롯데백화점 데이터 인텔리전스팀 김철관 팀장

-트렌드센싱과 MD 어드바이저로 ‘뜨는’ 브랜드 분석·입점 유도
-결제수단 혜택 등 데이터 기반 마케팅 했더니 월 매출 250억원↑
-향후 오프라인 매장 디지털 사이니지+데이터 결합한 수익화 계획

[디지털데일리 백지영기자] “데이터로 업의 본원적인 경쟁력을 강화하고 있습니다. 과거엔 상품기획자(MD)의 경험과 직관에 의해 움직였다면 이제는 데이터로 트렌드를 미리 읽고, 백화점 내점 고객에 실시간 맞춤형 혜택을 제공하는 것이 가능해졌습니다.”

롯데백화점이 지난해부터 1년 넘게 데이터 트랜스포메이션 여정을 진행 중이다. 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터로 현재 뜨는 브랜드를 수집하고, 이를 머신러닝으로 분석해 트렌드를 파악한다. 또, 고객의 페르소나(인격)를 재정의해 각 점포에 맞게 브랜드를 입점시키고, 실시간 데이터 분석을 통해 내점 고객에 맞춤형 혜택을 제공한다. 데이터 자산화를 통해 수익화도 꾀하고 있다.

이와 관련, 김철관 롯데백화점 데이터 인텔리전스팀장<사진>은 최근 디지털데일리와의 인터뷰를 통해 “과거에는 고객의 오프라인 구매 데이터만 활용해 제한된 고객 커뮤니케이션을 했다면, 이제는 온·오프라인 및 실시간 데이터 통합·분석을 통해 고객의 모든 쇼핑 여정에 디지털을 입히고 있다”며 “이를 통해 디지털 리테일러로 도약 중”이라고 말했다.

롯데백화점은 앞서 지난해 4월, 업계 최초로 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 구축하고 현재 데이터 트랜스포메이션 여정을 진행 중이다. 기존의 복잡한 밸류 체인 대신 백화점이라는 업의 본질에 맞게 ▲소싱&머천다이징(MD), ▲운영 및 판매, ▲마케팅&고객 서비스 등 3가지 핵심 밸류 체인을 선정해 이를 강화할 수 있는 데이터 과제를 발굴·수행하고 있다.

각각의 데이터 과제를 수행하는 과정에서 ‘트렌드센싱’과 ‘MD 어드바이저’라는 새로운 기능을 개발했고, 고객관리 프레임워크를 통해 고객을 체계적으로 관리하기 시작했다. 이에 따라 경영진이나 실무진도 데이터 기반의 실시간 의사결정이 가능해졌다.
김 팀장은 “예를 들어 예전에는 MD의 직관과 경험에 의존해서 브랜드를 발굴했지만 현재는 데이터를 통해 50여개 점포에 각각의 브랜드를 배치하는 식의 테스트를 진행하고 있다”고 했다. 이를 위해 만든 것이 ‘트렌드센싱’과 ‘MD 어드바이저’다. 

트렌드센싱은 온라인 트렌드를 분석해 특정 브랜드가 시장에서 얼마나 인기가 높아질 것인지를 파악하기 위한 툴이다. SNS, 뉴스 등에서 소셜버즈를 수집·분석해 MD에게 관심 브랜드를 추천한다. 이후 MD 어드바이저를 통해 고객 구매데이터와 매칭해 브랜드 특성을 정의하고, 이를 가장 잘 맞는 점포에 입점시키는 식이다.

그는 “트렌드센싱을 통해 분석한 결과, 요가복·레깅스 등으로 유명 스포츠 의류브랜드 룰루레몬은 2017년 추천이 가능했으나 실제 입점은 2년 후인 2019년에 이뤄진 것으로 나타났고, 스위스 모듈 가구 브랜드 USM도 2018년 추천이 가능했지만 1년 후에 입점한 것을 알 수 있었다”며 “현재 트렌드센싱은 패션이나 리빙분야 약 700여개 신규 입점 후보 브랜드를 수집에 적용, 선제적으로 분석하고 있다”고 설명했다.

또한 과거엔 영업관리자의 판단에 따라 브랜드의 입퇴점을 관리했지만, 이제는 MD 어드바이저를 통해 점포별 고객 페르소나를 재정의했다. 그는 “기존 성별·연령별로 고객을 분류했던 기존의 틀을 깨고 가구유형이나 추정소득으로 페르소나를 정의하고, 점포별로 가장 잘 어울리는 브랜드를 추천해 입점시키고 있다”고 말했다.

