식료품점이 데이터 분석을 활용하는 10가지 방법

식료품 소매유통업체들은 고객을 더욱 깊이 이해하고, 매장의 효율성과 수익성을 높이기 위한 도구로서 데이터 분석을 갈수록 적극적으로 활용하고 있습니다.

데이터 분석이 가져다주는 가장 중요한 이점은 고객 행동에 대한 귀중한 인사이트를 확보할 수 있다는 점입니다. 구매 내역, 인구 통계, 소셜 미디어 활동 등의 고객 관련 데이터를 분석함으로써 식료품점은 고객의 동기를 더 잘 이해할 수 있습니다. 나아가 새롭게 얻은 고객 관련 지식을 활용하여 마케팅 전략을 맞춤화하고 판매를 촉진할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 가장 충성도가 높은 고객이 노년층이라는 사실을 파악한 식료품점은 노년층 대상 특별 프로모션을 기획하여 매출을 향상시킬 수 있습니다.

또한 판매 데이터를 분석하여 판매가 부진한 제품을 파악한 뒤 그에 맞춰 재고를 조정하여 비용을 최소화하고 수익을 극대화할 수도 있습니다. 데이터 분석은 유제품, 계란, 고기 등의 상하기 쉬운 상품 취급과 관련하여 특히 중요한 역할을 수행합니다. 데이터 분석을 활용하면 매장의 계산 절차를 평가하고 개선이 필요한 영역을 파악하는 것도 가능합니다. 식료품점은 데이터에 기반한 평가 결과를 토대로 가장 적절한 계산대 수를 결정하거나, 계산원들에게 어떠한 추가 교육을 제공해야 할지 파악할 수 있습니다.

마지막으로 식료품 소매유통업체는 여러 매장의 판매 데이터를 분석하여 새로운 업계 트렌드와 고객 선호도의 변화 방향을 파악할 수 있습니다. 다수의 매장 데이터를 통합 분석함으로써 신제품 출시 및 제품 믹스 변경과 관련된 정보를 얻을 수 있습니다.

식료품 데이터 분석이란?

식료품 데이터 분석(Grocery Data Analytics)이란 식료품점이 고급 소프트웨어 애플리케이션을 사용하여 구매 내역, 거래, 재고 내역을 비롯한 다양한 원시 데이터를 분석함으로써 더 나은 마케팅, 재고 관리, 판촉, 인력 계획 및 기타 다양한 의사 결정을 개선할 수 있는 절차를 의미합니다.

예를 들어, 분석 소프트웨어는 고객 레코드에 저장된 쇼핑 내역에 특정 알고리즘을 적용함으로써 온라인 쇼핑객들이 입력한 온라인 검색어를 바탕으로 그들이 함께 구매할 가능성이 높은 상품 유형을 예측할 수 있습니다. 분석 소프트웨어로 콜센터 로그를 조사하여 고객 서비스 상담원들에게 특정 제품 관련 문제를 전파하고, 해당 제품에 대해 문의하는 고객에게 해결책이나 대안을 제공함으로써 불만스럽던 고객 경험을 놀라움과 기쁨으로 바꿀 수도 있습니다. 많은 식료품점들은 과거의 판매 데이터에 분석 소프트웨어를 적용하여 더 현명한 구매 결정을 내리고, 고객들의 수요를 성공적으로 충족하고 있습니다.

핵심 요점

• 식료품점은 데이터 분석을 통해 고객 행동과 선호도를 파악하고, 해당 정보를 가격 최적화, 재고 관리 개선, 마케팅 프로그램 효과 분석, 고객 서비스 개선 등에 활용할 수 있습니다.
• 식료품점은 데이터 분석을 통해 제품 추천을 개인화하고, 각 고객별로 타기팅된 프로모션을 제공함으로써 보다 많은 수익을 창출할 수 있습니다.
• 또한 식료품점 관리자는 데이터 분석 결과를 바탕으로 구매 주기를 개선하여 식품의 신선도를 유지하고, 최적의 매장 내 온도를 유지하고, 도난이나 사기 행위로부터 비롯된 것일 수 있는 의심스러운 추세를 파악하고, 그 외에도 다양한 종류의 '누수'를 줄일 수 있습니다.
• 식료품점은 데이터 분석을 통해 계산원들을 시간대별로 효과적으로 배치함으로써 계산 시간을 최소화할 수 있습니다.

