편의점의 Self-Growing 빅데이터 전략

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편의점(Convenience Store)이 단순히 지역의 생필품이나 식품 니즈를 해결하는 것을 넘어, 중요한 유통 거점으로 떠오르고 있다. 그 이유는 거래의 온라인화와 물류 혁신의 영향으로 제품 전달 과정이’생산자-물류-소비자’로 점점 단순화되고 있는데, 편의점이 소비자와 접하는 최전선에 있기 때문이다. 점점 소비자는 멀리 나와서 쇼핑하기보다 온라인 또는 집 앞에서 쇼핑을 해결하려 한다.

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따라서 오프라인 매장(백화점, 마트 등)은 즐기는 역할(교제 공간이나 쇼룸 공간)의 비중이 높아진다. 제품 쇼루밍이 장점을 제외하면 이제 고비용의 오프라인 유통구조는 온라인의 유통 시스템을 따라갈 수 없다. 남은 건 인간의 의식 구조가 변화하는 데 걸리는 시간뿐이다.(아직 신선 식품, 의류 등은 온라인 구매 의식 전환이 늦다.)

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온라인 유통시스템과 관련해 아마존에서는 배송 시간을 30분으로 단축시키겠다는 계획을 밝혔다. 과연 드넓은 미국 땅에서 30분 배송이 가능할까? 아마존은 무인 소형 헬리콥터인 드론을 이용한 배송을 대외적으로 내세웠지만, 내면에 숨어 있는 더 중요한 포인트는’데이터 분석으로 고객의 수요를 맞출 수 있다’는 자신감이다.아마존은 고객이 쇼핑 목록을 보고 조그만 핸디 기구를 사용해 간단히 바코드 스캔 또는 음성 인식으로 제품을 주문할 수 있도록 계획하고 있다. 심지어 고객이 주문하기도 전에 배송하는 알고리즘을 만들고 있다. 어떻게 이러한 일이 가능할까?

 

아마존은 소비자의 니즈를 실시간으로 파악해 판매 계획을 세우고 재고를 관리한다. 데이터 분석을 통해 고객 성향을 프로파일링하고 구매 이력(History)을 만들어놓는다. 그리고 고객의 구매 주기와 판매 트렌드 정보 회귀분석으로 수요를 예측해 물품별 구매 수량을 예측한다.

그런데 고객 개개인의 구매량을 예측하는 것이 가능할까? 개인별 통계 분석으로 예측하는 것은 오차가 너무 커서 무의미하지만, 고객을 그룹으로 보면 충분히 가능하다. 이때 이용하는 것이 전국 도처에 위치한 편의점이다.

편의점 상권별로 거주 고객의 프로파일 및 유형의 분포 비율, 구매 물품이 종류와 수량 등을 알 수 있기 때문이다.

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한 명의 고객이 이번 달에 사과를 몇 개 구매할지는 알 수 없지만, 1,000명의 고객이 사과를 몇 개 구매할지는 매우 낮은 오차 범위 내에서 예측할 수 있다. 이렇듯 고객 군집 단위로 지역의 상품 예상 수요를 파악하고, 고객에 가장 가까운 거점(편의점, 물류센터)에 물품을 구비해 준비하고 있다가 고객이 주문하는 순간 드론이나 배달 직원을 통해 전달하는 것이다. 이것이 가능하기 위해서는 고객 접점 확보가 절대적이므로, 지역 물류의 최전선에 있는 편의점은 지역의 니즈를 가장 민감하게 해결하는 중요 채널이 될 것이다.

“고객 행동 원리를 이해해야 삼각 김밥도 팔고 세탁 서비스도 한다.”

편의점 사업 전략을 수립하기 위해서는 우선 고객의 행동 원리부터 살펴보아야 한다. 고객의 유형을 먼저 이해하고, 그 결과를 토대로 지역의 상권을 분석해 수행하는 것이다. 데이터 분석을 통한 고객 및 점포 분석 방법은 다음과 같이 크게 세 가지로 나눠볼 수 있다.

