1. 개요

구역간 통행량 분석은 매장 내 고객이 한 구역에서 다른 구역으로 이동하는 경로와 흐름을 화살표로 시각화하여 보여주는 기능입니다.
단순히 한 구역에 얼마나 많은 사람이 왔는지를 넘어, 고객들이 매장 내에서 어떤 경로를 따라 움직이는지를 파악하여 동선 흐름의 효율성과 이탈 경로를 진단할 수 있습니다.

• 통행 화살표의 굵기와 색상의 진하기는 해당 경로의 트래픽 양을 직관적으로 의미합니다.

2. 주요 기능 및 활용

2.1. 구역간 통행 흐름 시각화

기능 설명

• 매장 지도 위에 정의된 구역(Zone) 간의 이동 방향과 통행량을 화살표로 표시합니다.
• 화살표가 굵고 색상이 진할수록 해당 경로의 통행량이 많음을 의미합니다.

활용 예시

• 특정 통로나 구역에 고객 동선이 집중되는지 확인하여 혼잡도 예측
• 비효율적 이탈 경로 진단 및 동선 개선 방안 모색

2.2. 출발/도착 구역 상세 분석

기능 설명

• 구역을 클릭하면, 해당 구역을 출발/도착 구역으로 지정할 수 있습니다.
• 화살표를 클릭하면, 특정 경로의 상세 정보를 통해 통행량과 고객 분포를 확인할 수 있습니다.

활용 예시

• 상품 A 매대(출발)에서 연관 상품 B 매대(도착)로의 통행량이 의도대로 높은지 확인하여 연쇄 구매 유도 전략 성과 검증
• 입구 구역 대비 가장 중요한 전략 구역으로의 고객 유입률을 측정하여 해당 구역의 접근성 평가
• 특정 통로(화살표)를 이용한 고객 중 성별 및 연령대 분포를 확인하여, 해당 경로 주변의 진열 상품이나 광고 메시지의 타겟 적합성 평가

2.3. 고객 세그먼트별 통행 필터링

기능 설명

• 통행량 분석 대상을 성별, 연령대, 고객/직원 여부 등의 속성으로 필터링하여 특정 고객층의 이동 패턴만을 분리하여 분석합니다.

활용 예시

• 20대 여성 고객의 'SNS 인기 코너'에서 '셀프 계산대'로 이어지는 빠른 쇼핑 동선을 파악하여 해당 고객층을 위한 전용 서비스 기획
• 직원 이동량을 제외하여 순수 고객의 동선 흐름에만 집중함으로써, 운영 요소로 인한 데이터 오류 방지

3. 기대 효과

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‍3.1. 진열 효율성 극대화

• 연관 상품 간의 진열 배치가 실제 고객의 동선(흐름)으로 이어지는지 검증
• 레이아웃 최적화의 핵심 근거 확보

3.2. 고객 이탈 및 병목 방지

• 고객이 매장 외부 또는 비활성 구역으로 이탈하는 경로(얇은 화살표)를 파악
• 병목 구간을 해소하여 쇼핑 경험 만족도 향상

3.3. 공간 활용 전략

• 특정 구역으로의 유입이 저조한 경우, 해당 구역의 접근성 개선 또는 용도 변경을 고려하는 전략적 근거로 활용

4. 핵심 지표 (KPI)

5. 고급 활용 팁‍‍‍

5.1. Before-After 동선 비교

• 매대 위치 변경, 통로 확장 등 레이아웃 변경 전후의 통행 흐름을 비교 분석
• 변경 효과를 화살표의 굵기와 색상 변화로 시각적으로 검증

5.2. 비정상 동선 감지 및 진단

• 매장 입구에서 바로 출구로 향하는 통행량을 파악
• 매장 내부에 고객이 불편을 느끼는 요인 (예: 긴 대기 줄, 불편한 진열)을 진단하고 개선

✔️ 정리하자면

구역간 통행량 분석은 고객이 매장 내에서 '어떻게 이동하는지' 그 흐름과 경로를 화살표로 명확하게 보여주는 핵심 시각화 기능입니다.
이 데이터를 통해 동선 비효율 개선, 연관 상품 전략 등 동선 기반 운영의 핵심 근거를 확보할 수 있습니다.