GTC 2020 온라인이 성공적으로 잘 마무리되었습니다!

9월14일부터 18일까지 2020 GIS 소프트웨어 기술 컨퍼런스 (이하 “GTC 2020”)가 영어, 프랑스어, 스페인어, 러시아어, 일본어로 전 세계 국가 및 지역에 생중계되어 성공적으로 마무리하였습니다. 지난 해 GIS 분야의 기술, 성과 및 응용 프로그램을 살펴보고 향후 개발을 위한 새로운 가능성을 모색하는 시간이었습니다. 123 개국에서 온 3000명 이상의 과학자, 엔지니어, 정부 기관, GIS 전문가 등이 온라인 회의에 참여하였습니다.

9월14일 3시부터 7시(북경 시간)에 GIS 국제포럼 (영어)가 처음으로 시작되었습니다. 중국 과학원, 지리 과학원 및 언연 자원 연구소 부국장인 Liao Xiaohan이 포럼을 주최하였습니다. 이어 SuperMap의 최고성장 책임자인 Ms.Du Qinge가 개회사를 하였습니다. SuperMap의 CEO인 Song Guanfu 박사와 SuperMap Research Institute의 3D 연구 센터의 제품 책임자인 Li Meng은 분산 GIS 기술, 지리 블록 체인 기술 및 AR GIS 기술에 대한 기술 보고서를 공유하였습니다.

다음엔 한국을 대표하는 SPH의 발표 차례였습니다. 저희는 도시가스사에 활용 가능한 파이프라인 분석 솔루션인 PLAS에 대해서 소개를 하는 시간을 가졌습니다. Supermap iObject 를 활용하여 스마트한 유틸리티 관리에 대한 이야기를 공유해보았습니다. 현존하고 있는 솔루션에 대한 한계점과 그것을 GIS를 활용하여 어떤 점을 극복할 수 있는 지에 대해서 영어로 세션을 전 세계 사람들과 공유하는 시간을 가졌습니다. 한국 세션에 이어서 키프로스, 태국, 세르비아, 인도네시아 및 기타 국가의 다른 발표자들도 스마트 시티, 공공시설 및 다양한 분야에서 AI GIS 및 빅 데이터 GIS 적용에 대한 아이디어를 공유하였습니다.

SPH가 SuperMap iobejct인 GIS 소프트웨어를 활용하여 개발한 도시가스 파이프라인 분석 시스템, PLAS 발표하는 모습

영어 포럼 이후 GIS 국제 포럼 (프랑스어)은 같은 날 오후 9시부터 11시30분까지 시작되었습니다. GIS 혁신 기술의 멋진 공유에 이어 BONATICS (프랑스), GEOBIM GROUP (GIE) (Maroc), 원격 감지 연구를 위한 대학 센터 및 Felix uffe boiani 코트 디부 아르 대학의 응용 프로그램, 모로코 국립 연구소의 대표자들은 지역 교육, 해양, BIM, CIM 및 기타 산업 및 분야에서 GIS 기술의 최신 응용 프로그램을 공유하기 위해 초대되었습니다.

9 월 15 일 오전 7 시부 터 11시 50 분 (북경 시간)까지 열린 GIS 국제 포럼 (스페인어)에서 콜롬비아 엔지니어 협회 회장 인 Germán Pardo Albarracín은 열광적인 개회사를했습니다. 또한 브라질, 콜롬비아, 볼리비아, 에콰도르의 개발자들은 교통, 공공 서비스 등에 BIM을 적용한 사례를 공유하였습니다.

9 월 15 일 17:00부터 19:30 (북경 시간)까지 개최된 GIS 국제 포럼 (러시아어)에는 많은 초청자들이 있었습니다. Alim Pulatov 교수, 중앙 아시아 및 남 코카서스 개발 농업 대학 컨소시엄 (CASCADE), Zhong Ershun, SuperMap 의장, Alexey Yarotov 교수, 벨로루시 지리 학회 회장, Omirzhan Taukebayev, Al-Farabi Kazakh National University의 엔지니어링 및 첨단 기술 클러스터 부국장이 포럼 개최에 대해 진심으로 축하를 표하며 개회사를했습니다.

