기사
3부: 쇼핑 센터에서 반복 식별 기능이 지원되는 인원 계수 기술을 어떻게 사용할 수 있을까요?
인원 계수 기술은 개별 소매업체에 대해 제공되는 것과는 다른 가치 제안을 쇼핑 센터에 제공합니다. 쇼핑 센터에서는 전환율을 측정하기 위해서가 아니라 트래픽 데이터를 이해하고 센터 내에서 방문객이 어디로 이동하는지 분석하는 데 인원 계수를 사용합니다. 기존의 트래픽 카운터는 이러한 작업을 수행할 수 있고 이미 수행하고 있지만, 반복 식별 기술은 인원 계수를 최적화하고 한 단계 더 나아가 인사이트까지 제공할 수 있습니다.
주변 영역 너머로까지 확장되는 인원 계수
기초적 수준에서 쇼핑 센터가 알고자 하는 것은 방문자 수입니다. 기존의 인원 계수 기술은 이미 이를 수행하고 있지만, 여전히 과제가 남아 있습니다. 쇼핑 센터 방문객은 쇼핑백을 넣어두기 위해 차로 돌아가거나 건물의 다른 구역을 방문하기 위해 수시로 출입합니다. 즉, 트래픽 카운팅 장치에 다시 나타나면 다시 카운트되어 방문자 수가 인위적으로 부풀려집니다.
다행히도 반복 식별은 이러한 문제를 해결하기 위해 도입된 기능입니다.
반복 식별의 혁신적인 기술은 인공 지능을 사용하여 각 개별 방문자에게 고유한 사용자 ID를 할당합니다. 이러한 ID는 개인의 의상, 의상 패턴, 색상, 액세서리 또는 로고 등 다양한 개별 특성을 기반으로 부여됩니다. 이렇게 하면 방문자가 디바이스의 시야에서 멀어져도 다시 돌아올 때 인식되므로 해당인이 건물에 출입할 때 여러 번 계산되지 않습니다.
전체 쇼핑 센터의 체류 시간 데이터
반복 식별 기술만의 독자적 응용 분야는 인구조사 수준의 체류 시간 데이터를 제공하는 기능입니다. 전체 여정에서 개별 사용자를 추적하는 기능은 방문자가 센터 내에서 얼마나 오래 머무르는지에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이는 전체 트래픽의 샘플만을 나타내는 고객의 모바일 디바이스를 핑하여 체류 시간을 측정하는 Wi-Fi 기술로부터 반복 식별을 차별화합니다.
또한 반복 식별은 쇼핑객과 그냥 지나가는 쇼핑객을 구분할 수도 있습니다. 이는 사람들이 다른 곳으로 이동하는 도중에 매장이나 시설의 일부를 지나치는 경우가 많기 때문에 많은 매장이 있는 쇼핑 센터에 특히 유용합니다. 반복 식별은 개별 쇼핑객을 인식하여 입장 및 퇴장 시간을 기준으로 방문 시간을 측정할 수 있습니다. 이때 방문 시간 매개변수를 설정해 두면 한 사람의 방문에서 특정 임계값이 충족되지 않으면 통과자로 간주되어 무시되도록 할 수 있습니다. 이를 통해 쇼핑 센터는 소비 의사가 있는 고객과 그렇지 않은 고객을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.
고객 여정 분석 및 교차 방문
그러나 쇼핑 센터에 가장 강력한 이점 중 하나는 반복 식별이 쇼핑객의 여정을 추적하는 기능입니다. 반복 식별이 가능한 디바이스를 센터의 각 유닛에 설치하면 모든 구역의 방문자 수를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 개인이 방문한 다른 소매점도 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 반복 식별은 의류 소매업체 1을 방문한 쇼핑객의 백분율, 이후 의류 소매업체 2를 방문한 쇼핑객의 백분율 등을 계산할 수 있습니다. 또한 쇼핑 센터는 앵커 스토어가 전체 센터의 고객을 유치하고 있는지, 아니면 방문자가 특정 스토어에서만 쇼핑한 후 집으로 돌아가는지 파악할 수 있습니다.
반복 식별은 쇼핑을 위해 방문한 방문자와 레스토랑이나 영화관 같은 여가 활동을 위해 방문한 방문자 수를 파악하는 데에도 사용할 수 있습니다. 또한 대부분의 방문자가 패션 리테일러를 자주 찾는지, 건강 및 뷰티 스토어가 더 인기가 있는지 등 다양한 리테일 카테고리의 인기도에 대한 인사이트를 제공합니다. 다양한 리테일 카테고리 간의 교차 방문을 감지하여 쇼핑객 행동에 대한 포괄적인 인사이트를 제공할 수도 있습니다.
고급 히트 매핑으로 고객 여정 맵의 완성도 향상
히트 매핑은 반복 식별의 또 다른 이점으로, 쇼핑 센터에서 가장 붐비는 구역과 층, 방문객이 가장 많은 시간을 보내는 위치를 파악할 수 있게 해줍니다. 이 데이터는 임대 협상에 유용합니다. 반복 식별을 통해 가장 바쁜 유닛을 파악함으로써 센터 전체의 전략적 지점에 설치된 장치가 구역 성능에 대한 인사이트를 제공할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 센터는 위치 및 교통량에 따라 임대료를 더 잘 계획할 수 있습니다.
반복 식별을 통해 인원 계산 및 고객 여정 분석을 한 단계 업그레이드하세요
반복 식별은 쇼핑 센터의 판도를 바꾸고 있습니다. 통과자 및 중복 입장 횟수를 제외함으로써 쇼핑 센터는 방문자 수를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 센터에서 방문자의 여정 전반에 걸쳐 개인을 추적하고, 핫스팟을 식별하고, 다양한 영역에서 보낸 시간을 측정하는 기능은 임대료 협상과 트래픽 기회를 파악하는 데 매우 중요합니다. 반복 식별은 리테일 자산이 트래픽을 계산하는 방식을 최적화할 뿐만 아니라 실행 가능한 추가 인사이트를 제공하여 수익을 창출할 수 있도록 도와줍니다.
더 자세히 알고 싶으신가요? 반복 식별을 통해 쇼핑 센터나 쇼핑몰에 가치를 제공하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Sensormatic에 문의하세요.
