리테일 분석 기술이 무엇인가요? 궁극의 가이드

과거 리테일 업체들은 주로 수년간의 경험을 통해 날카롭게 길러온 직감과 예감에 의존해 판매할 품목, 수요가 가장 많이 발생할 것으로 예상되는 위치, 보유할 재고의 양, 가격 조정 시기 등에 대한 의사결정을 내리곤 했습니다. 이들은 자신의 감각을 자랑스럽게 생각하곤 하지만, 이제 수익 마진이 좁은 이 업계에서 살아남기에 직감만으로는 충분하지 않습니다. 소비자들은 대단히 변덕스럽고, 인간이 그 모든 변수를 정확히 고려하기에는 시장 상황은 지나치게 다채롭습니다. 데이터 분석 기술 소프트웨어는 제대로 교육된 예감을 강화하고, 때론 정정함으로써 리테일 업체가 보다 정확하고 수익성 높은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

리테일 분석 기술이 무엇인가요?

리테일 분석 기술에는 소프트웨어를 사용해 오프라인 매장, 온라인 및 카탈로그 아울렛으로부터 데이터를 수집 및 분석하여 리테일 업체에 고객 활동 및 쇼핑 트렌드에 대한 인사이트를 제공하는 과정이 포함됩니다. 리테일 분석 기술은 또한 가격 정책, 재고, 마케팅, 머천다이징 및 매장 운영에 관한 정보를 얻고, 관련한 의사결정을 개선하는 데에도 사용될 수 있습니다. 이때 내부 소스(고객 구매 이력 등)와 외부 정보(날씨 예측 등) 모두로부터 얻은 데이터에 예측 알고리즘을 적용하는 방식이 활용됩니다. 리테일 분석 기술은 고객 충성도를 측정하고, 구매 패턴을 파악하고, 수요를 예측하고, 매장 레이아웃을 최적화해 주기도 합니다. 덕분에 리테일 업체들은 종종 함께 구매되는 품목들을 동일한 진열대에 비치하거나 자주 방문하는 쇼핑객들에게 개인화된 할인을 제공하는 등의 방법을 도입해 평균 매출과 고객의 재방문률을 높일 수 있습니다.

핵심 요점

• 리테일 분석 기술은 실증적인 데이터 및 과학을 사용해 과거 전통적으로 직관이 이끌던 영역에서의 의사결정을 대체하게 되었습니다.
• 분석 기술은 리테일 업체가 재고 수준을 정하고, 직원을 배치하고, 쇼핑객을 유인하는 동시에 비즈니스에 충분한 수익 마진을 제공하는 수준의 가격을 책정하고, 시장 점유율을 확보할 수 있게 해 줍니다.
• 리테일 분석 기술은 POS 시스템, 매장 내 비디오 피드, 개별 고객의 구매 및 서비스 이력을 추적하는 시스템 등 수많은 데이터 소스를 사용합니다.
• 리테일 분석 기술 도구는 종종 AI 및 머신러닝을 사용해 트렌드를 예측하고, 다음 구매할 상품을 제안하고, 가격 정책 및 재고 배분 관련 의사결정의 기반을 제공하기도 합니다. 강력한 시각화 기능은 스프레드시트나 기타 일반 텍스트 비즈니스 인텔리전스 보고서에 비해 이 도구를 더욱 손쉽게 사용할 수 있게 해 줍니다.

리테일 분석 기술의 정의

리테일 분석 기술은 리테일 업체의 운영과 관련한 데이터의 과학적인 수집, 분석, 보고서 작성 방식을 의미합니다. 이 기술은 리테일의 예술을 보완하는 역할을 합니다.

