리테일 빅데이터를 수집∙분석하는 ‘워크인사이트’ 개발사인 조이(ZOYI)

1. 매장 방문객 솔루션 워크인사이트
ZOYI Corporation
January, 2015

2. 조이코퍼레이션 소개
■ 소셜 마케팅 플랫폼 운영하던 팀
■ 오프라인 영역에서 더 큰 기회 발견
■ 오프라인 리테일을 위한 구글 어날리틱스가 되어봐야겠다
■ 2014년 1월, 오프라인 매장들을 위한 방문객 빅데이터
서비스 워크인사이트 출시
■ 2015년 1월, 국내외 대표 브랜드의 300개 매장, 1,000개
센서 설치를 통해 신뢰성 검증
■ 아시아 지역 최초의 기술로 일본, 중국, 대만 등 7개국으로
빠르게 확장

3. 분석기술의 활용은 아직도 석기시대?
■ 구매 프로세스 전 과정을 파악하여 전략 수립
■ 구글 어날리틱스등 웹 분석도구를 통해 구매 퍼
널(Purchase Funnel)을 분석하여 개선 방법을
도출하고, 지속적으로 최적화 시키는 방식이 일
반화
■ 상위 500개 온라인 리테일 업체의 98%가 분석
도구 이용 중
■ 방문객 데이터 수집 및 활용은 아직 기초적 수준
■ POS(Point Of Sales)기로 구매 고객만 분석
■ 대형 리테일도, 적외선, CCTV 등 프로젝트성의
방문객 계수 정도만 가능하여,구매 퍼널에서 어
느 부분에 문제가 있고 개선이 가능한지 적합한
전략을 도출하기 어려움
Online Offline

4. 해결하고 싶었던 문제
*본 자료는 서비스의 이해를 돕기 위해 가공하여 만들었습니다.

5. 온라인에서 하듯 매장을 분석할 수는 없을까?
■ 온라인과 같은 수준의 오프라인 리테일 어날리틱 서비스 제공
■ 다각도로 현 상황을 진단 ➡ 상황 개선을 위한 액션플랜 도출 ➡ 실행 ➡ 분석
■ 피드백 루프를 완성하여 매장 성과를 개선, 궁극적으로 고객의 실제적 매출 증대 달성을 목표로 함

6. 0:26:
45
와이파이 신호를 매장 분석에 이용해보자
■ 스마트폰의 와이파이 신호에서 발생하는 무선 신호(와이파이 및 블루투스)를 감지하여, 방문객을 실시간으로 파
악
■ 방문객에게 별다른 행위(예: 앱 다운로드, 인터넷 접속 등)를 요구하지 않고도 체류시간 및 재방문 측정 가능
■ 특정 AP에 접속해 있지 않더라도, 휴대폰이 대기상태라도 와이파이가 켜져 있기만 하면 실시간으로 인식 가능
■ 기존 방식으로 측정이 불가능했던 매장 밖 유동인구, 고객 체류시간, 재방문 패턴 등을 파악하여 구매퍼널 완성

7. 필요한 기술들
하드웨어 및
임베디드 기술
대용량 서버 분산 및
저장 기술
리테일 분석 알고리즘 및
대용량 분석 시스템 웹&앱 서비스
Sensor Big Data Analytics Dashboard
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8. 방문객 측정 센서 만들기
■ 매장의 원하는 곳에 설치가 용이할 것
■ 설치 및 사용이 단순할 것
■ 다양한 인테리어 환경과 조화를 이룰 것
■ 향후 블루투스 마케팅에도 활용 가능할 것

9. 풀고 있는 질문들

10. 1. 매출 증감에 영향을 미친 변수는 무엇인가?
■ 한 패션 브랜드의 경우, 8월 대비 9월의 매출이 30% 하락함
■ 리포팅 전 브랜드 내부에서는 원인으로 방학시즌의 끝으로 인해 유동인구 감소 및 내방 고객 감소로 추정
8월 9월
일평균 매출
-30%

11. ■ 분석 결과 유동인구는 추석 시즌을 포함해도 증가하였으며, 매장 방문률 역시 평균이거나 오히려 상승
■ 직접적 원인은 체류전환률 및 구매전환률 하락이었으며, 이를 높이기 위한 액션 도출하여 적용하기로 함
08/01 08/05 08/09 08/13 08/17 08/21 08/25 08/29 09/02 09/06 09/10 09/14 09/18 09/22 09/26 09/30
유동인구
체류 전환율 구매 전환율 일평균 매출액
강남점 -7.25% -5.99% -21.35%
분당점 -5.32% -5.55% -36.16%
대치점 -7.81% -19.05% -19.04%
용산점 -11.53% -5.22% -10.62%
상계점 -13.40% -15.36% -31.38%
김포점 -10.28% -12.82% -22.24%
원주점 -20.23% -14.62% -37.71%
수원점 -9.63% 2.61% -9.41%
신사점 -2.56% -11.96% -10.39%
제주점 -22.70% -37.55% -34.41%
청담점 -16.24% -22.95% -28.00%
종로점 -14.15% -23.47% -38.36%
명동점 -14.44% -17.06% -31.50%
홍대점 0.30% -22.32% -53.96%
전매장 평균 -10.23% -14.33% -27.24%
0.00%
3.00%
6.00%
9.00%
12.00%
매장 방문율
8월 9월
1. 매출 증감에 영향을 미친 변수는 무엇인가?

12. 2. 매장 공간은 효율적으로 활용되고 있는가?
■ MD 개편과 가이드 배너, 접객 개선 등을 통해 해당 층 유입인원을 늘리기 위한 활동 실시
■ 변경 전 대비 변경 후 모든 존에서 체류 인원이 늘어났으며, 특히 트라이얼 존의 체류 인원이 2배 늘었을 뿐인데
매출은 5배 상승하여 긍정적 성과 평가

13. 3. 매장 별 성과는 어떻게 개선되고 있는가?
■ 가로축은 구매전환률, 세로축은 방문률, 버블 사이즈는 단위면적당 매출액
■ 그룹별 개선해야 할 KPI를 다르게 도출하여 매장별로 적합한 개선 전략을 도출 가능
A점
B점
D점
C점
E점
F점
G점
H점
M점
K점
J점
T점
L점
P점

14. 더 해결하고 싶은 과제들

15. 오프라인 리테일을 지속적으로 혁신하는 회사가 되자!
■ 업종별, 매장 형태 별, 상권 별… 다양한 케이스의 데이터 수집
■ 지속적인 자동화를 통해 효율적인 + 스마트한 매장 분석 제공
■ 하드웨어 라인업 확장
■ 분석을 통해 매출을 향상시키는 경험을 지속적으로 제공

16. 참, 그래서 저희 사람 뽑아요
■ 분석 컨설팅 00명/ 개발 00명/ PM 00명/ 디자이너 00명
■ 쇼핑을 좋아하시는 분, 온라인과 오프라인을 넘나들며 일하고 싶으신 분, 하드웨어와 소프트웨어의
콜라보를 경험해 보고 싶으신 분
■ 개발 과제도, 분석할 데이터도 무궁무진합니다! 재미있을 거예요 
■ 자세한 내용은 recruit@zoyi.co로~

17. 감사합니다.