매장에서 방문 고객의 경험을 어떻게 측정할 것인가? (Visit-Pass-Stay 분석)

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오프라인 매장에서 방문 고객의 경험을 측정하는 것은 매우 중요합니다. (이전글 링크)

하지만 기존의 People Counter와 같은 방식으로는 이를 제대로 측정하기 어렵습니다. 체류시간을 추정해볼 수 있지만, 이는 단순한 예상치일 뿐이며, 전체 매장의 평균적인 체류시간만을 알 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 팝업스토어가 백화점 식품관에 들어왔다고 해봅시다. 7일 동안 운영되는 동안 매출과 방문객 수를 아르바이트생이 수기로 기록할 수 있습니다. 이는 유용한 데이터지만, 과연 충분할까요? 만약 해당 매대의 재고가 소진된 시점에도 방문한 사람의 수를 알 수 있다면, 다음 팝업스토어에서는 재고를 더 많이 확보할 수 있겠죠. 또한, 줄을 서서 구매하려다 이탈한 고객 수를 파악한다면, 줄을 줄이기 위한 전략을 세울 수도 있습니다.

비슷한 방식으로 다른 매대의 경우도 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 매대에서 사람들이 오래 머무는 경우가 있습니다. 일반적으로는 매출이 높게 나올 수 있지만, 만약 체류시간이 길어도 매출이 낮다면, 고객이 상품을 오랫동안 고민하다가 결국 구매하지 않기로 결정했을 가능성이 있습니다. 이러한 경우, 상품의 진열 방법을 바꾸거나 가격을 조정하는 등의 전략을 세울 수 있습니다.

반대로, 매출이 높은데 체류시간이 짧은 상품도 분석해볼 수 있습니다. 이는 목적구매가 이루어졌다는 신호일 수 있습니다. 이 경우, 해당 상품을 매장 깊숙이 배치해 고객이 다른 매대를 거치도록 하거나, 고객의 편의를 위해 매장 입구에 배치할 수도 있습니다. 또한, 충동구매를 유도하기 위해 계산대 근처에 배치하는 전략도 고려해볼 수 있습니다.

이제 매장 방문객의 행동을 정확하게 분석해 매출을 극대화할 방법을 찾아보세요.

딥핑소스의 PLUS INSIGHT를 통해 가능합니다. 내장된 Visit-Pass-Stay 분석은 고객의 동선 데이터를 기반으로 방문객의 행동을 분석하여, 매장의 공간 활용에 대한 깊은 인사이트를 제공합니다. PLUS INSIGHTS는 카메라 영상을 통해 방문자의 동선을 추적하고, 각 구역의 방문자 수와 체류 시간을 산출하여, 이를 바탕으로 Visit-Pass-Stay 리포트를 제공합니다.

Visit-Pass-Stay 분석이 매장 경험 측정에 어떻게 도움이 될까요?

이 분석에서 제공하는 지표들은 매장 운영을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 몇 가지 예시를 통해 살펴보겠습니다:

이 지표들을 통해 매대나 엔드캡(end-cap)과 같은 진열 공간의 배치, 광고 및 디스플레이 구성, 그리고 고객 동선을 최적화할 수 있습니다. 이제 단순 매출 데이터나 직관에만 의존하지 않고, 데이터를 기반으로 한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

PLUS INSIGHT와 함께 매장 운영에 새로운 가능성을 열어보세요. Visit-Pass-Stay 분석을 통해 고객의 행동을 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 더 효과적인 매장 전략을 세울 수 있습니다. 단순히 매출을 늘리는 것뿐만 아니라, 고객이 진정으로 원하는 경험을 제공할 수 있도록 PLUS INSIGHT를 활용해 보세요.

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