더 현명한 투자가 필요하다.

필자는 얼마 전 열린 CES에서 오프라인 매장의 이런 문제를 해결해 줄 가능성을 발견했다. 클로버리프(Cloverleaf)라는 기업이 내놓은 딥 러닝 AI 플랫폼이다. 인스토어 센서에 연동된 이 플랫폼을 잘 활용하면 오프라인과 온라인의 기술 간극을 줄이고 오프라인 리테일 업체의 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것이다.

물론 배송 체계나 온라인 상품 선택 옵션에 대응하는 개선이 필요하긴 하지만, 온라인을 제패한 아마존이 이제 오프라인으로 진출하고 있는 상황에서 오프라인 리테일 업체가 마냥 뜸만 들이고 있을 수는 없다. 이제 이 솔루션에 대해 더 자세히 알아보자.

머천다이징
필자는 대학에서 머천다이징을 전공했다. 매장 진열이나 고객 행동 패턴 등을 분석해 매장 면적당 판매량을 극대화하는 세일즈의 한 분야이다. 그러나 이보다는 기술에 더 관심이 있어 곧 다른 분야로 옮겼다. 머천다이징은 인간 심리에 대한 연구와 분석에 그 기반을 두고 있지만 기본적으로 기술을 활용하는 분야는 아니었고 그것은 오늘날에도 크게 달라지지 않았다.

지난 몇 년간 필자는 고객 행동을 모니터링하고 이를 기반으로 오프라인 쇼핑 경험을 온라인의 그것과 유사하게 만드는 데 중점을 둔 몇 가지 프로젝트에 참여했었다. 안타깝게도 이런 프로젝트는 대부분 실패로 돌아갔는데, 벤처캐피털이 애초에 예상했던 것보다 훨씬 많은 비용이 발생했고 모든 것을 스스로 만들어야 했기 때문이다.

엔젤 투자자를 모아 솔루션을 구체화하는 방법도 있었지만, 애초에 벤처캐피털의 지지를 받지 못하는 솔루션을 매장에서 실현하는 데에는 한계가 있었다. 그러나 인공지능 기술이 발달하고 센서 가격이 저렴해지면서 프로젝트 비용도 줄어들게 됐고 기존 매장에 적용될 수 있는 시스템 역시 한층 매력적으로 다가오게 됐다(슬프게도 필자와 일하던 사람은 모두 기술 솔루션보다 오프라인 스토어 제작에 관심이 있었다).

필자가 클로버리프에 관심을 두게 된 것은 이런 이유에서였다. 클로버리프는 어떤 오프라인 매장에도 다 적용될 수 있는 솔루션을 제공하면서도 직접 매장을 만들려고 하지 않았다. 덕분에 비용이 여러 방면으로 분산됐고 인스토어 비용이 줄면서 프로젝트 전체의 성공 가능성도 커졌다.


클로버리프
클로버리프가 제공하는 솔루션은 센서와 디스플레이(현재는 LCD이다)의 조합 형태로 돼 있다. 실시간으로 고객 행동을 모니터링하고 고객이 관심 갖는 품목이 무엇인지 관찰한다. 또한, 디스플레이와 연동된 클라우드 기반 AI 시스템은 고객의 행동에서 패턴을 찾아내 특정 상품군이 고객의 흥미를 끌지 못하고 있다고 판단될 경우 이를 매장에 알린다. 디스플레이가 손상되었거나 설치된 지점에서 제대로 작동하지 않을 경우에도 자동으로 이를 알린다. 스팟 인센티브를 활용해 고객의 구매를 유도하기도 한다.

원래 매장 직원이 하던 일을 자동화하는 이런 솔루션을 잘 활용하면 실시간으로 매대 공간을 관리하고, 고객의 오프라인 매장 방문 경험을 더 즐거운 것으로 바꿀 수 있다. 매장에 방문해서 제품을 보기만 하고 실제 구매는 아마존을 이용하는 고객에게 가격 조정을 통해 구매를 유도하고 즉흥적 구매를 늘리기 위한 맞춤형 인센티브를 제공하거나 제품을 매대에서 꺼낼 때 자동으로 결제가 되는 시스템도 가능해질 것이다. 하지만 이 모든 일은 매장을 방문한 고객의 행동을 분석하고 이 정보를 판매에 활용할 수 있을 때만 가능하다.

고객 행동 정보가 열쇠다
온라인 유통업체와 경쟁하기 위해서는 매장 방문 고객에 대한 정보를 놓치지 않아야 한다. 얼마 전까지만 해도 오프라인 매장에서 이를 실현하려면 너무 큰 비용이 들었다. 예산이나 기술은 부족한 상황에서 모든 인프라스트럭처를 매장에서 직접 갖추어야 했기 때문이었다.

클로버리프는 이 문제에 대한 해결의 실마리를 제시한다. 매장 판매를 극대화할 뿐 아니라 오프라인 매장 자동화를 통해 온라인 리테일에 대항해 경쟁력을 키울 수 있는 열쇠가 될 수도 있다. 날이 갈수록 더 스마트해지고 있는 아마존과 같은 온라인 거인에 대항하기 위해 반드시 필요한 ‘스마트’한 오프라인 리테일 구축의 초석을 놓았다고 할 수 있다. editor@itworld.co.kr 


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