SuperMap Japan의 20 주년을 맞이하는 GTC Japan은 16 일부터 18 일까지 매일 14:00부터 16:00 (북경 시간)까지 온라인으로 개최되었습니다. “DX 시대의 GIS 혁신”을 주제로 중국과 일본의 전문가들이 GIS, 기계, 교육, 측량 및 매핑 분야는 최신 GIS 기술을 공유하고 20 년 동안 일본에서 SuperMap GIS 기술의 미래의 혁명에서 GIS 기술의 더 많은 가능성을 탐구하고 전망했습니다. 또한 지난 20 년 동안 SuperMap Japan의 개발을 지원해 주신 고객, 파트너 및 사용자와 향후 20 년에 대한 기대에 대해서도 진심으로 감사를 표했습니다. 9 월 18 일 GTC Japan이 종료됨에 따라 GTC 2020이 성공적으로 종료되었습니다. 내년에는 북경에서 다 같이 만나서 성대한 GTC 2021를 기대해보며 포스팅을 마칩니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

여의도 직장인들을 위한 찐맛집은?

여의도 직장인들을 위한 찐 맛집은?

(1만 5천 개 이상의 맛집 리뷰 데이터 분석!)

“점심 뭐 먹지?”

 

직장인들의 중심지, 여의도에서 맛집을 찾는 것은 회사원들에게는 중대한 결정 사안 중 하나입니다. 대부분 입소문으로 식당을 가거나 인터넷 속 ‘후기’들로 소중한 점심 메뉴를 결정짓죠. 인터넷에는 식당 리뷰를 볼 수 있는 플랫폼이 매우 많지만, 업무로 바쁜 직장인들에게 일일이 모든 리뷰를 찾아보는 건 어려운 일입니다. 더군다나, 힘겹게 찾아낸 식당이 맛집이 아닐 경우 허탈감이 이루 말할 수가 없습니다. 누구나 한 번쯤은 블로그 리뷰를 보고 갔다가 실망하고 돌아와 봤을 거라 생각합니다. 

 

‘수많은 맛집 찾기 플랫폼에서 과연 어떤 정보가 믿을 만한가? 진짜 맛집을 찾을 수 있게 알려주는 정직한 곳이 없을까?‘ 

 

이번 포스트는 이와 같은 문제에 대한 저희 SPH 데이터 컨설팅팀에서 찾아낸 나름의 해답입니다. 맛집은 주관적인 요소를 상당히 많이 포함하고 있기에, 저희의 솔루션이 범용적인 모범 답안일 수는 없음을 말씀드리고 싶습니다.

우선 맛집과 관련된 모든 포털 사이트의 리뷰 정보를 취합하고 분석하는 과정을 보여드리려 합니다. 분석 과정에서 저희는 3가지 관점을 기준으로 삼고 각 기준별로 맛집 순위를 매겼습니다. 이러한 배경에는 앞서 말씀드렸듯이, 맛집에 대한 기준은 주관적이기에 1가지 관점만으로는 순위를 매기기가 어렵다는 데 있습니다. 저희 SPH 데이터 컨설팅팀은 ‘맛집 탐방러’에게 보다 신뢰할 만한 정보를 제공함으로써, 작게나마 여의도에서 식사하시는 분들께 소소한 행복을 전해드리고 싶습니다.

 

0. 맛집 리스트 선정

처음부터 전국 맛집을 모두 분석하기엔 음식점 개수가 너무나 많았습니다. 천 리 길도 한 걸음부터라고, 전국지점을 분석하기에 앞서 작은 한 지역부터 분석해보기로 했습니다. 이를위해, 저희가 근무하는 곳인 여의도 지역 내의 일부 맛집 데이터만을 분석해보고, 추후 (반응이 좋을 경우) 확장하기로 했습니다. 일종의 pilot study 개념으로 진행하였지만, 이번 분석을 통해 데이터 수집에서부터 분석까지 전체적인 파이프라인을 구축하였습니다.

