안녕하세요 로플랫입니다.
지난 콘텐츠에서는 ‘loplat i’를 활용한 오프라인 매장 경쟁 분석 활용법을 알아보았는데요. 이번에는 ‘loplat i’의 매장 분석 기능 중에서도 특히 “방문자의 주거지/근무지”를 파악하여 기업의 의사결정이나 마케팅 전략에 활용할 수 있는 방법을 함께 살펴보고자 합니다. 매장을 운영하는 사람이라면 누구나 한 번쯤은 우리 매장의 고객이 어디서 오는지, 혹은 우리 매장의 지역 커버리지가 얼마나 되는지에 대한 궁금증을 가져본 적이 있으실 텐데요. ‘loplat i’를 활용하면 이러한 궁금증을 누적된 오프라인 데이터로 명확히 해결할 수 있습니다.
이번에는 대형마트의 매장별 방문자를 예로 들어 ‘loplat i’의 방문자 주거지/근무지 분석 기능 사용법을 함께 알아보고자 하는데요. 많은 사람이 생필품과 식자재를 구매하는 대형 마트의 특성을 고려하여 데이터 조회 기간을 평일과 주말로 나누어 매장 방문자를 분석해보았습니다.
방문자 주거지 기반 매장 커버리지 분석
- 평일 기준(2020.07.13~2020.07.17)
그렇다면, 대형마트의 주말 방문자는 평일과 어떤 차이가 있었을까요?
- 주말 기준(2020.07.18~2020.07.19)
주말에는 평일보다 더 먼 거리에 거주하는 사람들이 코스트코 양평점을 방문한 것으로 나타났습니다. 코스트코 양평점 방문자의 주거지 거리 분포의 평균값은 5.69km로, 평일에 비해 0.36km 더 늘어났으며, 방문자의 거리별 근무지 평균은 7.97km로 1.57km 늘어나, 주말을 맞이해 대량으로 장을 보고자 먼 지역에서 코스트코를 방문하는 사람들이 증가한다는 사실을 알 수 있습니다.
재방문 패턴 분석
- 평일 기준(2020.07.13~2020.07.17)
매장별 재방문 패턴 분석을 통해서는 매장 및 방문자의 특성 차이를 알아볼 수 있었는데요. 롯데마트 양평점의 경우 주로 방문자들이 매장 근처에 거주하고 있다 보니, 편리한 접근성으로 인해 코스트코 양평점보다 2회 방문자 비율이 8.09% 더 높게 나타났습니다. 롯데마트는 물건을 대량으로 판매하는 코스트코와 달리 소량 구매가 가능하다 보니 근처에 사는 거주민들이 필요한 것이 있을 때마다 매장에 방문하게 되어 충성 고객 비율이 조금 더 높은 것이라고 분석할 수 있습니다.
- 주말 기준(2020.07.18~2020.07.19)
매장별 재방문율의 경우 평일보다는 전체적인 수치가 하락하긴 했지만, 롯데마트 양평점과 코스트코 양평점의 재방문율 차이가 13.55%에서 4.49%로 좁혀짐에 따라 코스트코 양평점의 방문자가 평일보다 증가하였음을 짐작할 수 있습니다.
이러한 오프라인 데이터 분석을 모두 종합해보면 롯데마트 양평점은 근거리 거주민이 일상에서 물건이 필요할 때마다 자주 방문하는 매장이지만, 코스트코 양평점은 주말을 맞이해 대량으로 생필품을 구매하는 고객이 주로 방문한다는 각각의 포지셔닝이 있다는 사실을 알 수 있는데요. 이처럼 ‘loplat i’를 활용한다면 매장의 커버리지와 방문자 패턴을 분석해 효율적인 매장 운영 방안을 고안할 수 있습니다.
방문자 주거지 분석 기반 지점 통폐합 의사결정 활용
뿐만 아니라 매장 통폐합이나 신규 매장 개점을 위한 입지 선정에도 ‘loplat i’의 오프라인 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 최근 코로나 19의 영향으로 인해 많은 기업이 직격탄을 맞으며 손실이 큰 지점들을 통폐합하는 등 생존을 위한 자구책을 마련하고자 하는 움직임을 보이는데요. 이러한 사회적 상황에 따라 극심한 침체에 빠져있는 극장가도 단계적으로 직영관을 폐점할 계획이라고 밝히기도 했습니다. 그중 특정 영화 상영관 브랜드를 예로 들어 예로 들어, 방문자의 주거지/근무지 데이터 분석을 활용해 폐점 매장 선정 전 가장 효율적인 의사결정을 내릴 방안을 탐색해보겠습니다.
지점 폐점을 고려할 때 근거리에 있는 매장 간의 비교를 하는 것이 효율적이기에, 2020년 6월 한 달간의 데이터를 기준으로 가까운 거리에 있는 영화 상영관 A와 B 지점을 비교 분석해보았습니다. 오프라인 매장 방문자 데이터에 따르면 영화 상영관 A 지점이 총 방문자 수 뿐만 아니라 재방문율 또한 월등히 높음을 알 수 있었는데요.
매장별 방문자의 주거지 분포를 분석해보아도 영화 상영관 A는 신림 근처의 거주민 이외에도 서울대입구 방면, 나아가 더 먼 지역에서까지 방문함을 확인할 수 있습니다. 반면에 영화 상영관 B는 A 지점과 비교하면 매장 근처 일부 거주민만이 방문하고 있었으며, 이마저도 1회 방문자가 92%를 차지해 매장의 충성고객이 비교적 작은 것으로 나타났는데요. 이처럼 매장 방문자 분석 기능을 활용해 특정 영화 상영관의 폐점 대상 지점을 선정한다면 B 지점을 고려해보기에 충분히 설득력이 있을 것 같습니다. ‘loplat i’를 통해 오프라인 데이터를 기반으로 더욱 통찰력 있는 의사결정을 내려보세요.
로플랫은 다음 콘텐츠에서도 기업의 의사결정이나 마케팅 전략 기획에 ‘loplat i’를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 연구하여 공유해드릴 예정입니다. 더욱 자세한 오프라인 데이터 활용 정보나 ‘loplat i’ 서비스에 대한 궁금증은 언제든지 문의해 주세요.
email: business@loplat.com
loplat i: https://www.loplat.com/loplat-i-event/
[콘텐츠 활용 데이터 정보]
(1) 대형마트 매장별 커버리지 및 재방문 패턴 분석
기간: 2020-07-13 ~ 2020-07-19
지역 선택: 서울
상권 선택: 강남대로 외 44곳
카테고리 선택: 대형마트
매장 선택: 코스트코 양평점, 롯데마트 양평점
(2) 방문자 주거지 분석 기반 폐점 매장 선정 활용
기간: 2020-06-01 ~ 2020-06-30
지역 선택: 서울
상권 선택: 강남대로 외 44곳
카테고리 선택: 영화관
매장 선택: 영화 상영관 A, 영화 상영관 B (특정 영화 상영관 브랜드를 밝히지 않기 위함)
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