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프라이버시 AI, 영상 익명화, 공간 데이터 분석에 대한 44개의 아티클.
유입률 — 입지 문제인지, 매장 문제인지 가리는 첫 숫자
매출이 기대에 못 미칠 때 가장 먼저 갈리는 질문은 '자리가 나쁜가, 매장이 못 끄는가'입니다. POS는 이 질문에 답하지 못합니다. 문 밖 통행과 입장을 함께 세는 유입률이 답합니다.
평균 뒤에 숨은 진짜 차이
매장 평균 데이터는 서로 다른 고객 그룹의 반응을 하나로 뭉갭니다. 성별과 연령대로 나눠 봐야 진짜 차이가 드러납니다.
보고 싶은 방식대로 설계한다
정해진 리포트 양식만으로는 내가 확인하려는 질문에 정확히 답하지 못할 때가 있습니다. 조건을 직접 설정해 하나의 리포트로 묶을 수 있습니다.
그 행사, 정말 효과가 있었나
행사가 끝나면 감으로만 성공 여부를 판단하기 쉽습니다. 행사 기간의 방문·체류·관심도를 자동으로 모으면 숫자로 비교할 수 있습니다.
본 사람이 다는 아니다
매장 안 광고 앞을 지나간 사람과 실제로 본 사람은 다릅니다. 시청률을 따로 재야 광고 효과를 숫자로 말할 수 있습니다.
몇 명이 지갑을 열었나
전체 방문객 대비 실제 구매 비율을 성별과 연령별로 나눠 보면 다음 캠페인의 타겟이 보입니다.
선반 하나까지 숫자로 증명한다
진열대 전체 평균으로는 어느 선반이 문제인지 알 수 없습니다. 방문부터 픽업까지 4단계를 선반 단위로 나눠야 답이 보입니다.
어느 단계에서 놓치는가
방문에서 구매까지는 한 번에 일어나지 않습니다. 단계별 전환율을 나눠 봐야 어디서 고객이 새는지 알 수 있습니다.
진열대 안에서도 급이 갈린다
같은 진열대 안에서도 상단과 중단의 시선과 픽업은 다릅니다. 선반 단위 히트맵이 골든존을 찾아줍니다.
이런 사례를, 당신의 공간에서도 만들 수 있습니다.
도입 상담 신청방문 많다고 다 좋진 않다
방문자 수만으로 매대 성과를 판단하면 숨은 보석을 놓칩니다. 방문과 체류율을 함께 봐야 진짜 관심이 보입니다.
매일 다르게 흐르는 시간
매장의 붐비는 구역은 하루 중에도 계속 바뀝니다. 히트맵을 시간 순으로 재생하면 그 흐름이 통째로 보입니다.
색깔 하나로 관심이 보인다
매장 지도 위에 고객의 움직임을 색으로 표시하면 붐비는 구역과 머문 구역이 다른 곳을 한눈에 가려낼 수 있습니다.
복잡한 동선, 하나의 흐름
진열대 사이를 오간 모든 동선을 한 화면에 늘어놓으면 아무것도 안 보입니다. 생키 차트가 굵기 하나로 핵심 흐름만 남깁니다.
가장 많이 따라간 길 하나
매장 안 모든 동선을 하나하나 볼 수는 없습니다. 가장 많은 고객이 따라간 대표 경로 하나가 핵심 자원을 배치할 자리를 알려줍니다.
고객은 어디로 움직이는가
구역 사이 이동량을 화살표로 시각화하면 연관 상품 진열이 실제 동선으로 이어지는지가 드러납니다.
한 사람의 발걸음을 따라가다
개별 방문자의 이동 경로를 재구성해 보면 숫자로는 안 보이던 이탈 지점이 드러납니다.
구역으로 나누면 보이는 답
매장을 구역으로 나눠 방문자 수와 체류 시간을 비교하면 같은 매장 안에서도 핫존과 콜드존이 갈립니다.
선 하나로 증명하는 유입
출입구마다 가상의 선을 긋고 통과한 고객 수와 특성을 자동으로 집계하면 자원을 어디에 먼저 배치할지가 분명해집니다.