여의도 찐 맛집을 조사하기에 앞서, 여의도 맛집 리스트 목록이 필요했습니다. 망고플레이트는 구글에 ‘맛집 검색’으로 검색하였을 경우 1순위로 등장하는 사이트입니다. 다이닝코드와 식신, 메뉴판 닷컴 등도 있지만 망고플레이트의 영향력이 아직 제일 높다고 생각하였기에 망고플레이트를 기준으로 맛집 리스트를 선정했습니다. 

망고플레이트에서 ‘여의도 맛집’이라고 검색할 경우 총 44개의 장소가 나옵니다. 한식, 일식, 양식에서부터 카페, 뷔페까지 다양한 업종의 장소들이죠.

이 44개 맛집의 주요 포털 사이트 5곳의 후기들을 취합하여 ‘진짜 맛집’을 보여드리려고 합니다.

 

1.리뷰 지수 

  리뷰란 가보지 못한 곳을 먼저 개척한 사람들에게 듣는 스토리이기도 합니다. 식당을 먼저 가본 고객들이 써 내려간 솔직 담백한 후기들을 보고, 우리는 해당 식당을 방문할지 말지를 한 번 더 고민하게 됩니다. 일부 광고성 리뷰를 제외하고, 대체로 리뷰가 긍정적인 식당이라면 ‘무난하게’ 점심을 즐길 수 있습니다. 리뷰를 통해 얼마나 맛있는지에 대한 점수를 매길 수 있습니다.

단, 이때 사용되어야 할 리뷰는 신뢰할만한 데이터여야겠죠. 리뷰 데이터가 신뢰성을 가지기 위해선, 광고성 리뷰나 의도적인 영업 방해 의도로 작성된 리뷰를 가려낼 수 있어야 합니다. 저희 SPH 컴설팅 팀에서는 리뷰 데이터로부터 신뢰성있는 정보를 추출하기 위해 평가하는 사람의 패턴과 점수 분포, 개수 분포 등을 반영하였습니다. 이를 바탕으로 텍스트 데이터에 대한 감성분석을 진행하고, 리뷰와 관련된 여러 메타 데이터와 조합하여 리뷰 지수를 산출했습니다.

 

데이터 분석 전문가가 분석한 단순하지만 정교한 맛집 리뷰 지수!

구글, 네이버, 카카오 등 식당 후기를 찾을 수 있는 플랫폼은 무궁무진합니다. 저희는 주요 포털사이트 5곳에서 최근 6개월 동안 고객들이 남긴 개별 리뷰 점수들을 총 취합하였고, 앞서 소개해드린 과정으로 저희 나름의 리뷰 지수를 산출했습니다. 리뷰 지수를 통해 산출된 결과는 카테고리별로 위 그래프와 같이 나타낼 수 있습니다. 한식에서는 진주집이, 일식에서는 아루히, 양식에선 테이스팅룸, 중식에선 라무진, 카페에서 그레이에스프레소가 높은 점수를 차지했습니다. 

 

리뷰지수 산출에 쓰인 딥러닝 기반 감성 분석

리뷰지수에는 리뷰의 점수 분포나 리뷰를 단 사용자의 패턴뿐만 아니라 텍스트 자체의 *감성 분석 결과도 포함되어 있습니다. 단순히 포털 사이트별 리뷰 점수를 취합한 수치가 아닌, 딥러닝을 통해 해당 식당에서 올라온 모든 후기 글의 감성 점수를 취합하였습니다. 또한 각 플랫폼에 나타난 식당 전체 평균 점수에서도 상대적으로 긍정의 비율이 높은 식당에는 가중치를 더 많이 주는 방법을 통해 차별화를 두었습니다.

