빅데이터 분석 정확도가
미래 유통 승자 정한다

AI, IoT 등 기술 혁신으로 인해 전세계 소매업계가 급속히 변하고 있다. 이 같은 시대 흐름에 적절히 대응하고 지속성장하기 위해서는 신기술에 대해 파악하는 것이 우선이다. 최근 일본, 미국 유통업계가 도입하고 있는 신기술을 살펴보고, 활용 방안을 모색해 본다.

일본 경우 대다수의 소매기업이 아마존에 전전긍긍하고 있다. 월마트조차 일본 시장 포기를 선언하고 미국 시장에서 아마존 대응에 전념하겠다고 밝혔다. 일본 소매시장에서 이커머스의 비중은 5.8%에 불과하다. 미국 역시 10%대로 추정된다. 그럼에도 이커머스 업태를 경계해야하는 이유는 ‘빅데이터’에 있다.

아마존 최강점은 온·오프라인 빅데이터
아마존은 20년 전부터 자사 플랫폼에 상품 추천 기능을 추가했다. 이커머스 기업이 수집하는 데이터는 지금까지 오프라인 소매기업이 분석하던 데이터와는 성격이 다르다. 단순한 인구 통계학 정보나 구매 이력 등이 아닌 ‘어떤 상품을 구매하기 전에 망설였는지’, ‘고민했지만 결국 구매하지 않았는지’ 같은 행동 데이터를 방대하게 보유하고 있는 것이다.
이 같은 정보를 보유하고 있는 온라인 기업이 오프라인 영역으로 진출하고 있다. 이들은 디지털 기술로 얻은 정보를 분석해 매장의 추천 상품 등에 활용한다. 포인트 지급 같은 단순 혜택이 아닌 차별화된 쇼핑 경험을 제공하고 있는 것이다. 물론 아직 오프라인 관련 데이터는 부족할 수밖에 없다. 하지만 충분한 데이터가 수집된 시점부터는 보다 고차원적인 고객 개개인별 대응, 즉 개인화(personalization)가 가능해질 것이다.
아마존은 이미 오프라인 영역의 데이터를 모으며 실증실험을 반복하고 있다. 그 예가 스마트스피커인 ‘아마존 에코(Amazon Echo)’, 터치로 상품을 주문할 수 있는 ‘아마존 대시 버튼(Amazon Dash Button)’, 오프라인 매장인 ‘아마존 고(Amazon Go)’다.
선도적인 실험을 통해 아마존은 집 안과 밖, 모든 장소에서 소비자와 접촉할 수 있게 됐다. 이렇게 모은 데이터를 활용해 소비자와 더욱 밀접한 관계를 쌓아가고 있다. 이미 소비자는 아마존의 서비스에 길들여지고 있다.

신기술 도입, 궁극의 목표는 ‘고객 분석’
한 매장 앞을 지나가는데, 지금 바로 사용할 수 있는 쿠폰이 스마트폰으로 전송됐다. 잠깐 시간이 있어 매장 안에 들어가보니 직원이 자신의 이름을 부르며 이전에 구매했던 상품이 어땠는지 묻는다. 그리고 최근 온라인쇼핑몰 위시리스트에 담아뒀던 상품을 보여주며 테스트를 권한다. 자신의 취향에 맞는 추천 상품도 함께 제안한다. 결국 마음에 드는 상품 몇 가지를 구매하기로 결심했다. 얼굴인식으로 자동 결제 후, 구매한 상품은 집에서 받을 수 있도록 배송 서비스를 신청했다. 들어왔을 때와 다를 것 없는 모습으로 매장을 빠져나온다.
앞선 사례와 같은 매장을 실현하기 위해 일본 유통업체들은 카메라, 디지털 사이니지, 앱, 스마트워치 등을 활용, 다양한 시도를 이어가고 있다.
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