O4O(online for offline) 시대, 어디에 매장을 오픈할 것인가

  • O2O(online to offline)에서 O4O(online for offline)으로
  • 온ㆍ오프라인 결합을 넘어 오프라인을 위한 온라인 시대
  • 온라인 판매 데이터를 활용한 오프라인 매장 위치 선정

 

공간 데이터를 활용한 오프라인 확장 전략

 

 경영 컨설팅 전문회사인 맥킨지는 2025년에도 점포내 소매 매출이 전체 소매 매출의 75~85%를 차지할 것으로 예상하였습니다. 따라서 사업 확장을 노리는 온라인 소매점의 경우 더욱 소비자와의 접점이 늘어나는 옴니채널(omnichannel) 전략이 중요해졌습니다. 옴니채널이란 소비자가 온라인, 오프라인, 모바일 등 다양한 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 한 서비스로 각 유통 채널의 특성을 결합한 쇼핑 환경입니다.

 

 오프라인 확장(Clicks-to-Bricks)은 고객들이 제품을 사용해 볼 수 있도록 하여 구매 가능성을 높이는 것과 같은 맞춤형 상호작용과 함께 온라인 판매의 활성화를 유도합니다. 이러한 소매 업체는 더 많은 고객을 끌어들이고, 재고비용을 낮추고, 브랜드를 활성화 시킬 수 있습니다. 이러한 오프라인 확장의 가장 큰 이슈는 어떻게 온라인 고객들을 오프라인 고객들로 바꿀 것인가 입니다.

 

 글로벌 온라인 쇼핑몰인 아마존의 경우에도 예외는 아닙니다. Forbes의 칼럼에 따르면 아마존의 목표는 온라인 쇼핑을 정복하는데 멈추지 않고 소매 산업을 정복하는데 있습니다. 2018년 1월 22일 무인 스토어 Amazon Go가 일반인에게 공개 된 후 미국 전역으로 확장할 계획을 가지고 있고 2021년까지 3,000개 매장을 운영할 계획을 가지고 있습니다. 동시에 Amazon 4-star, Amazon Pop-Up 그리고 Amazon Books 를 오픈했습니다. 이는 아마존이 온라인뿐만 아니라 오프라인 소매업도 정복하려는 야심을 보여줍니다.

 

 아마존이 인수한 Whole Foods 는 기존에 높은 소득과 인구가 밀집된 지역에 440개의 매장을 운영했습니다. 하지만 아마존 인수 이후  인구 밀도가 낮고 소득이 낮은 지역에도 매장을 오픈할 수 있는 가격 경쟁력을 확보 할 수 있게 되었습니다. 이에 인구 밀도가 낮고 소득이 낮은 지역에도 Whole Foods 매장을 오픈, 아마존 네트워크를 구축하여 월마트와 경쟁하려 하고 있습니다. 따라서 최적의 오프라인 매장의 위치를 선정할 필요가 있고 이를 위해 인구 밀도 및 소득 수준과 온라인 판매량 같은 공간 데이터가 필요합니다.

 

 

오프라인 확장을 위한 최적의 장소 선정

 

 오프라인에 매장을 내고자하는 온라인 소매업자에게 가장 유용한 데이터는 판매 데이터 입니다. 판매 데이터를 활용, 판매량 또는 매출이 좋은 지역을 파악하는 지리공간 분석으로 오프라인 매장의 위치를 결정할 때 가장 높은 수익성을 보장 할 수 있습니다.

 

 이러한 과정을 오프라인 매장을 내고자하는 가상의 온라인 소매 업체인 EternalRoad의 예를 통해 보여드리겠습니다. 고급 여성 패션 판매 업체인 EternalRoad는 온라인 판매가 활발하게 이루어지는 두 도시인 뉴욕과 샌프란시스코에 소비자들이 직접 옷을 입어 볼 수 있는 오프라인 매장을 열고자 합니다.

* 해당 분석에 사용된 데이터는 가상의 데이터입니다.

 

 

소매업의 제로인(zero-in) 클러스터링

 

 도시에서 오프라인 매장을 열 위치를 선정하기 위해, NYC에서 패션 소매업 관심 지점 데이터에 대한 클러스터링 분석을 사용했습니다. 이 클러스터링 분석을 통해 도시의 여러 ‘소매 지역’을 지정할 수 있습니다.

 뉴욕시의 소호, 미드타운, 그리고 도심지의 어퍼 이스트 사이드와 샌프란시스코의 필모어 거리를 따라 많은 소매 구역이 있는 것을 볼 수 있습니다.

 

 

각 클러스터에 예상 매출 값 선정

 

 다음 단계에서는 EternalRoad 의 오프라인 매장이 위치 할 소매 영역 중 어떤 클러스터가 온라인 및 오프라인 모두에서 가장 높은 매출액을 달성할 것인지 선정해야합니다. 이를 위해, EternalRoad의 온라인 판매정보(1인당 월 판매량)를 매핑합니다.