고객관리 프레임워크에 기반한 체계적인 고객 행동패턴 분석도 가능해졌다. 이를 통해 최상위 고객 뿐 아니라 구매 가능성이 높은 신규 고객을 우량고객으로 바꾸는 작업도 진행하고 있다. 그는 “데이터로 분석해보니 연간 900만명이 물건을 구매하고 이중 300만명이 신규고객인데, 300만명 가운데 절반이 다음 해에는 무실적으로 전환하는 것을 발견했다”며 “신규 고객을 유인할만한 체계적인 육성 프로그램이 없다보니 이탈하는 고객이 많아진 것”이라고 말했다.

이와 함께 구매 가능성이 높은 고객 대상으로 내점을 유도하고, 내점한 고객을 대상으로 실시간 캠페인 체계를 구축해 구매율을 높이는 등의 프로세스를 진행하고 있다. 내점 고객의 구매율을 높이기 위해선 고객의 첫 결제수단과 연관성이 가장 높은 혜택을 실시간으로 안내하는 것만으로 매출이 크게 늘었다.
김 팀장은 “만약 특정 고객이 롯데백화점 본점 방문해 처음 롯데카드로 물건을 구매했다는 것을 감지했을 경우, 결제수단 관련 프로모션 LMS를 발송해 추가 구매를 유도했다”며 “이같은 단순한 넛지(커뮤니케이션)를 통해 무려 월 250억원의 순증매출이 발생했다”고 설명했다. 

그는 “결제수단과 관련한 맞춤형 혜택을 실시간으로 제공하는 것만으로도 즉각적인 반응이 나타났다는 것은 바꿔말하면 고객이 그만큼 소통에 대한 갈망이 컸다는 것을 반증한다”며 “데이터로 고객을 관리하는 것이 백화점을 성장, 확대시키는데 기여할 수 있다는 확신이 들었다”고 목소리를 높였다.

특히 이같은 고객과의 실시간 커뮤니케이션이 가능했던 것에는 클라우드의 힘이 컸다. 롯데백화점은 업계 최초로 AWS의 퍼블릭 클라우드 기반 데이터 레이크를 구축하면서 다양한 서비스를 시도하고 있다. 현재 롯데백화점은 아마존 EC2, 엘라스틱파일시스템(EFS)를 비롯해 엘라스틱서치서비스, 레드시프트, 람다, 키네시스 등을 다양한 서비스를 활용 중이다.

김 팀장은 “이를 통해 이전에 해보지 못한 다양한 시도가 가능했다”며 “이와 함께 AWS과 함께 진행한 ‘거꾸로 일하기(Working backward)’ 워크샵을 통해 고객과 문제를 재정의해 일하는 방식을 바꿀 수 있었던 것이 가장 큰 성과”라고 말했다. ‘거꾸로 일하기’는 아마존이 새로운 아이디어를 얻어 내기 위한 일종의 프로세스다. 

그는 “경영진의 적극적인 지지도 이같은 데이터 트랜스포메이션 여정이 속도감 있게 진행되는데 큰 힘이 되고 있다”며 “현재 트렌드센싱이나 MD 어드바이저 등은 조직의 체질 변화를 유도하며 파동을 일으키고 있다”고 평가했다.

롯데백화점의 데이터 혁신은 앞으로도 계속될 전망이다. 기존의 성과를 바탕으로 데이터 기반 신규 비즈니스를 발굴하고 데이터 자산화도 시도 중이다. 데이터를 통해 MD의 협상력을 높일 수 있는 ‘MD 헬퍼’와 브랜드별 인사이트를 제공하는 ‘브랜드 어드바이저’, 가격대별 제품의 전략적 구성을 제공하는 ‘구색관리솔루션’ 등도 개발하고 있다.

이밖에 점포 내 디지털 사이니지를 활용한 광고 플랫폼 구축과 인사이트 레포트 발간 등도 계획하고 있다. 김 팀장은 “데이터 트랜스포메이션의 1단계로 업의 본원적인 경쟁력을 높이는데 초점을 맞췄다면, 앞으로는 이를 기반으로 신규 비즈니스를 만들고 데이터를 자산화하는데 주력할 것”이라고 강조했다.


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