Godiva – 리테일 유동인구 집계 활용 모범 사례
요약
런던 Regent Street 매장은 Godiva의 유럽 내 최대 규모 매장 중 하나입니다. 경영진은 이 플래그십 매장의 방문객(Foot traffic) 수를 늘리고 싶어 했습니다. 이에 따라 구매 전환율과 비주얼 머천다이징 캠페인의 효과를 파악하기 위해 쇼퍼 유동인구 데이터를 분석하기로 결정했습니다. 당시 Godiva는 유럽 지역에서 트래픽 카운팅 솔루션을 사용하지 않고 있었으며, 매장 실적을 비교 평가할 수 있는 과거 데이터도 전혀 없는 상태였습니다.
Regent Street 매장에서는 초기 분석을 위해 직원을 고용하여 매장에 들어오고 나가는 쇼퍼의 수를 수동으로 직접 세도록 했습니다. 하지만 프리미엄 브랜드의 명성에 걸맞은 더 정교하고 고도화된 솔루션이 필요하다는 사실을 곧 깨닫게 되었습니다.
솔루션
Godiva의 미국 전역 매장에서는 이미 ShopperTrak의 피플 카운팅 기술을 사용하고 있었으며, 이를 통해 유동인구 흐름과 구매 전환율의 상관관계를 분석하고 데이터 트렌드를 분석하는 데 큰 효과를 보고 있었습니다. 유럽 매장 역시 고도로 정확한 유동인구 측정 데이터를 확보하고, 그룹 전체에 걸쳐 일관된 기준을 유지하기 위해 동일한 솔루션을 선택했습니다. 이 기술은 유럽 내 직영 매장에 전면 도입되었으며, 도입 후 3개월 만에 예상을 완전히 뛰어넘는 결과를 만들어냈습니다.
현재 Godiva는 프랜차이즈 매장에도 이 솔루션을 장려하여, 유동인구 측정 및 분석에 있어 통합적이고 일관된 접근 방식의 혜택을 누릴 수 있도록 하고 있습니다.
Regent Street 매장에서 ShopperTrak 솔루션을 통해 가장 먼저 발견한 사실은 방문객의 4분의 3이 실제로는 제품을 구매하지 않고 매장을 나간다는 점이었습니다. 또한 데이터 분석 보고서에 따르면, 기존에 직원들이 예상했던 전통적인 점심시간 혼잡대가 아니라, 오후 2시에서 3시 사이에 제품을 구매하는 사람이 가장 많다는 사실이 밝혀졌습니다. 이러한 인사이트 덕분에 매장은 고객 서비스와 구매 전환율을 개선하기 위해 직원 배치 수준에 큰 변화를 줄 수 있었습니다.
과제
유럽 매장들은 사실상 처음부터 시작하는 단계였으며, 측정을 위한 확고하고 명확한 기준이 없었기 때문에 직원들은 자신들의 구매 전환율을 벤치마킹할 수 없었습니다. 리테일에서 평균 구매 전환율은 섹터, 위치, 그리고 고급 브랜드냐 가성비 브랜드냐에 따라 달라집니다. 이러한 전환율은 Godiva 매장 네트워크 전반에서도 상당한 차이를 보였습니다. 일부는 관광객 밀집 지역에, 다른 일부는 비즈니스 및 금융 지구에 위치하는 등 매장 입지가 다양했기 때문에, 피크 시간대의 유동인구 흐름과 구매 전환율이 일치하지 않았습니다.
ShopperTrak은 Godiva 측에 각 매장을 네트워크 전체와 단순 비교하기보다는, 개별 매장의 트렌드를 분석하는 것이 더 정확하다고 조언했습니다. 또 다른 과제는 내부 구성원의 공감대 형성이었습니다. Godiva의 직원들은 트래픽 카운팅이라는 개념에 익숙하지 않았습니다. 많은 직원과 매니저들은 이 기술이 제대로 작동하지 않는다고 의심하거나, 이것이 실적을 개선할 수 있을지 확신하지 못했습니다. 하지만 교육과 훈련을 통해 매장 매니저들은 이 기술을 적극적으로 지지하는 역할을 하게 되었습니다. 이후 매장 매니저들은 자신들의 팀원들과 협력하여 매장 전체가 이 솔루션의 혜택을 누릴 수 있도록 노력했습니다. 결과적으로 전체 매출이 증가하는 것을 눈으로 확인하게 되면서, 매장 매니저들은 유동인구 측정 데이터를 가치 있는 도구로 적극적으로 받아들였습니다.
결과
트래픽 카운팅 기술을 도입한 후, Godiva의 Regent Street 매장은 즉각적인 조치를 취할 수 있었으며, 단 6주 만에 매장 내 결제 건수가 10% 증가했고 구매 전환율은 24%에서 26.5%로 증가했습니다. 이제 매장 매니저들은 항상 적정 고객 대비 직원 비율을 유지하고, 유동인구가 가장 많은 피크 시간대에 가장 우수한 직원을 매장에 배치할 수 있도록 근무 일정을 계획할 수 있게 되었습니다. 또한 구매 전환율이 떨어지는 시점에 따라 어떤 직원에게 추가 교육이 필요한지 데이터로 식별할 수 있게 되었으며, 유동인구가 적은 한산한 시간을 활용해 상품 재고를 보충하는 계획을 세울 수 있게 되었습니다.
현재 유동인구 트렌드와 구매 전환율 데이터는 연간 재무 목표를 계획하는 데 활용되고 있습니다. 이를 통해 예상 매출을 예측하고, 프로모션 진행 시기를 결정하며, 구매 전환율을 점진적으로 높이기 위한 목표를 수립하고 있습니다. 이 솔루션은 또한 예상치 못한 혜택을 가져다주었습니다. 예를 들어, 쇼윈도 디스플레이는 프리미엄 럭셔리 브랜드인 Godiva에게 특히 중요합니다. 쇼윈도 디스플레이는 매달 교체되며, 각 디스플레이가 매장 방문객 유입에 미치는 효과를 이제 ShopperTrak 데이터를 통해 정밀하게 분석하고 있습니다.
매니저들은 이 데이터를 활용해 교육이 필요한 부분을 식별하고 재고 보충 타이밍을 최적화했습니다.
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