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분석1. 고객 프로파일링 & 클러스터링

내부 데이터를 바탕으로 편의점 고객의 행동이나 구매한 상품을 통해 성향 속성을 도출하고 고객 프로파일링을 수행한다. 편의점 같은 소규모 유통점의 특징은 고객 인식 비율이 낮다는 점이다.(아직은 편의점에서 담배를 사면서 멤버십 카드를 내미는 경우가 많지 않기 때문이다.) 판매 내역은 있지만 누가 구매했는지는 모른다. 따라서 이 경우엔 적은 숫자의 인식 고객으로 성향을 분석해야 한다.(이후 편의점별 판매 내역을 통해 고객 유형별 분포를 역추적한다.)

그 다음 고객 프로파일링 결과를 통계적으로 클러스트링해 고객의 유형을 구분한다. 예를 들어 주택가 주변 상권의 편의점일 경우’반조리 식품을 구매하는 오피스텔 거주 1인 남성’ 또는 ‘스낵을 구매하는 아파트 거주 여고생’ 등의 유형이 있을 수 있고, 지하철역 주변 상권일 경우, ‘담배 및 음료를 주로 구매하는 직장인 남성’, ‘라면,도시락 등 즉성 식품을 구매하는 중고생’등의 유형이 있을 수 있다.

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분석2. 상권을 구성하는 고객 분포 분석

전체 편의점 고객에 어떠한 유형들이 존재하는지 판단했다면 이를 이용해 각 편의점의 특성과 유형을 파악한다. 앞서 언급했듯이 편의점의 인식 고객은  10% 미만으로 매우 낮다. 따라서 각 편의점의 현재 인식 고객이 유형별로 어떻게 분포하는지를 먼저 도출한다. 그런 다음 인식 고객 분포와 편의점 매출을 통해 해당 상권의 전체 인식 및 미인식 고객의 유형 분포를 추정한다.

그 다음에는 점포의 판매 데이터( 판매 상품군, 브랜드, 가격, 수량, 판매 시각 등)와 그 지역의 통계 정보(성별, 연령대, 경제력 등)로 상권 고객 분포를 보완한다. 고객 유형별로 선호 상품군과 브랜드가 있으며, 구매 시각, 요일도 서로 다르다. 이러한 것들을 반영해 고객 유형 분포를 수정하는 작업이 필요하다.

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분석3. 점포 프로파일링 & 클러스터링 및 이해

고객 유형 분포, 경쟁 관계, 지역 통계 정보, 이 세 가지 정보를 이용해 점포에 대한 프로파일링을 수행하고 이것으로 클러스터링을 한다.(고객 유형 분포는 분석1 참고)

상권의 경쟁 관계는 편의점 주변이 경쟁 유통점 정보를 기준으로 분석한다. 편의점은 단순히 다른 편의점과만 경쟁하지 않는다. 골목 슈퍼나 대형 마트, 심지어 구멍가게나 백화점과도 경쟁한다. 경쟁 관계는 판매 데이터를 이용해 파악할 수 있다. 먼저 경쟁 상품을 정의하고, 유사 점포의 판매 데이터 평균과 얼마나 차이 나는가를 기준으로 경쟁 강도 인덱스를 도출한다.

지역 통계는 일반적으로 부동산 상권을 기준으로 정의하며, 성비, 연령 분포, 소득 등으로 나눈다. 주말 상권, 주중 상권, 오피스 상권,쇼핑 상권, 이벤트 상권, 거주지 상권 등의 유형이 있다.

점포 유형 군집화를 마치면 각 유형별로 특징을 도출하고(고객 페르소나 분석처럼) 상권의 니즈를 찾는다.

위와 같이 고객 및 점포 분석의 기본 모델이 완성되면 이를 사업 전략에 활용할 수 있어야 한다. 지금부터는 분석 데이터의 활용 방안에 대해 살펴보도록 하자.