식료품점용 데이터 분석에 대한 자세한 설명

식료품 소매유통업계는 갈수록 복잡해지고, 경쟁 또한 치열해지고 있는 분야입니다. 식료품점은 가격 인플레이션, 지속적 공급 차질, 기후 변화, 코로나19 팬데믹의 여파로 인한 고객 행동 변화 등의 시장 환경 변화에 적응하고, 식품 알레르기 및 식단에 대한 관심 증가, 지속 가능한 방식으로 키워진 유기농 제품에 대한 수요 증가 등의 새로운 소비자 동향 역시 빠르게 파악하여 대응해야 합니다.

데이터 분석 소프트웨어는 식료품점이 그간의 경험을 통해 축적해 온 방대한 양의 데이터를 분류하고, 서로 다른 데이터 간의 상호 연관성을 파악하여 개선된 비즈니스 의사 결정을 적시에 내릴 수 있도록 기여하는 도구들을 제공합니다. 데이터 분석 기술은 데이터의 역할을 단순히 식료품점의 지난 주, 월, 분기별 재무 성과를 설명하는 도구에서 미래를 예측하고 가장 좋은 기회를 잡을 수 있는 방법을 제시하는 도구로 바꾸어 놓았습니다. 예를 들어 식료품점은 데이터 분석을 활용하여 특정 지역 내 소비자 구매 패턴의 미묘한 변화(예: 대학 인근 매장에서 콜리플라워 피자에 대한 수요가 갑자기 증가하는 경우)를 감지하고, 해당 지역에 위치한 매장들에서 다른 지역들보다 특정 품목을 더 많이 취급할 것을 권장할 수 있습니다.

식료품점이 데이터 분석을 활용하는 10가지 방법

식료품 소매업체는 데이터 분석을 주기적으로 수행하여 내부 및 외부 데이터 소스로부터 입고된 재고 상품의 상태, 상품 판매 또는 반품에 따른 재고 수준의 변화, 매장에서 쇼핑하는 소비자들의 유형, 경쟁업체들의 가격 정책 등에 대한 데이터를 수집합니다. 수집한 데이터는 지속적인 보강과 분석을 통해 마케팅 및 프로모션 제안, 가격 수준, 재주문, 반품 등을 개선하는 데 사용합니다.

1. 재고 관리

재고 관리는 상하기 쉬운 상품을 대량 취급하는 식료품 비즈니스의 가장 까다로운 요소 중 하나입니다. 데이터 분석은 식료품 소매유통업체가 유제품, 육류, 생선 및 기타 부패하기 쉬운 식품들의 재고를 충분히 확보하고, 현재 진열 중인 제품을 언제까지 판매할지 결정하는 과정에 기여합니다.

또한 식료품점은 데이터 분석을 활용하여 가장 효율적인 물류 센터 및 트럭 운송 경로를 선택함으로써 운송 비용을 절감할 수 있습니다. 나아가 비식품 품목의 재고를 관리하고, 계절 상품(예: 명절 장식)을 적시에 진열하는 데에도 데이터 분석을 활용할 수 있습니다.

2. 사기 및 도난 감지

식료품점은 데이터 분석을 통해 비정상적 고객 구매 패턴을 식별하고 재고 수준을 추적하여 사기 및 도난을 감지할 수 있습니다. 예를 들어 POS 데이터에 기반한 분석은 비정상적으로 많은 상품을 구매하거나 자주 반품하는 사례를 식별하여 환불 사기를 시도하는 고객을 적발하는 데 기여합니다. 데이터 분석을 통해 계산원이 친구나 친척과 공모하여 일부 상품을 부적절하게 할인해 주는 방식의 사기(소위 '스윗하팅[sweethearting]')를 저지르는지 확인할 수도 있습니다. 또한 식료품점은 데이터 분석을 사용하여 실제 재고 수준과 매장 시스템에 기록된 재고 간의 불일치를 식별할 수 있습니다.

3. 개선된 제품 변질 관리

식료품점은 데이터 분석 도구를 활용하여 진열 중인 식품, 음료 및 기타 품목이 상하는 시점을 예측할 수 있는 모델을 생성하여 제품의 변질을 방지하거나 최소화할 수 있습니다. 운송 중, 특정 물류 회사, 특정 매장 내 특정 구역 등 제품의 변질이 발생하는 영역을 식별하여 사전에 방지할 수도 있습니다. 또한 식료품점은 데이터 분석을 통해 온도, 습도, 빛과 같이 제품의 변질에 영향을 미치는 요인들에 대한 인사이트를 확보하고, 식품을 보관하고 진열하는 방식을 변경할 수도 있습니다.

