안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다.
매장에 방문한 소비자는 복잡한 행동을 합니다. 인테리어를 구경하며 돌아다니거나 휴게 공간에서 쉬기도 하고, 매대 앞에 머물며 제품을 살피거나 한 번 지나쳤던 장소를 다시 찾아가기도 합니다.
매장 관리자는 방문객의 행동 하나하나를 궁금해합니다. 하지만 모든 손님을 눈으로 좇는 것은 불가능하죠. 이 외에 매장 관리자가 조회할 수 있는 데이터는 결제 시스템에 기록된 구매 정보밖에 없습니다. 하지만 결제 시스템에는 앞서 기술한 방문객의 행동이 전혀 기록되지 않는다는 맹점이 있습니다.
AI로 분석하는 방문객 동선 데이터
메이아이의 AI 기술을 활용하면 방문객 동선을 손쉽게 시각화할 수 있습니다. 히트맵, 트래픽맵, 저니맵 3가지 기능으로 확인 가능하고요. 각각 어떤 데이터인지 개념 설명을 간단한 표와 함께 소개해보겠습니다.
핫존과 데드존을 한눈에, 히트맵
‘히트맵(Heat Map)’은 방문객들이 어느 구역에 많이 방문했는지를 보여주는 기능입니다. 열(Heat)과 지도(Map)를 결합한 이름에서 짐작할 수 있듯 히트맵은 매장 도면 위에 열 분포 그래픽을 얹은 형태로 구현됩니다. 방문객이 많이 몰리는 구역은 강한 빨간색, 방문이 적은 구역은 약한 파란색으로 표시되기 때문에 인기가 있는 구역과 없는 구역을 눈으로 쉽게 확인할 수 있습니다.
또한 분석하고자 하는 공간에 ‘N초 이상 체류’ 등의 조건을 부여하면 해당 구역에 단순히 지나다니는 사람이 많은지, 명확한 목적을 가지고 찾아와 오래 머무는 사람이 많은지도 확인할 수 있습니다.
히트맵 활용 예시
- 방문객이 몰리는 구역을 중심으로 매장을 재배치할 수 있습니다.
- 인기 있는 상품을 더 잘 보이는 곳으로 옮겨 구매를 유도할 수 있습니다.
- 방문객이 적은 구역에 매력적인 상품을 배치해 동선 변경을 유도할 수 있습니다.
- 혼잡한 구역에 안전 요원을 배치하여 안전사고를 예방할 수 있습니다.
방문객의 동선을 명확하게, 트래픽맵
‘트래픽맵(Traffic Map)’은 방문객들이 한 구역에서 다른 구역으로 어떻게 이동하는지 보여주는 기능입니다. 방문객의 동선이 백분율과 화살표로 나타나기 때문에 어떤 경로에서 많은 트래픽이 발생하고, 어떤 구역끼리 통행량에 영향을 주고받는지 파악할 수 있습니다.
트래픽맵을 조회할 때에는 방문객의 성별, 연령대, 구역 체류 시간 등 다양한 조건에 맞게 데이터를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 20~30대 여성의 트래픽 혹은 구역에 30초 이상 체류한 경우의 트래픽만을 분석하여 더욱 세밀한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
트래픽맵 활용 예시
- 방문객이 많이 이동하는 길에 신제품 프로모션 매대를 두어 전환을 유도할 수 있습니다.
- 방문객의 이동 경로를 바탕으로 편의 시설 등의 위치를 조절해 동선을 개선할 수 있습니다.
- 방문객의 이동 경로를 바탕으로 안내 직원이나 보안 인력 등을 효율적으로 배치할 수 있습니다.
방문객의 이탈 지점을 정확하게, 저니맵
‘저니맵(Journey Map)’은 방문객들의 전반적인 동선을 파악할 수 있게 해주는 기능입니다. 한 구역에서 다른 구역으로 어떻게 이동하는지 혹은 특정 구역에 방문하기 전에 어디를 거쳤는지, 방문객이 어디에서 이탈하는지 등을 세부적으로 보여줍니다. 따라서 저니맵을 활용하면 매장 운영의 병목과 효율 등을 평가할 수 있습니다.
또한 저니맵은 방문객의 성별, 연령대와 더불어 특정 구역을 출발지로 할 것인지, 목적지로 할 것인지 등 다양한 조건에 따라 데이터를 필터링할 수 있습니다. 주요 타깃의 행동을 뾰족하게 분석하기 위해 ‘N초 이상 체류’ 등의 조건을 부여할 수도 있습니다. 이를 기반으로 심도 있는 인사이트를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.
저니맵 활용 예시
- 방문객이 자주 이탈하는 곳의 환경을 개선해 이탈률을 줄이거나 체류 시간을 늘립니다.
- 특정 구역에서 실행한 프로모션이 얼마나 많은 방문객을 유도했고 그들이 이후에 어떤 경로로 이동했는지를 참조하여, 향후의 마케팅 전략이나 매장 레이아웃을 개선합니다.