 

 

이때 쓰인 감성 분석을 간략히 표현한다면 위 그림처럼 나타낼 수 있습니다.  우선 리뷰 텍스트 데이터내 단어들을 벡터로 임베딩 시켜줍니다. 임베딩을 통해 생성된 벡터를 딥러닝 모델의 입력값으로 활용합니다. 단어 임베딩 기법을 사용하였기에 단어들은 주변 문맥 정보를 반영하고, 딥러닝 모델로는 양방향 LSTM을 사용하여 언어 문법 구조의 복잡한 측면도 잡아낼 수 있습니다. 그 결과 적절한 확률값을 예측할 수 있고 이를 이용해 감성 분석을 시행하였습니다.

*감성 분석이란 문장을 형태소 단위로 분리하여 문장의 긍정 및 부정의 비율을 예측하는 기법입니다. 문장의 마지막 단어들에 높은 가중치를 매기는 LSTM 모델이 아닌 초반에 나온 단어들도 가중치를 높게 두어 예측하는 모델인 양방향 LSTM을 사용했습니다. 또한 15만 여개의 네이버 리뷰 데이터로 학습시켜 예측 정확도를 높였습니다.  

참고 문헌) Bidirectional Recurrent Neural Networks, Bidirectional LSTM Networks for Improved Phoneme Classification and Recognition

 

 

2. 리뷰 트렌드

“여기가 인기 식당이라는데 난 잘 모르겠는걸?”

오래전부터 오픈한 식당들은 당연히 리뷰 수도 많기에, 리뷰 데이터에서는 신규 식당보다 유리한 위치를 선점할 수 있습니다. 또한 예전엔 맛있었지만, 최근엔 맛이 변하여 예전만 못하거나 혹은 예전보다 훨씬 업그레이드된 식당들도 있을 수 있습니다. SPH 데이터 컨설팅팀에서는 여의도에서 ‘최근’에 핫한 식당들과 다소 인기가 떨어진 식당들을 보여드리려고 합니다.

최근 3개월간 식당을 다녀간 고객들의 후기가 좋아졌거나 나빠졌다는 것을 판가름할 수 있는 플랫폼은 지금까지 없었습니다. SPH 데이터 컨설팅팀에서는 최근 3개월간 리뷰의 평균 변화량을 다각적으로 분석하였습니다. 한식에선 정인멱옥, 일식에선 카레오, 양식에선 그리너리 샐러드, 중식의 경우 서궁, 카페는 아이엠베이글과 패트릭스와플이 최근 3개월간 사랑을 받고 있는 곳이네요. 그에 비해 진주집, 아루히, 테이스트링, 오헨과 뷔페 업종은 이전보다 고객의 발길이 뜸해졌습니다.

 

리뷰 트렌드에서 높은 수치는 해당 식당이 기존에 방문하던 고객 수와 비교했을 때, 더 많은 고객이 방문했거나, 평가가 이전보다 상대적으로 좋아졌다는 것을 의미합니다. 반대로 특정 식당의 수치가 낮을 경우, 해당 식당은 이전보다 고객의 방문이 뜸하거나 종전의 평가에 비해 최근 고객들의 평가가 낮아진 곳을 의미합니다.

가령 특정 식당의 금월 리뷰 수가 100개라고 합시다. 만약 전월 리뷰 수가 10개라면 해당 식당의 트렌드 지수는 높은 값을 띌 가능성이 높습니다. 반면, 전월 리뷰 수가 1000개였다면 오히려 감소하는 추세를 나타내기에 트렌드 지수는 낮은 수치를 기록할 것입니다. 물론 점수도 같은 맥락으로 파악해봐야 정확하게 알 수 있겠지만요. 리뷰 트렌드를 기준으로 최근에 뜨고 있는 식당을 방문해보는 것도 좋을 것 같습니다. 

