연말은 리테일러에게 항상 도전이자 기회이며, 올해도 예외는 아닙니다. 걷잡을 수 없는 인플레이션의 결과로 소비자는 더욱 신중하게 쇼핑을 하고 있는 가운데 많은 사람들이 전반적으로 허리띠를 졸라매고 있으므로, 꼭 필요하지 않은 연말 선물에 대한 지출은 이전 몇 년간에 비해 다소 감소될 것으로 보입니다.

이를 감안했을 때, 연말을 성공으로 이끌기 위해 리테일러가 할 수 있는 일에는 무엇이 있을까요? 리테일러는 우수한 고객 경험을 제공하고 쇼퍼의 지출 여력이 줄어들었음에도 최대의 지출 점유율을 확보할 수 있을까요? 가능합니다. 이 팁들을 잘 생각해 보고 일찍 시작한다면 말이죠.

온라인 구매 후 매장 픽업(BOPIS) 및 온라인 구매 후 도로변 픽업(BOPAC)은 팬데믹이 최고조에 달한 기간 동안 큰 증가를 보였습니다. 하지만 코로나가 줄어드는 기미를 보이더라도, 쇼퍼는 이 방식이 제공하는 편의성을 포기할 것이라 기대하지 마십시오. 실제로 eMarketer는 BOPIS 및 BOPAC의 사용이 2024년까지 꾸준히 증가할 것이며, 매출은 매년 약 15~20%씩 증대될 것으로 내다보고 있습니다.

그러므로 BOPIS/BOPAC의 이용률은 가까운 미래에 갑자기 급격한 성장을 보이지는 않더라도 지속적으로 늘어나는 추세이므로, 리테일러는 이번 연말 시즌에 옴니채널 운영을 시험해보아야 할 것입니다. 여기에는 재고 정확성부터 매장 내 가용성, 그리고 주문 처리 등 모든 것이 망라됩니다.

다음을 고려하십시오.

• 재고 관리 시스템에서 무엇이 재고실, 진열대에 있는지, 또는 품절인지를 정확하게 확인할 수 있다고 자신하십니까?
• 재고, POS(Point-of-Sale), 전자상거리 시스템이 실시간으로 원활하게 통신하고 있습니까? 쇼퍼가 온라인에서 믿고 구매할 수 있습니까? 또는 온라인에서 원하는 상품을 찾아냈는데 실제로는 재고가 없다는 말을 듣게 됩니까?
• 소비자가 매장 또는 노변에서 상품을 빠르고 편리하게 픽업할 수 있습니까? 주문 처리 구역이 명확하게 표시되어 있고 쉽게 접근할 수 있습니까?
• 재고실에서 구매 영역까지의 경로는 쇼퍼가 쉽고 빠르게 찾아다닐 수 있습니까?

위 질문 중 어느 하나에 대한 답이든 부정적이라면, 연말 BOPIS/BOPAC 주문은 일부만 처리할 수 있거나 전혀 처리할 수 없을지도 모릅니다. 질낮은 고객 경험으로 이어질 것이 분명하고, 어떤 경우에는 회사와 고객 모두가 비용을 치러야 할 것입니다.

적당히 되는 대로 물건을 찾아보기보다는 특정 상품을 염두에 두고 쇼핑하는 소비자가 늘어나고 있으므로, 우수한 고객 서비스는 필수입니다. 결국 특정 제품이나 사이즈 또는 색상을 찾을 때 도움이 필요하거나, 제품 또는 서비스에 대한 질문이 있을 것입니다. 구매를 하기 위해 매장을 방문했는데, 직원을 찾을 수 없거나, 모든 직원이 재고 보충과 같은 작업을 하느라 바쁘다면, 매장은 판매 기회를 놓치게 될 것입니다.

따라서 연말에 매장을 매번 직원으로 가득 채우는 방식보다는, 실제 트래픽 데이터를 기반으로 인력 운용을 계획하는 것이 도움이 됩니다. 이렇게 하려면 트래픽 계수 기술 이 필요합니다. 이 기술은 고도로 정확하고, 안정적이고, 바로 이용할 수 있으며, 쉽게 구현할 수 있습니다. 이러한 솔루션으로 매장의 실제 트래픽에 대한 실세계 데이터를 확보할 수 있으므로, 가장 붐비는 날짜와 시간을 구체적으로 파악할 수 있습니다. 이러한 정보에 기반하여 인력을 보다 효과적으로 배치할 수 있고, 가장 붐비는 시간대에 모든 직원을 확보해 둘 수 있으며, 고객에 중점을 두지 않는 활동을 하루 중 이러한 활동에 가장 적합한 시간대로 옮길 수 있습니다.

