​소비자 취향에 맞춘 오프라인 매장, 빅데이터 분석으로 만든다

롯데정보통신, 유통점포에 고객 행동데이터 분석 기술 접목

사용자 성별이나 연령 등 추정하고 구매 정보 기록해 구매 전환율 높여

고객 동선을 히트맵 방식으로 보여줘 오래 머무르는 코너를 분석할 수 있다.[사진=롯데정보통신]

온라인 쇼핑몰은 사용자의 쿠키나 기존 구매이력 등을 파악해 추천 상품을 첫 페이지에 보여준다. 이러한 데이터 분석이 향후 오프라인 매장에서도 가능할 전망이다.

롯데정보통신이 올해 8월 선보인 차세대 무인 유통 매장 'DT Lab'을 시작으로 중형, 대형 마트 등 여러 규모의 유통 점포에 '고객 행동데이터 분석 기술'을 접목한다고 10일 밝혔다. 이 기술은 안면인식, LiDAR 센서, AI카메라 등을 기반으로 고객 행동데이터를 수집·결합해 마케팅 지표를 도출해 유통산업에 활용할 수 있도록 제공한다.

고객이 매장에 들어서면 센서는 자동으로 성별, 연령 등을 추정하며 이를 빅데이터화한다. 어떤 진열대에서 어떤 상품에 관심이 있는지, 매장에 얼마나 머무르는지, 상품을 실제 구매했는지 등 동선, 체류 시간, 구매 정보 등도 기록한다.

이렇게 수집한 행동데이터는 요소별로 결합되고, 상품 간 연관도, 구매 전환율, 고객별 상품 선호도 등 다양한 비즈니스 인사이트를 도출한다.

예를 들어 A 코너에 머무른 30대 남성으로 추정되는 사람들은 다음으로 C 코너에서 물건을 확인하는 경향이 있다는 분석이 가능하다. 이를 바탕으로 연관 상품끼리 인근에 배치하면 구매 확률을 높일 수 있다.

추후 기술 확대 적용에 따라 데이터 분석 대상이 되는 상품 범위는 단순 생필품에서 음향, 주방용품, 생활가전 등으로 확대된다. 적용 매장 규모 역시 커짐에 따라 고객 데이터양도 증가해 마케팅 관점에서 활용도가 높은 결과를 도출할 수 있다.

이진호 롯데정보통신 스마트시스템부문장은 "오프라인에서도 고객 관심과 성향을 데이터로 분석한다는 데 의미가 있다. 롯데정보통신은 마케팅에 최적화한 차세대 사업 모델 발굴을 위해 데이터를 기반으로 다양한 시도를 지속할 것"이라고 말했다.