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활용1. 경쟁 시장 수익성 전략

먼저 점포의 상권을 기준으로 경쟁 시장인 독점 시장인지 분석한다.경쟁 관계에 따라 전략이 완전히 달라지기 때문이다.

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예시: 경쟁 시장에서의 고객 행동

“최철민 씨는 역삼역 근처에 있는 회사에서 근무한다. 역삼역 근처에는 편의점이 세 개 있는데, 편의점에서 간단한 샌드위치와 음료를 주로 구매하는 최철민 씨는 몇 번의 경험을 통해 각 편의점 별 샌드위치 종류와 가격차를 알게 되었다. 현재 최철민 씨는 자신이 좋아하는 샌드위치가 가장 저렴한 편의점을 1년 넘게 이용해 오고 있다.”

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경쟁 시장인 경우, 고객은 편의점 니즈가 발생했을 때 여러 선택 사항이 있으며, 동선에서 평균 50미터 이내에 존재하는 편의점(마트 포함)을 비교해 방문할 의향이 있다. 따라서 경쟁 지역에서는 고객이 주로 비교하는 상품과 가격을 도출해 경쟁에서 이기는 것이 가장 중요하다.

고객 개개인의 머릿속에는 고관여 제품(자신의 취향이 뚜렷이 드러나는 주요 비교 제품)과 저관여 상품(별로 관시이 없으며 차이에 둔감한 제품)이 있다. 따라서 경쟁 지역에서는 고관여 제품 경쟁에서 이겨 고객을 편의점으로 유입시키고, 저관여 제품을 추가로 판매해 수익을 올려야 한다. 최철민 씨의 경우에 적용하면, 그는 샌드위치(고관여 제품) 때문에 편의점에 방문하고 담배, 음료 등(저관여 제품)을 추가로 구매하는 케이스이다.

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예시: 독점 시장에서의 고객 행동

“독산동에 거주하는 한지영 씨는 가끔씩 음료를 구매하러 편의점에 나온다. 집에서 3분 정도 걸어가면 편의점이 하나 있으며, 다른 편의점은 10분 넘게 걸리기 때문에 갈 엄두를 못 낸다. 한지영 시는 편의점 과자와 음료를 좋아하는데 가끔씩 생활용품도 구매하고, 집에 가는 길에 맥주와 견과류를 구매하기도 한다. 한지영 씨는 이곳에 거주한 지 5년이 지났지만 편의점을 비교해서 선택해본 적이 없다.”

 

독점 시장의 경우, 고객이 편의점 니즈가 발생했을 때 고민할 것은 단 하나 ‘구매하느냐 마느냐’뿐이다. 독점 시장에서는 유일한 경쟁자가 고객의 지갑이다. 고객의 지불 의향을 고려해 가격을 최대한 높게 받는 것이 최선이다. 따라서 독점 시장 전략은 수익 극대화에 초점을 맞춘다. 고객의 가격 민감도를 계산해 매출 및 수익을 최대로 하는 제품별 최적 가격을 도출하는 것이 필요하다.

 

활용2. 점포별 마케팅 최적화

앞서 도출한 점포 유형과 고객 유형 분포에 기초해 각 점포의 마케팅 계획을 수립한다. 먼저 인터뷰와 관찰 조사를 통해 고객 유형별 편의점 방문 및 구매 행동을 분석한다. 그런 다음 어느 부분에서 고객이 어려움을 겪고 있는지 파악해 폐인 포인트를 찾는다.결론적으로 페인 포인트를 해결하는 방법을 찾고 마케팅 방안을 수립한다.

예를 들어 저가 핸드폰에 대한 니즈는 있으나 편의점에서 구매할 수 있다는 사실을 모르는 고객에게 해당 정보를 전달하거나 할인 선호 고객에게 동네 마트보다 저렴한 멤버십 마일리지를 제공할 수 있다.