이렇게 하면 항상 고객을 지원할 직원을 준비해 둘 수 있을 뿐만 아니라, 바쁘지 않은 상태에서 불필요하게 교대하지 않게 되므로 비용을 절감할 수 있습니다.

관련하여 연간 보고서, '북미 지역의 가장 붐비는 2022년 쇼핑 기간'을 참고해보시기 바랍니다. 기록 데이터, 날씨 패턴, 쇼퍼 트렌드 및 선호도, 중요 이벤트 등에 기반한 이 보고서는 트래픽을 예상하고 스마트하게 인력 운용을 계획하는 데 큰 도움이 되는 자료입니다.

쇼퍼 페르소나는 이미 확보해 두었습니다. 그룹 및 판매 대상 테스트도 실시했을 수 있습니다. 하지만 매일마다 매장을 드나드는 사람들에 대해 정말 제대로 알고 계십니까? 연령, 성별, 쇼핑 선호도 등에 대한 구체적인 인구학 정보를 보유하고 계십니까? 그렇지 않다면 가능한 효과적으로 마케팅, 판매 또는 상품 진열을 수행하고 있지 않다는 것이며, 이 경우 다가오는 연말 수익의 잠재력을 최대한 수익화할 수 없을 것입니다.

이렇게 매우 구체적인 정보를 다 어떻게 알아낼 수 있을까요? 가장 간단하고도 비용효과적인 방법은 Computer Vision 기술을 활용하는 것입니다. Computer Vision Analytics를 이용하여 인구학 정보 및 매장 내 행동에 대한 데이터를 수집할 수 있으므로, 매장을 누가, 언제 찾으며, 얼마나 오래 머무는지, 진열장 앞과 옆쪽에서 얼마나 오래 시간을 보내는지, 구매를 위해 어떤 경로를 택하는지를 알아낼 수 있습니다.

소비자 인사이트의 또 다른 가치 있는 출처는 고급 쇼퍼 모빌리티 데이터입니다. 이 데이터는 고객이 매장 방문 전후에 찾아가는 곳은 어디인지와 함께, 이들이 방문하는 다른 리테일러, 그리고 이러한 리테일러 대비 매장 실적을 보여줍니다.

이러한 두 솔루션을 함께 사용함으로써, 쇼퍼가 누구이고, 쇼퍼가 원하는 것이 무엇이며, 진열대 및 프로모션에 이들이 어떻게 반응하는지와, 지출 점유율을 두고 경쟁하는 다른 리테일러에 대해 강력하고도 빈틈없는 정보를 파악할 수 있습니다. 그 결과 모호한 페르소나가 아닌 실제 고객에 대한 마케팅, 판매, 상품 진열을 진행할 수 있습니다.

이를 연말에 적용해 본다면, 연말 기회를 온전히 수익화할 수 있게 되며, 따라서 영업 이익을 늘리는 데 큰 도움이 될 것입니다.

이번 연말 시즌에 고객은 지출을 줄이려 할 수 있지만, 그런다고 쇼핑을 하지 않는다는 것은 아닙니다. 다만 쇼핑을 하더라도 보다 분명한 목적과 함께, 특정 제품을 염두에 두고 매장을 찾을 것입니다. 그 중 상당수는 또한 우선적으로 빠르고 간편한 쇼핑을 원할 것입니다. 이러한 요소를 염두에 두고 리테일러는 다음에 대해 고려해야 합니다.

• BOPIS/BOPAC 주문 처리 작업 최적화
• 매장 및 온라인 모두에서 최대한 정확한 재고를 유지
• 실세계 트래픽 데이터에 기반한 인력 운용
• 쇼퍼가 누구이고, 쇼퍼가 원하는 것이 무엇이며, 진열대 및 프로모션에 어떻게 반응하는지를 파악하기 위한 Computer Vision Analytics 및 모빌리티 데이터 활용

이와 같은 4가지 방법을 실제로 구현할 수 있다면 틀림없이 우수한 연말 리테일 쇼핑 경험을 제공할 수 있을 것입니다. 그런데 이것이 전부가 아닙니다. 최신 백서, 2022년 연말 리테일 쇼퍼 인사이트 위시 리스트를 지금 받아보세요. 이 문서에는 이번 연말 시즌에 우수한 경험을 제공하여 고객을 행복하게 하고 건강한 영업 이익을 거두기 위해 사용할 수 있는 많은 통찰력이 담겨 있습니다.