 

출처: https://www.chosun.com/site/data/html_dir/2020/08/21/2020082100322.html

다만, 리뷰 트랜드의 경우 최근 코로나 바이러스의 영향이 반영될 수밖에 없습니다. 가령, 공간이 협소하거나, 다수의 사람들이 한 곳에 모일 수 밖에 없는 뷔페 같은 경우가 좋은 예입니다. 이런 곳의 경우 코로나의 여파로 인해 입은 피해가 위 수치에도 드러날 수 있습니다. 앞선 그래프에서도 보실 수 있듯이, 뷔페의 경우 트랜드가 음의 점수를 나타내고 있습니다. 또한, 일식에서 아루히는 리뷰지수와는 반대로 상당히 낮은 리뷰 트랜드 지수를 보입니다. 이 또한 코로나의 영향이라고 추측할 수 있습니다. 추측건대, 아래 사진에서 보듯이 아루히는 사람 사이의 공간이 넓지 않지만 항시 분비는 장소이기에, 최근 고객들에게는 다소 위험한 장소로 인식되었을 수도 있습니다.

 

아루히 네이버예약 페이지 사진

 

3. 가성비 순위  

 

후기 만큼 중요하게 생각하는 부분은 ‘가격’입니다. 여의도 직장인들에게 점심값은 ‘소소익선’입니다. 하지만 열심히 일한 직장인들의 소중한 한 끼기 때문에, 저희는 맛도 잡고 가격도 잡은 식당을 카테고리별로 소개해 드리려고 합니다. 가성비 순위를 보여드리기 전, 데이터를 통해 어떻게 가성비 순위를 산출하게 되었는지에 대한 과정을 보여드리겠습니다. 

 

식당의 가성비는 맛 대비 가격의 저렴함과 비쌈을 의미합니다. 개개인의 차이에 따라 맛의 평가가 달라지지만, SPH 데이터 컨설팅팀에서는 대중의 입맛을 대변하는 ‘리뷰 지수’, 해당 업종의 평균가격, 해당 식당의 평균 가격을 조합하여 새로운 가성비를 정의하고 이에 따른 순위 산출했습니다. 업종별로 가격대의 기준이 다를 수 있음을 인지하여 업종별 가격 차이를 중요 변수로 고려하였습니다. 

 

가성비 산출 프로세스에 따른 가성비 순위 결과  

 

가성비 1위는 각 카테고리별로 진주집, 카레오, 바스버거, 서궁, 그레이에스프레소입니다. 카레오는 일식이지만 주메뉴가 스시가 아니어서 가격이 상대적으로 낮게 측정된 면이 있습니다. 이 점을 감안하면 일식에선, 스시집인 아루히가 가성비가 매우 좋은 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

4. 지도로 한 번에 보는 여의도 베스트 식당 현황

앞서 분석한 여의도 맛집의 리뷰 지수, 리뷰 트렌드, 가성비 순위를 구글 my maps에 나타내어 보았습니다. 식당 아이콘을 클릭하시면 식당별 점수와 순위 정보가 나옵니다.


5. 후기

 


Written and Analyzed by 

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아고스가 고객을 위해 구글 지도 플랫폼을 활용하는 법

아고스(영국에서 가장 큰 리테일)는 세탁기부터 게임 콘솔, 의류까지 89,000개가 넘는 제품을 다양한 고객에게 판매하고 있습니다. 이는 아고스가 고객들에게 편의를 제공하는 데 아주 집중하고 있다는 뜻이죠.

영국 내 2,000개가 넘는 아고스 점포는 다른 소매업 점포들과는 다릅니다. 아고스에서 고객들은 통로 사이를 헤매는 대신 더욱 빠르고 쉬운 쇼핑 경험을 위해 제품을 온라인 또는 가게 내의 카탈로그에서 주문하고 계산대에서 바로 픽업할 수 있습니다. 이를 통해 매년 2,900만 명의 고객을 매장에 유치하고 있습니다.