 이 지도는 각도시의 인구조사 표준지역(census tract)당 판매 정도(1인당 월 판매량)를 나타내고 있습니다.

 

 온라인 판매 데이터를 소매 클러스터와 매핑하면, 우리는 이제 어떤 클러스터가 가장 수익성이 높은지 추정할 수 있습니다. 이를 위해 각 클러스터를 기점으로 하여  2마일 내의 보행 경로를 생성했습니다. 그리고 그 거리 내의 인구조사 표준지역의 각 판매 데이터를 취합한 다음, 클러스터까지의 거리에 기반한 판매량을 가중하였습니다.

 그리고 판매 데이터와 결합된 경로 분석을 통해 상위 5개, 상위 3개 및 가장 수익성이 좋은 소매 클러스터의 위치를 지도에 생성할 수 있습니다. 이 결과를 바탕으로 EternalRoad의 오프라인 매장 위치를 선정 할 수 있을 것입니다.

 

 위와 같은 방법으로 샌프란시스코에서 EternalRoad의 오프라인 매장 위치 선정은 다음과 같습니다.

 최종적으로 우측의 탭을 선택하여 분석결과 수익성이 가장 좋은 지역 및 거리를 지도 상에서 확인 할 수 있습니다. TOP3, TOP5 역시 같은 방법으로 지도 상에서 확인이 가능하고 이를 바탕으로 EternalRoad 의 샌프란시스코 오프라인 매장 위치를 선정 할 수 있습니다.

 

 

새로운 시장을 위한 모델

 

 앞서 EternalRoad의 오프라인 매장 위치 선정은 기존의 판매 데이터를 기반으로 분석하였습니다. 하지만 온라인 판매 데이터가 없는 새로운 시장으로의 진출도 이루어 질 수 있습니다. LA의 예를 통해서 알아보도록 하겠습니다. LA는 온라인 판매 데이터가 없는 상황이기에 샌프란시스코의 판매 데이터를 기반으로 사용하고자 하였습니다. 다만 LA에서는 샌프란시스코에서 보다 통근 이동 거리가 길다는 점을 고려하여 데이터를 조정하였습니다. 그리고 앞서 뉴욕과 샌프란시스코의 경우와 마찬가지로 분석한 결과는 다음과 같습니다.

 이 지도를 통해서 분석 결과 가장 수익성이 높은 지역은 SANTA MONICA 와 BEVERLY HILLS 사이에 위치하는 것임을 알 수 있습니다. 또한 상위 5곳의 지역이 모두 서쪽에 위치하고 있으며 이를 통해 EternalRoad의 LA 오프라인 매장 위치를 선정할 수 있을 것입니다.

 

 

오프라인 확장을 위한 최적의 장소 선정 – 서울

 

 앞서 우리는 미국의 EternalRoad 라는 가상의 소매업체를 통해 오프라인 매장의 위치를 선정하는 과정을 보았습니다. 이번에는 우리나라 서울에서 오프라인 매장의 위치를 선정해 보고자 합니다.

* 해당 분석에 사용된 데이터는 가상의 데이터입니다.

 

 앞의 분석 방법과 동일하게 서울의 행정동 별 온라인 구매량을 나타내면 다음과 같습니다.

 

 진한 색상에서 더 많은 온라인 주문이 이루어지고 있는 것을 확인 할 수 있습니다. 그리고 다른 소매점들의 위치 분포를 묶어 지도에 매핑하면 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.

 

 이러한 결과를 통해서 수요량이 많고 소매점이 많이 분포한 지역 또는 수요량이 많으면서 경쟁사가 적은 지역을 선택할 수도 있습니다. 이외에도 임대료, 유동인구와 같은 공간데이터를 추가하여 최적의 오프라인 매장 위치를 선정할 수 있습니다.

 

 해외 뿐만 아니라 국내에서도 온라인 소매점의 오프라인 진출이 활발하게 이루어지고 있습니다. 홈쇼핑 및 온라인 쇼핑몰들의 플래그십 스토어가 계속해서 입점하고 있으며 숙박앱인 ‘야놀자’와 ‘여기어때’ 역시 오프라인으로 진출이 이루어지고 있습니다. O2O(online to offline) 을 넘어 O4O(online for offline) 시대인 만큼 최적의 오프라인 매장 위치를 선정하는데 공간데이터를 활용한 전략이 유용할 것입니다.

 

 

이 포스팅은 CARTO의 ’Build A Clicks-to-Bricks Strategy Using Spatial Data Science에서 발췌하여 번역 및 추가 작성한 글입니다. 전문은 여기서 확인하실 수 있습니다.

 

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