퍼블리부 149 데이터는 온천지에 널려 있습니다. 그것을 수집하고 가공하여 어떻게 분석하고 우리 비즈니스에 적용할 것인지 고민이 필요합니다. 오늘은 특별히 오프라인 매장이 데이터를 수집하는 방법에 대한 내용을 공유합니다. 물건이 아닌 ‘데이터’를 팝니다: 오프라인 매장이 고객 데이터를 수집하는 방법 저자 정희선 새로운 오프라인 비즈니스 모델, '베타(b8ta)'를 소개합니다. 베타는 2015년 미국 실리콘밸리에서 창업한 스타트업으로 지난 아티클에서 소개한 '서비스로의 리테일 (Retail as a Service, RaaS)*'의 선구자라고 불리는 곳입니다. 즉, 베타는 물건의 판매를 주된 목적으로 하는 매장이 아니라 브랜드와 제품을 전시하고 소개하는 쇼룸형 점포라고 생각하시면 됩니다. 베타는 크게 두 가지 특징을 가지고 있습니다. 천장에 달린 카메라가 고객을 관찰하고 고객 행동 데이터를 수집하는 것입니다. 온라인에서 고객 행동을 수집하듯이 이곳은 오프라인 점포 내에서 고객들의 행동 데이터를 수집하여 제조사에게 제공합니다. 또한 판매 직원이 제품을 시험해 보는 방문객과 커뮤니케이션을 통해 얻은 의견을 모아서 제조사에 전달합니다. 점포의 천장에는 22대의 AI 카메라가 설치되어 있습니다. 이를 통해 고객이 점포를 들어서는 순간부터 연령과 성별, 움직임과 동선, 어느 제품에 관심을 보였는지*, 어느 제품을 체험해 보았는지 등을 추적합니다. * 5초 이상 머물면 관심을 보였다고 여김 12월 7일 총 방문객 100명 중 A 제품에 관심을 보인 사람은 40명(40%)이며 이들 중 30%는 30대 여성, 20%는 40대 여성이었고, 관심을 보인 40명 중 실제로 제품을 만져보거나 체험해본 사람은 80%이다. 큰 상업 시설에 점포를 만들어 들어간다 해도 몇 명이 체험했는지, 몇 명이 직원과 대화를 했는지, 그리고 그 제품에 관해 어떤 피드백을 주었는지 알 수 없다. 우리가 가지고 있는 데이터에 베타에서 얻은 데이터를 융합하여 고객을 더 잘 이해하고자 한다. 체험형 점포에서는 물건 판매보다는 제품과 브랜드를 알리는 것이 중요하기 때문에 매출이 아닌 방문 고객 수가 중요한 지표가 됩니다. 많은 사람들이 방문하는 것이 가장 중요하겠죠.