리테일 분석 기술은 소비자 행동 분석, 재고 수준 추적, 마케팅 캠페인의 효과 측정 등에 적용될 수 있습니다. 예를 들어 소비자 구매 이력, 콜센터 기록, POS 시스템 등 다양한 소스로부터 수집한 데이터를 분석함으로써 리테일 업체는 소비자의 취미 및 선호도에 대한 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 바탕으로 상품, 가격 정책, 반품 정책, 심지어 오프라인 및 온라인 매장 레이아웃까지도 조정할 수 있습니다. 분석 기술은 리테일 업체가 실행해야 할 프로모션과 집중적으로 수행해야 할 마케팅 전략, 인력 보충 및 감원 시기에 관한 보다 효과적인 의사결정에도 도움을 줍니다. 궁극적으로 데이터 분석 기술은 리테일 업체가 매출을 높이고, 비용을 줄이고, 고객 만족도와 충성도를 향상할 수 있게 지원합니다.

리테일 분석 기술이 중요한 이유는 무엇인가요?

간단히 설명하자면 리테일 분석 기술은 다양한 유형의 의사결정 과정에서 추측을 배제하는 일을 의미합니다. 경험 많은 직원들은 지혜가 넘쳐나지만, 베이비부머 세대가 은퇴하고 숙련도가 떨어지는 직원들이 그 자리를 대체하게 되면 이들에게는 나눌 인사이트가 많지 않을 겁니다. 게다가 가장 경험이 많고 숙련된 리테일 경영진들은 노동자 파업, 상품 트렌드, 날씨 예측 등 다양한 요소들에 대한 대내외의 수많은 데이터 측정 값들을 살펴야 합니다. 분석 기술은 리테일 업체가 이와 같은 데이터를 종합하여 미래에 발생 가능한 이벤트 예측을 위한 조치를 취할 수 있게 해 줍니다.

온라인 상거래의 상대적 참신성은 이미 경쟁이 치열한 리테일 비즈니스에 복잡성을 더했습니다. 게다가 리테일 수익 마진은 지속적으로 줄어들었고, 더 이상 오류를 허용할 수 없는 상황이 되었습니다. 하지만 제품 선택 및 재고 관리를 조금만 조정하면 재고 부족 문제를 크게 줄일 수 있고, 같은 맥락에서 지나치게 많은 재고로 인한 대폭 할인의 필요성도 줄일 수 있습니다. 이와 같은 조정은 순이익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 패션 리테일 업체는 데이터 분석 기술을 사용해 다양한 지역의 인구 통계 및 구매 추세를 바탕으로 각 지역별로 어떤 스타일과 크기의 제품을 얼마큼 주문할지 결정할 수 있습니다.

리테일 분석 기술의 이점

리테일 분석 기술은 리테일 업체가 수익 증대, 오버헤드 및 인건비 절감, 마진 개선을 위해 사용하는 도구 세트를 의미합니다. 리테일 분석 기술은 다음과 같은 방식을 통해 이와 같은 목표를 달성할 수 있습니다:

리테일 데이터 분석 기술 유형

리테일데이터 분석 기술에는 네 가지 주요 유형이 존재합니다: 과거의 성과를 반영 및 설명하는 기술적 분석, 주어진 문제의 근본 원인을 파악하는 진단 분석, 미래의 결과를 예측하는 예측 분석, 다음 단계를 추천하는 처방 분석이 이 바로 그것입니다. 4개의 각기 다른 접근법에 관한 보다 자세한 설명을 아래에서 확인할 수 있습니다.

기술적 분석

기술적 분석은 다음 목록에 나열된 항목을 포함한 보다 정교한 분석 유형의 토대가 됩니다. 이 분석은 “무엇을, 언제, 어디에서, 몇 개나”에 관한 근본적인 질문을 해결합니다. 기본 비즈니스 인텔리전스 도구 및 대시보드가 영업 및 재고 수준에 대한 주간 보고서를 제공합니다.