수행 방법은 비시스템적 방식(매대 구조나 제품 구성, 진열 등을 변경)과 시스템적 방식(고객에게 직접 SMS나 메일 발송 등)이 있다.

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예시: A 편의점 송파 5호점

– 점포 군집: 소규모 가족 실행활 저가형 점포

– 경쟁 관계: 경쟁 Index 30(100 미터 이내 중형 마트 1개)

 

고객 유형1: 1인 가구 젊은 여성

– 구매 행동: 식품은 신선한 고급 제품, 음료수는 저가 제품 선택,간단한 의약품을 구매하며 주기적으로 스타킹 및 전기 제품(형광등 등) 구매.

– 페인 포인트: 신선한 고급 식품을 ‘편의점에서 판매한다.’는 사실 자체를 모르고 있음.

– 마케팅 방안: ‘1인 가구 베스트 제품군’리스트를 SMS로 전송. 출퇴근 시간에 LED 화면에 신선 식품 소개.

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고객 유형2: 아동기 자녀를 둔 남성

– 구매 행동: 담배 및 음료를 자주 구매하며, 가끔씩 헤어 제품이나 문구류 구매.

– 페인 포인트: 음료수와 식품은 가격에 민감하지만 나머지는 가격을 잘 모름.

– 마케팅 방안: 음료수와 식품 등 가격 민감도를 계산해 가격 민감형 상품군은 가격을 경쟁가보다 10% 낮추고, 가격 둔감형 상품군은 수익을 최대화하는 가격으로 적용.

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활용3. 고객 니즈 기반 신제품 개발

“고객은 원하는 데, 우리 점포에는 없어서 못 파는 상품을 찾아라.”

고객에게 필요한(즉 팔릴 것 같은) 상품이지만 현재 점포에 없는 상품을 발굴한다. 고객이 실생활에 필요로 하는 것을 끊임없이 파악하고 구비하는 것을 목표로 한다. 판매할 상품은 상권의 고객 분포를 통해 예측한다.

(1) 상권 고객군 분포를 통해 예상 판매 상품 리스트를 작성한다. 고객별 관심 상품 순위를 도출한 뒤 지역 거주인 곱하면 상품별 예상 판매량이 나온다.

(2) 예상 판매 상품 리스트에는 있는데, 현재 우리 점포에 없는 제품을 구비한다.(단기 파일럿 판매를 실시하여 테스트한다.)

(3) 주기적으로 고객 비율, 점포 규모에 따른 최적 제품 포트폴리오를 마련한다.

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활용4. 히트 상품 예측 및 대응

편의점 히트 상품 예측을 시스템화하여 즉시 대응하는 체계를 갖춘다.

(1) 유행 민감 고객군 및 유행 민감 상권을 도출한다.

(2) 주요 온라인 사이트에서 제품 및 브랜드 유행 동향을 수집한다.

(3) 유행 민감 고객군의 재구매율을 계산한다.

(4) 회귀분석을 통해 향후 6개월 판매 흐름을 예측한다.

(5) 유행 상품과 동일한 PB 상품을 개발하고 공급을 확대한다.

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활용5. 상권 진입 전략

고객 분포 및 유동 인구에 따라 상권 진입 전략을 수립한다.

(1) 국내 전 지역의 상권 별 고객 분포와 경쟁(외부 데이터 수집)을 데이터 베이스화 한다.

(2) 앞서 구축한 편의점 유형 데이터베이스를 통해 각 상권의 최적 유형을 선정한다.

(3)(2)의 유형으로 진입했을 경우, 고객의 유입 정도와 매출 정도를 예측한 시뮬레이션을 수행한다.

(4) 5년 예상 재무제표를 통해 진입 여부를 결정한다.

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이상의 활용 방안은 기본적으로 지역 기반 유통점에서 사용할 수 있는 방안들이다. 이때 위에서 구축한 시스템은 향후 인식 고객 증가에 따라 자가성장(Self-Growing)하는 모델이 된다

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  1. k933167h

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