리테일 혁신: 빅데이터 분석이 성공을 이끄는 방법

모든 산업이 실시간으로 데이터를 흡수하고 맞춤화하며 현대적 디지털 환경에 진입했습니다. 이 변화는 소매 산업이 비즈니스 프로세스와 고객 기대의 서비스 최적화 경쟁에 합류할 것을 요구합니다. 디지털화는 소비자에게 힘을 주었고 오늘날 그들은 '디지털 고객' 또는 '옴니 고객'이라 불립니다. 채널이 무엇이든 편리하고 기대에 부합하면 상관하지 않습니다. 생존하고 경쟁에서 살아남기 위해 소매업체는 단순히 물건만 파는 것이 아니라 물건과 함께 경험을 팔아야 합니다.

진화하는 디지털 기술로 소매 산업에는 수많은 운영 변화가 있었습니다. 빅데이터 분석은 스마트한 소매업체가 가치 있는 데이터를 관리하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이커머스 플랫폼은 빅데이터 사용자의 가장 좋은 예이며 가장 많은 혜택을 얻었습니다.

예를 들어 세계 최대 전자상거래 기업 아마존은 빅데이터 분석의 거대한 도입자입니다. 사용자가 웹사이트를 탐색할 때마다 사용자 행동을 기반으로 관심 보인 유사 제품이나 알고리즘이 예측한 사용자가 좋아할 제품을 추천하기 시작합니다. 연구에 따르면 매출의 약 30%가 추천에서 나옵니다. 따라서 빅데이터는 아마존의 매출 비율을 엄청나게 높이는 데 기여합니다.

빅데이터란 무엇인가?

빅데이터는 거대한 정보 집합입니다. 빅데이터 분석은 강력한 도구를 사용해 체계적이거나 비체계적인 데이터에서 결론을 추출해 기업이 연계와 해법을 얻도록 돕습니다. 신뢰할 수 있는 비전과 기업에 엄청난 기회를 제공합니다. 빅데이터 분석은 세 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 기업의 전략적 계획에 활용할 수 있습니다.
• 기업의 의사결정 능력을 향상시킵니다.
• 기업 비용을 절감하고 성과 효율성을 개선합니다.

소매 산업을 어떻게 혁신하는가?

빅데이터 분석 확보는 소매업체가 고객이나 잠재 고객의 행동을 더 잘 해석하도록 도왔습니다. 비용 효율적인 이 기술은 온오프라인 소매업체 모두 분석 솔루션을 도입해 효과적으로 타겟 고객을 공략하고 공급망 운영을 업그레이드하도록 했습니다.

소매 산업은 먼 길을 왔으며 이 분석은 고객을 식별할 뿐만 아니라 속속들이 알도록 도왔습니다. 빠르게 변화하는 디지털 세계를 활용해 소매 산업은 이제 빅데이터 분석으로 더 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다. 이는 적절한 도구, 완벽한 전략, 빅데이터 분석에서 최대 혜택을 뽑아낼 인력이 있을 때만 가능합니다.

빅데이터가 소매 산업을 어떻게 돕는가?

가격 최적화는 더 이상 선택이 아니라 필수입니다: 빅데이터 분석은 가격 통제에 중요한 역할을 합니다. 알고리즘은 수요 흐름, 재고 상태에 대한 깊은 통찰을 제공하고 소매업체가 경쟁사를 스마트하게 엿보게 합니다. 데이터에 따라 가격 최적화는 언제 가격을 내리고 올릴지 결정하도록 돕습니다. 이전에는 대부분의 패션 소매업체가 계절 변화에 따라 상품 가격을 변경했습니다. 계절 말에 수요가 적을 것이라 가정하고 가격을 내렸습니다. 그러나 빅데이터 구현 후 소매업체는 실시간 수요 기반의 데이터 기반 정보와 최적화된 가격을 갖게 되었습니다. 이제 업데이트되고 분석된 빅데이터로 수요에 따라 분 단위로 가격을 변경할 수 있습니다.

미래 트렌드와 수요 예측: 빅데이터는 소매업체가 현재 상황을 평가하고 미래를 예측하도록 돕습니다. 소셜 미디어와 웹 브라우징 패턴을 활용한 고급 머신러닝 알고리즘으로 다가올 트렌드를 예측합니다. 수집된 고객 데이터는 소매 산업이 제품 수요를 예측하고 특정 카테고리에서 사용자를 적절히 타겟팅하도록 돕습니다.

KPMG 2017 소매 설문조사 보고서에 따르면 밀레니얼 세대는 소셜 미디어를 통해 유행하는 패션, 제품, 브랜드 정보를 수집합니다. 이 모든 정보는 소매업체가 디지털 게이트웨이를 활용해 고객 선호도 데이터베이스를 만드는 데 사용됩니다. 올바른 데이터와 분석으로 소매업체는 인구통계, 성별, 사용자 행동을 기반으로 사용자를 타겟팅하는 캠페인을 예측하고 설정할 수 있습니다.

고객에게 스마트한 경험 제공: 소매 산업의 경쟁이 치열해지며 고객 경험이 최우선 전략입니다. 고객의 각 거래나 활동은 기록되고 고유 ID를 가지며 소매업체가 접근할 수 있습니다. 빅데이터 분석은 어떤 고객이 어떤 제품에 관심을 보였는지 확인하는 데 필수적입니다. 축적된 데이터로 소매업체는 고객과의 모든 상호작용에서 스마트 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다.

소매업체는 데이터 분석으로 시장에서 수요가 높은 제품을 파악하고 재고 부족이 없도록 합니다. 제품 가격을 조절하고 고객에게 관련 프로모션을 보내 즐거운 쇼핑 경험을 제공합니다. 하버드 비즈니스 리뷰 연구에 따르면 고객에게 스마트 쇼핑 경험을 제공하는 소매업체는 ROI를 5~8배 높이고 매출을 최대 10% 올릴 가능성이 큽니다.

소매 산업에서 더 나은 고객 쇼핑 경험을 가능하게 하는 열쇠는 데이터를 수집하기 위해 첨단 기술을 통합하는 것입니다. 증강현실(AR)과 사물인터넷(IoT)은 소매 산업의 미래에 엄청난 범위를 가진 두 가지 신흥 기술입니다. 주니퍼는 2015년에 소매업체가 2020년까지 연결 디바이스에 25억 달러를 지출할 것이라고 이미 예측했습니다.

소매업체의 실제 자산은 고객과 데이터입니다. 따라서 고객 행동을 더 잘 이해하기 위해 모든 스마트 소매업체는 빅데이터 분석을 사용해 효율적인 고객 경험을 보장할 것입니다.