4. 디지털 주문 관리

데이터 분석은 식료품점이 디지털 주문 시스템의 성능을 측정하는 데에도 기여할 수 있습니다. 관련 분석 항목으로는 처리된 주문 수, 주문 처리 속도, 고객 만족도 점수 등이 있습니다. 또한 식료품점은 데이터 분석을 통해 고객들의 온라인 주문 행동 패턴을 파악하고, 그에 맞춰 각종 절차 및 제품을 조정할 수 있습니다.

5. 직원 생산성 증대

식료품점 관리자는 데이터 분석을 통해 고객 트래픽이 많은 시간과 적은 시간을 도표화하고, 진열대 재입고, 통로 청소 등 고객 트래픽과 관련성이 적은 매장 업무에서 계산대와 같이 고객 트래픽과 관련성이 많은 업무로 인력 배치를 전환해야 하는 시점을 파악할 수 있습니다.

또한 관리자는 데이터 분석을 통해 재고 관리를 개선하고, 특정 품목의 재입고를 위해 인력을 배치해야 하는 위치 및 시기를 세분화할 수 있습니다. 이는 특히 매장 면적이 매우 큰 슈퍼센터 및 기타 대형 식료품점에 있어 특히 중요한 작업입니다.

6. 마케팅 및 프로모션 개인화

식료품점은 로열티 프로그램을 사용하여 오프라인 매장 및 온라인 멤버십 고객 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석하여 맞춤형 쿠폰 및 프로모션을 생성합니다. 관련 설문조사에 응한 고객 중 단 11%만이 로열티 프로그램이 본인의 구매 의사에 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않는다고 답할 정도로 고객들은 로열티 프로그램을 좋아합니다. 또한 데이터 분석은 식료품점 매장에서, 특히 같은 인구통계학적 그룹에 속하는 고객들이 자주 함께 구매하는 상품을 교차 프로모션할 수 있도록 제품별 선호도를 연계 분석하는 데 기여합니다. 예를 들어 데이터 분석을 통해 프리미엄 커피를 구매하는 사람들이 유기농 버터도 함께 구매하는 경향이 있다는 사실을 파악한 식료품점은 그러한 고수익 품목들을 한데 묶은 그룹 프로모션을 진행할 수 있습니다.

7. 운영 미세 조정

데이터 분석은 잘 팔리는 제품과 그렇지 않은 제품에 대한 인사이트를 제공합니다. 이는 소매유통업체들이 재고와 가격을 적절히 조정하여 전반적인 운영 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 식료품점은 데이터 분석을 통해 인력 배치(상단의 직원 생산성 섹션 참조) 및 매장 레이아웃을 최적화하여 공간을 가장 효율적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 분석 소프트웨어를 활용하여 고객이 가장 오래 머무는 위치들을 히트맵 형식으로 렌더링하고, 관련 보고서를 열람할 수 있습니다. 또한 식료품점은 데이터 분석을 사용하여 폐기물 배출량 및 에너지 소비량을 줄일 수 있는 지점을 비롯한 다양한 비용 절감 기회를 포착할 수 있습니다.

8. 가격 정책 관리

데이터 분석은 소비자 행동, 가격 동향, 직접 경쟁업체들의 가격 정책 등에 대한 인사이트를 제공함으로써 식료품점의 가격 조정에 기여합니다. 또한 할인 및 기타 프로모션 활동이 수익에 미치는 영향을 이해하는 데에도 도움을 줍니다.

9. 전체 공급망에 대한 가시성 확보

데이터 분석은 재고 수준, 수요 추세, 공급 경로상의 병목 현상 등에 대한 정보를 제공함으로써 식료품점의 공급망 가시성 강화에 기여합니다. 또한 식료품점은 데이터 분석을 통해 운송 경로를 최적화함으로써 공급망 비용을 절감하고 배송 속도를 향상시킬 수 있습니다. 제품 원산지 표기 및 기타 규정 미준수 여부를 비롯한 공급망 내 사기 행위를 감지할 수도 있습니다.

10. 수익성 향상

식료품점은 수익 및 비용 관리에 데이터 분석을 적용하여 수익성을 개선할 수 있습니다. 데이터 분석은 고객 행동 및 선호도에 대한 인사이트를 제공함으로써 식료품점이 매출 향상을 위한 타깃 마케팅 전략을 개발하는 데 기여합니다. 또한 식료품점이 가장 수익성이 높은 제품 카테고리를 파악하여 제품 구성을 개편하는 과정에도 사용할 수 있습니다. 비용적인 측면에서, 식료품점은 데이터 분석을 활용하여 공급망 효율성을 개선하고(섹션 9 참조) 저비용 공급업체를 식별하고, 에너지, 인건비, 자재비 등의 다양한 지출 내역을 감소시킬 수 있습니다.