진단 분석

진단 분석은 리테일 조직이 자사의 성과를 저해할 수 있는 문제를 식별 및 분석할 수 있게 지원합니다. 리테일 업체는 고객 피드백, 재무 성과, 운영 측정지표 등 여러 소스로부터 수집한 데이터를 종합해 그들이 직면한 문제의 근본 원인을 보다 종합적으로 이해할 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석은 리테일 업체가 날씨, 경제 추세, 공급망 중단, 새로운 경쟁 압박 등 다양한 변수를 바탕으로 미래의 이벤트를 예측할 수 있게 해 줍니다. 이 접근 방식은 종종 What-if 분석의 형태를 띄기도 하는데, 예를 들어 리테일 업체는 특정 제품에 대해 10% 할인을 적용할 경우와 15% 할인을 적용할 경우 발생 가능한 일들을 예측할 수 있고, 특정한 활동의 발생 가능성을 바탕으로 재고 부족 시점을 예상할 수도 있습니다.

처방 분석

처방 분석은 AI 및 빅 데이터를 활용해 위의 예측 분석 결과를 결합하여 특정한 조치를 권장합니다. 예를 들어 처방 분석은 고객 서비스 담당자에게 고객에게 즉시 전달할 수 있는 상품을 제안할 수 있습니다. 해당 상품은 기존 구매 이력을 바탕으로 한 상향 판매가 될 수도 있고, 신규 고객의 요청을 충족하는 교차 판매가 될 수도 있습니다.

리테일 분석 기술은 어떻게 활용되나요?

기업은 리테일 분석 기술을 사용하여 과거의 운영 및 재무 성과를 설명하고, 장애 발생 가능성이 있는 항목을 진단하고, 생산성을 더욱 높일 수 있는 대안을 제시하고, 수요를 예측하고, 매장 직원, 고객 서비스 담당자 등이 교차 판매, 상향 판매 또는 고객 경험 개선을 위해 실시간으로 활용할 수 있는 제안 사항을 제공합니다. 이 모든 경우에 리테일 분석 기술 도구는 소매업체가 매출, 수익 및 고객 만족도를 끌어올릴 수 있게 지원합니다.