메이아이 직원들을 분석해 봤습니다
소개해드린 방문객 동선 시각화 데이터 3종은 방문객의 공간 경험을 깊게 이해하고 싶은 관계자라면 누구나 반가워할 텐데요. 하지만 데이터 설명만으로는 활용 방법이 와 닿지 않을 수도 있겠습니다. 이해를 돕기 위해 메이아이 사무실 내 주요 구역과 메이아이 직원들의 행동 패턴을 히트맵, 저니맵, 트래픽맵으로 분석해보았습니다.
히트맵으로 ‘주요 구역’ 파악
3가지 동선 분석 기능 중에서는 히트맵을 가장 먼저 확인하는 것이 좋습니다. 매장 내에서 방문객이 가장 많이 모이는 ‘주요 구역’을 파악할 수 있기 때문인데요. 메이아이 사무실 라운지를 히트맵으로 살펴본 결과 간식이 비치되어 있는 ‘스낵바’ 구역, 설거지를 하고 쓰레기를 버릴 수 있는 ‘청소’구역, 커피 머신이 비치되어 있는 ‘음료’ 구역이 직원들이 가장 많이 모이는 구역으로 나타났습니다.
저니맵으로 ‘행동 패턴’ 분석
메이아이 직원들이 라운지에서 가장 많이 방문하는 구역은 스낵바, 청소 구역, 음료 구역이었습니다. 그렇다면 라운지에 입장해 스낵바로 향한 직원들이 다음으로 가는 구역은 어디일까요? 저니맵으로 확인해 보니 청소 구역, 음료 구역 순으로 많이 이동한다는 것을 알 수 있었습니다.
또한 앞서 조회한 히트맵과 저니맵을 같이 살펴보니, 스낵바에서 음료 구역을 가기 위해서는 반드시 청소 구역을 거쳐야 한다는 것도 알 수 있었습니다. 그렇다면 ‘스낵바 방문객은 설거지를 하거나 쓰레기를 버리기 위해 청소 구역을 방문한 것이 아니라, 음료 구역에 가기 위해 청소 구역을 지나간 것’이라는 해석도 가능합니다. 이처럼 히트맵으로 ‘주요 구역’을 먼저 파악한 후 저니맵을 활용하면, 매장 내 방문객의 전반적인 ‘행동 패턴’을 분석할 수 있습니다.
트래픽맵으로 ‘이동 경로’ 분석
이번에는 트래픽맵을 이용해 스낵바와 음료 구역을 방문한 직원들의 세부 이동 경로를 살펴보겠습니다. 이때 데이터 조회 기준을 ‘60초 이상 체류’로 적용해, 스낵바와 음료 구역을 단순히 지나간 직원의 데이터는 걸러냈습니다. 동시에 스낵바와 음료 구역 사이에 있는 청소 구역으로의 동선도 함께 제외된 것을 확인했습니다. 아무래도 진짜 청소를 목적으로 청소 구역을 방문하는 인원은 적었던 것 같네요 :)
트래픽맵을 살펴본 결과, 음료 구역에서 60초 이상 체류한 직원의 17%는 바테이블로 이동하고 29%는 라운지에서 퇴장한 것을 알 수 있었습니다. 반면 스낵바에서 바테이블로 이동한 비율은 20%로, 라운지에서 퇴장한 비율은 60%로 나타났습니다. 음료 구역에 방문한 인원에 비해 스낵바에 방문한 인원의 라운지 퇴장 비율이 2배 이상 높다는 점이 눈에 띄네요.
종합적 결론
- 메이아이 라운지에서 가장 인기 있는 구역은 스낵바, 음료 구역, 청소 구역, 바테이블 입니다. (히트맵)
- 라운지에 입장한 직원은 스낵바 → 청소 구역 → 음료 구역 순으로 가장 많이 이동합니다. (저니맵)
- 더 자세히 살펴보니 정말 중요한 동선은 스낵바 → 음료 구역이었습니다. (트래픽맵)
- 또한 스낵바에 방문한 직원의 라운지 이탈률이 음료 구역에 방문한 직원 이탈률의 2배입니다. (트래픽맵)
분석 결과를 종합해 보면 메이아이 라운지는 음료와 스낵을 즐기기 위해 방문하는 공간으로 보입니다. 특히 스낵바 → 음료 구역으로 가는 길이 가장 ‘핫하다’고 말할 수 있겠는데요.
다만 바테이블은 음료를 마시기에는 좋아도 스낵을 먹기에는 좋지 못한 공간으로 평가할 수 있겠습니다. 따라서 바테이블을 이용하는 직원들에게 더 나은 공간 경험을 제공하고 싶다면 메이아이의 업무 환경을 관리해 주시는 Management Team에 이 데이터를 근거로, 공간 개선을 요청해 볼 수 있겠네요! :D
복잡한 데이터, 매쉬가 쉽게 만들어 드립니다
메이아이의 ‘동선 분석 기능’ 3종은 기록으로 남기지 못했던 방문객의 행동을 데이터로 집계합니다. 또한 한눈에 들어오는 시각화 자료로 바꿔, 복잡한 데이터 분석의 부담을 획기적으로 덜어드립니다. 동선 분석 기능에 대해 더 궁금한 점이 생겼거나, 메이아이가 궁금하다면 아래 링크를 눌러 서비스 소개서를 요청해보세요. 메이아이 블로그를 탐험해보셔도 좋겠습니다.