식료품 데이터 분석 소프트웨어

식료품 데이터 분석 소프트웨어는 관련 업계 데이터를 수집, 저장, 분석합니다. 식료품점은 해당 소프트웨어를 사용하여 고객 행동, 제품 트렌드, 구매 패턴 등을 더욱 깊이 이해할 수 있습니다. 고객 구매 내역을 분석하여 교차 판매 기회를 파악하고, 고객 인구 통계를 분석하여 타깃 마켓을 세분화하는 데도 사용합니다. 또한 식료품 소매유통업체들은 분석 소프트웨어를 사용하여 제품 판매량을 추적하고 재고 관련 니즈를 파악합니다. 그 외에도 영업 성과 추적, 경쟁사의 가격 전략 분석, 프로모션 효과 평가 등의 다양한 용도로 데이터 분석 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

수요 예측에서 재고 보충까지의 전 과정을 간소화해 주는 Oracle의 분석 솔루션

Oracle Retail 분석 소프트웨어는 식료품점이 가격 책정 및 머천다이징과 관련하여 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 기여하는 고객 행동 인사이트를 제공합니다. 식료품점이 판매 동향 및 새로운 기회를 파악하고, 수요를 예측하고, 고객을 다양한 타깃 그룹으로 분류하고, 재고 수준을 최적화하는 데도 도움을 줍니다. 또한 해당 소프트웨어는 식료품점이 고객 서비스 및 매장 레이아웃 등의 다양한 영역을 개선하는 데 활용할 수 있는 매장 운영 성과에 대한 가시적 자료를 제공합니다.

Oracle Cloud ERP 애플리케이션을 사용 중인 식료품점들은 오퍼링, 가격 정책, 상품 구성 등을 맞춤화하고, 로열티 프로그램을 적절히 활용하여 고객을 유지하고, 나아가 지역별로 적절한 매장 수를 할당하는 데 Oracle의 데이터 분석 기능을 활용합니다. 또한 식료품점들은 Oracle ERP 애플리케이션을 통해 고객의 구매 결정 과정을 파악하고, 유용한 관련 예측 및 처방적 제안을 활용하고 있습니다.

식료품 데이터 분석 FAQ

식료품점에서는 어떤 방식으로 빅데이터를 활용하나요?

식료품점은 빅데이터를 분석하고 그 분석 결과를 바탕으로 고객의 니즈와 선호도를 파악하고, 가격을 조정하고, 프로모션 정보를 알리고, 고객 서비스를 개선하고, 제품을 개인화합니다. 고객 로열티 카드, 설문조사, 웹사이트, Point-of-Sale(POS) 시스템, 매장 내 비디오 등의 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 분석하여 고객 행동과 구매 패턴에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 그렇게 확보한 인사이트는 어떤 제품을 취급할지, 재고량을 얼마나 확보할지, 제품들을 가장 효과적으로 홍보하고 진열할 수 있는 방법은 무엇인지 등을 파악하는 과정에서 큰 역할을 수행합니다.

슈퍼마켓에서 사용하는 데이터 수집 방법으로는 어떤 것들이 있나요?

슈퍼마켓은 온라인 및 이메일 설문조사, POS 시스템, 로열티 프로그램, 웹사이트 쿠키, 비디오 시스템, 소셜 미디어 분석, 서드파티 데이터 제공업체 등의 다양한 방법 및 시스템을 사용하여 데이터를 수집하고 있습니다.

소매유통 업계에서는 데이터 분석을 어떻게 활용하고 있나요?

소매유통 업계에서는 고객 선호도를 보다 심층적으로 파악하고, 가격 정책 및 프로모션을 최적화하고, 재고 관리를 개선하고, 마케팅 프로그램 및 매장 레이아웃의 효과를 분석하고, 고객 서비스를 개선하는 데 데이터 분석을 활용하고 있습니다.

식료품점에서는 고객 거래 데이터를 어떻게 활용하고 있나요?

식료품점에서는 프로모션을 최적화하고, 새로운 제품과 관련된 기회를 파악하고, 타기팅된 마케팅 캠페인을 개발하고, 가격을 조정하고, 재고를 관리하는 데 고객 거래 데이터를 활용하고 있습니다.