• 매장 내 분석 기술 도구는 POS 시스템 및 매장 내 비디오 카메라에서 생성된 데이터를 사용해 리테일 업체가 소비자의 쇼핑 패턴을 분석할 수 있도록 지원합니다. 이들은 이를 이용해 제품을 보다 효과적으로 진열하고, 적절한 수준의 재고를 확보하고, 도난을 줄일 수 있습니다. 예를 들어 비디오 영상은 소비자가 비치된 제품들을 둘러보느라 걸음을 멈추는지 여부를 보여주고, POS 시스템 데이터는 회원 카드를 사용하는 고객들에 대한 머천다이징 효과를 보여줍니다.
• 고객 분석 기술은 POS 시스템, 웹사이트, 휴대전화 기록, 고객 서비스 채팅 등 고객과 상호작용하는 시스템으로부터 수집한 데이터를 사용합니다. 이 데이터를 분석하면 리테일 기업들은 어떤 품목이 어디에서 가장 인기 있는지, 왜 특정 품목이 반품 또는 교환되는지, 어떤 프로모션이나 제안이 고객에게 가장 효과적이었는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어 신규 품목을 프로모션할 때 채팅 대비 전화에서 가장 효과적이었던 마케팅 언어가 무엇인지 파악할 수 있습니다.
• 재고 분석 기술은 그 이름에서 알 수 있듯이 리테일 업체가 보유한 제품의 재고 수준을 평가합니다. 이 기술은 물류 센터가 현지 저장소보다 선호되는 시기는 언제인지, 재고 수준 및 예상 수요를 바탕으로 품목을 보충해야 하는 시기는 언제인지 등 보다 효율적인 창고 관리 및 유통 전략을 진단하기 위해 사용됩니다. 예를 들면 재고 분석 기술은 지나치게 많은 안전 재고를 보유하는 데서 기인하는 인건비 및 배송비를 줄여줍니다.
• 머천다이즈 분석 기술은 리테일 업체가 자사의 오프라인 매장 제품 비치 방식이 효과적인지를 판단할 수 있게 해줍니다. 목표는 효과적인 제품 모음 또는 상품을 사용해 소비자의 구매를 유도하는 것입니다. 머천다이즈 분석 기술은 또한 리테일 업체가 제품 전반의 수익 마진 개선을 위해 가격을 조정할 수 있도록 지원합니다.
• 웹 분석 기술은 소비자가 웹 페이지의 특정 부분에서 오래 머무르거나 클릭을 통해 한 페이지에서 다른 페이지로 이동할 때 그들의 디지털 발자국을 추적합니다. 이 기술은 소비자를 특정 웹사이트로 이끈 소스에서부터 추적을 시작해 그들이 해당 페이지를 떠날 때까지 추적을 이어갑니다. 이와 같은 유형의 분석 기술은 온라인 리테일 업체가 제품의 웹사이트 디스플레이 지점 및 방식, 가격, 마케팅 프로모션 등을 결정할 수 있게 해 줍니다.
• 비즈니스 인텔리전스(BI) 보고서는 종종 대시보드 형태로 표시됩니다. BI는 재고 회전율 및 판매율과 같은 특정 핵심 성과 지표를 보여주도록 사전 설정됩니다. BI는 주로 동료 및 수석 관리자들과의 최고 트렌드 공유 목적으로 사용됩니다.
• 수요 예측 기능은 고객이 특정 품목을 보고, 해당 품목을 장바구니로 옮기고, 장바구니에서 품목을 삭제하고, 장바구니에 포함된 전체 품목에 대한 구매를 포기하는 과정에서 거쳐온 전체 경로를 기반으로 온라인에서 판매될 특정 품목의 수요를 예측합니다. 이와 같은 활동이 영업으로 분류되지는 않지만 미래 수요를 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
• 판매 예측 기능은 리테일 업체가 실제 판매 수치 및 기타 요소들을 바탕으로 미래 판매를 예측할 수 있도록 도와줍니다. 수요 예측 기능과 함께 사용되는 이 기능은 전체 채널 전반에서 특정 품목에 대한 총 수요가 어느 정도인지 예측하고 리테일 업체가 그와 같은 수요를 이행하는 데 필요한 충분한 재고를 확보할 수 있도록 지원합니다.

리테일 분석 기술 도구

리테일 분석 기술은 오프라인 매장 및 웹사이트 모두에서 다양한 수단을 통해 수집된 데이터를 사용합니다. 다음은 리테일 분석 기술에 사용되는 도구 중 일부입니다:

1. POS 시스템: POS 시스템은 리테일 업체가 고객의 거래를 추적 및 관리하는 데 사용하는 시스템입니다. POS 시스템은 고객의 구매 관련 데이터를 제공하고, 매출 및 고객 추세에 대한 보고서를 생성할 수 있습니다.
2. 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어: 이 소프트웨어 카테고리에는 영업, 마케팅, 고객 서비스, 전자상거래 프로세스를 관리하는 애플리케이션이 포함됩니다. 리테일 업체는 이 애플리케이션을 사용해 고객과의 상호작용을 추적하고, 개별 고객에 대한 데이터를 유지하고, 해당 정보를 바탕으로 잠재적인 영업, 마케팅 및 고객 서비스 기회를 파악할 수 있습니다.
3. 비즈니스 인텔리전스 도구: 리테일 업체는 대량의 다양한 데이터 세트에서 수집된 정보를 종합하는 데 BI 도구를 사용합니다. 주로 고객 충성도, 재고 회전율, 판매율, 보유 일수 등 주요 성과 지표를 추적하는 데 사용됩니다. 리테일 업체는 이와 같은 도구를 사용해 손쉽게 보고서를 생성할 수 있고, 이 보고서를 경영진 및 기타 의사결정자에게 배포할 수 있습니다.
4. 재고 관리 시스템: 리테일 업체는 이 소프트웨어를 사용해 재고 품목을 추적하고, 창고 및 물류 센터 내 재고 수준을 모니터링하고, 수요 전망을 생성합니다. 또한 리테일 업체가 특정 품목의 운송 비용을 최소화하기 위한 최적의 저장 위치를 파악하고, 고객의 수요를 충족시킬 수준의 제품 가용성을 확보할 수 있도록 지원합니다.
5. 예측 분석: 이 유형의 분석은 앞선 거래, 커뮤니케이션 및 기타 활동으로부터 수집한 데이터를 사용해 미래의 트렌드 및 활동을 예측합니다. 가장 흔한 4가지 리테일 분석 유형은 기술적, 진단, 예측, 처방 분석(상단에서 정의를 확인할 수 있습니다)이며 각각은 성장 및 신규 고객 세분화 기회 파악에 사용됩니다.