뿌리는 오프라인 소매점이긴 하지만, 아고스는 온라인 쇼핑의 시대에 잘 적응해왔습니다. 웹사이트에는 매년 10억 명의 방문자가 방문하고, 디지털 판매 참여율은 70% 정도입니다. 아고스는 고객이 당일 대신 특정 배송 시간을 선택할 수 있도록 하는 등, 고객의 편의를 도모하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

 

저는 아고스에서 디지털 제품 팀을 관리하고 있지만, 디지털 위치 서비스까지 영역을 확장해나가고 있습니다. 저희는 재고가 어디에 있고 어디에 배치되어야 하는지를 추적해야 합니다. 아고스는 전통적인 리테일처럼 하나의 중앙 집중화된 유통 센터가 없습니다. 대신 제품을 여러 지점에 배분하여 배송을 더욱 빠르게 할 있도록 합니다.

그래서 아고스에는  신뢰할 수 있는 지도 솔루션이 필요했습니다. 그것이 바로 구글 지도 플랫폼이었지요. 고객이 제품을 받기 위해 먼 곳까지 오거나 너무 오래 기다려서는 안됩니다. 많은 고객들이 온라인 스토어에서 구매는 하지 않고 둘러보기만 하고 있습니다. 이런 고객들이 쉽게 접근할 수 있는 매장 위치 표시 서비스를 만들었습니다. 또한 제품 페이지에 있는 재고 확인기를 통해 원하는 상품을 보유하고 있는 지점을 확인할 수 있습니다.

2016년 세인즈버리 유통업체가 되면서, 자매회사에서 새로운 기술과 솔루션을 접할 수 있는 기회를 얻었습니다. 그 과정에서 매장 위치 표시 및 재고 확인기와 같은 위치 확인 서비스를 제공하기 위해 구글 지도 플랫폼을 채택하게 되었습니다. 저희 엔지니어들은 Maps Javascript API와 Maps Static API를 조합하여 고객이 사용하기 쉬운 빠른 로딩, 효율적, 사용하기 쉬운 맵을 만들었습니다. 고객들은 우리의 이전 매장 로케이터보다 더 긴 시간 동안 웹사이트에 머물면서, 매우 좋은 반응을 보였습니다. 매장 로케이터의 이탈률(고객이 지도에 왔다가 웹사이트를 떠나는 속도)을 측정해보니, 구글 지도 플랫폼을 채택한 후 12% 감소했습니다. 이는 연간 4백만 명의 방문자가 저희 웹사이트를 계속 둘러본다는 것을 뜻합니다.

 

구글 지도 플랫폼으로 온라인과 오프라인 모두 잡기

구글 지도 플랫폼을 통해 대화형 지도뿐 아니라 고객에게 더욱 편리한 기능들을 발전시켰습니다. ‘클릭&픽업’ 서비스를 통해 고객은 온라인으로 상품을 검색하고 결제할 수 있으며, 배송을 기다릴 시간이 없는 경우 원하는 매장에서 픽업할 수 있습니다. 또는 플레이스 및 예약 서비스를 통해 상품을 예약할 수도 있습니다.

그리고 예약 서비스의 편리함을 매장 내 경험으로 전환시켰습니다. 이제 고객들은 아고스 매장 내 플랫폼을 사용하여 제품을 검색하고 예약할 수도 있고, 직접 픽업하는 것이 더 편리하다면 별도의 수집 지점에서 픽업할 수 있습니다. 예를 들어, 새 TV를 구입하고자 할 경우 점심 시간에 직장 근처 매장을 찾아볼 수 있겠죠. 구매한 TV를 퇴근 후에 집까지 들고가는 대신, 집에서 가까운 다른 지점에서 수령하는 방법을 선택할 수 있습니다. 아고스에서 구글 지도 플랫폼을 도입한지 6개월이 지났습니다. 그 6개월 동안 40,000명의 고객이 이 서비스를 이용했습니다. 그리고 대부분 적절한 매장에 재고가 없어서 판매가 되지 않을 뻔한 경우에도 이를 통해 판매를 이끌어낼 수 있었습니다.

