고객 성향 콕 찍어주는 ‘마켓 맵’
상품 최적화의 길 찾아주다

MD의 직관적 결정이나 소비자들의 과거 구매패턴에 기반해 상품구색을 결정하는 시대는 지났다. 매장 방문객들의 실제 행동 데이터를 실시간 수집, 빅데이터 기반으로 그들의 구매 패턴을 분석하는 ‘마켓 맵’ 방식은 유통업체들이 고객 인사이트를 토대로 매출 혁신을 이룰 수 있는 기회를 제공한다.

최근 몇 년 간 글로벌 유통시장에서 대형마트 등 소위 빅 박스(big box) 업체들은 온라인 채널 등과의 경쟁에서 밀리며 고전을 면치 못하고 있다. 신규점 오픈은 더 이상 성장해법이 될 수 없으며, 불경기 동안 변화된 소비자 행동 역시 고착화되는 성향을 보이고 있다.
시장 포화기와 치열해진 경쟁구도 하에서 성숙시장의 대부분 유통업체들은 예외 없이 매출 하락과 수익성 저하를 경험하고 있다. 그러나 불리한 환경 속에서도 경쟁업체를 압도하는 실적을 올리고 있는 소수의 유통업체들을 발견할 수 있다. 맥킨지 분석에 의하면 이들 업체들은 소비자 심층 인사이트를 도출하고, 이를 상품 카테고리 관리에 내재화시킨다는 공통점을 갖고 있다. 이를 통해 선도 유통업체들은 최고 경영진 주도 하에 고객 인사이트 기반의 매출 혁신을 이룰 수 있었다. 이번 원고에서는 국내 유통업체들이 이러한 혁신 사례를 도입할 수 있도록 빅데이터 및 고급 분석 기반의 마켓 맵(market map) 접근방식을 소개하고자 한다.

데이터 기반의 예측 분석이 대세
유통업체들은 지속 성장 기회를 모색하고 현명한 투자 방안을 강구해야 하는 거대한 압력에 직면해있다. 최적의 상품을 최적의 매장에서 판매하려면, 어떤 소비자들이 해당 시장에서 지갑을 여는지 심층적으로 이해해야 한다.
특히 MD들은 매장 규모 및 포맷별로 할당된 ‘플래노그램(Plan-O-Gram)’에서 시각적으로 쇼핑 편리성을 유지하면서, 어떤 SKU를 추가할 때 상품 중복률을 낮추고 고객 선택을 극대화할 수 있는지 끊임없이 고민한다. 그러나 MD의 가장 중요한 역할 중 하나인 상품구색을 결정하는 데 있어서는 아직도 데이터보다 직관이나 가정에 의존해 구매를 결정하는 업체들이 많다. 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 기업들 역시 기초 데이터만을 활용함으로써 결국 ‘최적화되지 않은’ 의사결정으로 귀결되는 사례가 비일비재하다. 실제로 많은 기업들이 상품구색 최적화 과정에서 단순히 판매량이 낮은 SKU를 제거하는 ‘꼬리 자르기’ 방식에 의존하고 있는 실정이다.
그러나 저회전 상품 중에서도 충성도가 높은 로열 고객들이 구매하는 상품은 분명 존재한다. 따라서 전체 상품 포트폴리오 내에서 고유의 전략적 기능을 수행하고 있는 상품들 경우 ‘꼬리 자르기’ 식으로 제거하면 위험한 결과를 초래할 수 있다. 소비재 중에서도 판매량이 높은 인기상품이 아닐지라도 막상 진열대에 재고가 없을 경우 쇼핑객들이 구매 자체를 단념한 채 매장을 나설 가능성이 큰 상품이 상당수 존재한다.
데이터를 기반으로 보다 사려 깊게 카테고리 전략에 접근하지 않는 한 고객들은 매장에서 원하는 상품을 찾을 수 없게...기사전문보기