5가지 리테일 분석 기술 모범 사례

리테일 분석 기술의 미래

향후에는 리테일 분석 기술이 보다 널리 사용될 것입니다. 동시에 리테일 분석 기술은 지금보다 덜 눈에 띄고, 논의되는 비중도 줄어들 겁니다. 사용자와 애플리케이션은 지속적으로 분석 기술을 사용할 테지만 사용자가 종종 그 사실을 인지하지 못하는 경우도 있을 겁니다. 스마트폰이 사용자의 니즈를 신속히 충족하기 위해 위치 추적 기능을 지속적으로 사용하는 것과 유사한 방식이 적용됩니다.

비즈니스 사용자는 리테일 분석 기술 덕분에 매주 보고서 생성 또는 검토에 들이는 시간을 줄일 수 있고, 이렇게 아낀 시간을 매일의 워크플로에 더 집중하는 데 쏟을 수 있게 됩니다. 더 많은 사람들이 정기적인 비즈니스 활동에서 AI의 결실을 활용할 수 있게 될 테지만, 그 사실을 인지하지 못하는 일도 종종 있을 겁니다. AI 기반 데이터 분석에 대한 과장은 사라지고, 이 기술은 일반화될 겁니다.

리테일 분석 기술 소프트웨어를 활용한 수익 창출

리테일 분석 기술 도구를 선택할 때 다양한 대내외 소스로부터 데이터를 수집하고, 각 데이터를 연관지을 수 있는 도구를 골라야 합니다. 이 도구는 AI를 사용해 심도 깊은 인사이트를 생성하고, 비즈니스 성장 속도에 맞춰 확장할 수 있는 것이어야 합니다. Oracle Retail의 통합 클라우드 서비스 제품군에는 머천다이징, 재고 계획 수립 및 관리, 채널 간 고객 참여를 위한 분석 기술 도구가 포함되며, 이 제품군은 몇 달 안으로 완벽하게 배포할 수 있습니다.

리테일 분석 기술 FAQ

분석 기술의 예에는 어떤 것이 있습니까?
리테일 업체는 수요를 예측하고, 관리자가 수요를 충족할 만큼 충분한 재고를 구매 및 할당할 수 있게 안내하고, 고객 활동을 이해할 수 있도록 돕고, 가격 정책을 최적화하고, 인력 배치 결정을 내리는 등 다양한 방식으로 분석 기술을 활용합니다.

리테일 분석 기술에는 어떤 종류의 데이터가 사용됩니까?
리테일 분석 기술은 고객 구매 이력, 콜센터 기록, 전자상거래 사이트 탐색, POS 시스템, 매장 내 비디오, 고객 인구통계 등 대내외 소스로부터 수집한 다양한 데이터를 사용합니다.

리테일 분석 기술은 리테일 업체가 어떤 의사결정을 내릴 때 도움을 줍니까?
리테일 분석 기술은 업계 경영진에게 특정 품목의 주문 수량, 저장 위치, 적정 비용은 물론 주로 함께 구매되는 제품의 종류 등에 대한 지침을 제공함으로써 리테일 운영에서 추측을 기반으로 한 의사결정 가능성을 없애줍니다.