2020년 초, COVID-19 팬데믹으로 영국 전체가 락다운 되었고, 아고스 매장도 예외가 아니었습니다. 그러나 세인즈버리 그룹과의 파트너쉽 덕분에 세인즈버리 슈퍼마켓을 수령 장소로 설정할 수 있었습니다. 락다운 기간 동안 아고스는 사람들이 생필품을 확보할 수 있도록 노력했습니다. 배송이 어려운 경우 클릭 & 픽업 서비스를 통해 고객이 식료품 쇼핑과 함께 구매한 제품을 최대한 빠르고 안전하게 찾고, 결제하고, 픽업할 수 있도록 도와드릴 수 있었습니다.

향후 1년 동안 아고스는 고객에게 모든 옵션을 보여주기 위해 대화형 맵에 이러한 옵션을 강조할 예정입니다. 또한 Directions API를 통해 웹사이트 방문자들에게 가장 가까운 가게의 위치뿐만 아니라 가는 경로에 대한 안내를 제공하고 있습니다. 우리는 이미 구글 지도 플랫폼을 사용하여 여러 가지 방법으로 고객을 지원하고 있으며, 앞으로도 이러한 임무를 강력하게 수행할 수 있기를 기대합니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

Big Shot이 워크플로우 자동화를 통해 생산성을 10배 증대시킨 방법

고객만족과 고객감동은 예나 지금이나 기업 성공의 필수 요소입니다. 디지털 전환이 여전히 화두인 시대에, 고객만족 역시 CRM 솔루션의 도움으로 디지털화 되고 있습니다. 한국은 글로벌 CRM 솔루션 시장과 비교했을 때 아직 도입기라고 할 수 있지만, 최근 여러 한국 기업이 디지털 전환에 초점을 맞추면서 CRM 솔루션 역시 많은 관심을 받고 있습니다. 카카오엔터프라이즈 역시 CRM 플랫폼을 출시할 예정이라, 그 관심은 더욱 높아질 것 같습니다.

그런데 이렇게 많이들 이야기하는 CRM을 어떻게 활용해야 좋을까요? 사실 툴을 도입하고도 제대로 활용하지 못한다는 실무진들의 의견이 많았습니다. 어떻게 CRM 솔루션을 업무에 적용하면 좋을지, Freshsales CRM을 통해 생산성을 열 배 이상 증대시킨 주식 투자 컨설팅 회사 Big Shot의 사례를 통해 함께 배워봅시다.

 

 

최근 연구에 따르면 영업 사원들이 실제 영업에 소비하는 시간은 33%에 불과한 반면, 관리 작업에 50%의 시간을 소비하고 있다고 합니다. 워크플로우 자동화를 통해 이렇게 관리 작업에 쓰이는 시간을 줄일 수 있다면 어떨까요?

수익성 있는 주식 거래자가 되는 방법에 대한 교육을 제공하는 기업 Big Shot을 만나보세요. Guy Brand는 모든 기술 프로젝트와 작업을 관리하는 Big Shot의 공동 CEO입니다. Brand는 Freshsales CRM의 워크플로우를 사용하여 영업팀 업무의 절반 이상을 자동화하는 데 중요한 역할을 해 왔습니다.

Big Shot은 워크플로우 자동화가 어떻게 영업 프로세스를 가속화하고 수동 작업의 절반 이상을 없앨 수 있었는지를 보여주는 좋은 사례입니다.

 

Big Shot – 함께 한 발 앞서갑니다

Big Shot은 새로운 투자자에게 주식 거래 방법 및 주식 거래에서 성공하고 수익을 창출하는 방법을 교육합니다. 2016년 6월 설립과 함께, Big Shot은 서비스를 광고하기 시작했습니다. 곧 Big Shot은 매달 8,000개 이상의 새로운 리드를 유치하기 시작했습니다. 점점 이 많은 리드들을 관리하는 데 너무 많은 시간을 쓰게 되었고, 고민 끝에 Big Shot은 CRM 시스템을 통해 데이터베이스를 구성하고 작업을 자동화하기로 결정했습니다.

 

 

Freshsales CRM을 찾아서…

수많은 CRM 시스템 중 무엇을 선택할지가 첫 번째 과제였습니다. Big Shot은 협업을 개선하고 비즈니스를 구축할 수 있는 올인원 솔루션을 원했습니다. Salesforce, Pipedrive, Dynamics와 같은 몇 가지 CRM을 비교해보았지만, 아무것도 그들의 요구 조건을 충족시키지 못했습니다.

그러던 중 Big Shot의 고객 서비스 매니저가 Freshsales를 발견했고, 팀에 무료 체험을 해볼 것을 제안했습니다.

고객 서비스 팀이 바로 Freshsales에 관심을 갖게 된 이유 중 하나는 바로 ‘사용자 인터페이스’와 ‘고객 데이터 360도 보기’ 기능이었습니다.

“Freshsales의 단순한 인터페이스는 고객 데이터를 깔끔하고 미니멀하게 보여줍니다. 원래는 Salesforce를 도입하려 했었어요. 그런데 훨씬 더 사용하기 쉽고 모든 기능을 갖춘 Freshsales를 알게 된거죠!”

 

 

Freshsales 시작하기

점점 더 많은 온라인 리드가 캠페인, 유튜브 동영상 및 광고를 통해 들어오고 있습니다. 연락처 세부 정보는 웹 양식에서 수집되어 Freshsales로 전송됩니다.

Big Shot에게 가장 중요한 것은 CRM 소프트웨어 내에서 지원 티켓을 관리하고 영업 팀과 지원 팀 간의 단절을 해결하는 것이었습니다. 그래서 그들은 고객 지원 플랫폼인 Freshdesk와 Freshsales간의 강력한 통합에 확신을 갖고, Freshworks의 제품군을 사용하기로 결정했습니다.

“전보다 훨씬 쉬워졌습니다. 고객의 상태를 추적하고, 티켓을 만들고 확인하여 Freshsales 내의 이슈를 해결할 수 있습니다. 회사 전체에서 사용하며 작업에 대한 투명성이 확보되어 있습니다.”

또한 Big Shot은 freshsales와 이메일을 연동하여 CRM 시스템에서 바로 고객들에게 이메일을 전송하고 있습니다.

 

 

영업 프로세스의 문제점

Big Shot은 상당히 간단한 영업 프로세스를 가지고 있습니다. 잠재 고객에게 컨택하며 시작하고 거래를 마무리하는 것으로 끝납니다.

잠재 고객은 일반적으로 교육 과정에 등록하기 위해 웹사이트를 방문합니다. Freshsales는 잠재 고객이 질문을 등록하거나 응답을 제출할 때 연락처 기록을 자동으로 저장합니다. 그 다음 영업 담당자는 그 연락처에 대한 거래를 생성하고 첫 번째 영업 콜을 합니다. 전화 후 영업 담당자는 해당 잠재 고객을 관심 있음 / 없음으로 분류합니다. ‘관심 있음’일 경우 거래 단계는 ‘won’으로 변경되고, 체험판 고객으로 상태가 변경됩니다.

Big Shot은 28일 동안 무료로 체험판을 제공합니다. 28일 후, 유료 고객으로 상태가 변경되고 인보이스가 생성됩니다. 그러면 이제 판매가 완료되고 프로세스도 완료되는 것입니다.

이제 4명의 영업 사원이 500개 이상의 잠재 고객을 대상으로 한 달 동안 이 과정을 반복한다고 상상해보세요.

판매를 성사시키기 위한 반복적인 수작업은 생산성을 저해합니다. 잠재 고객을 위한 다음 단계를 추적하지 못하고 후속 조치를 잊어버릴 때도 있습니다. 그럼 어떻게 될까요? 매출이 줄게되죠.

Big Shot은 잠재 고객을 육성하고 세일즈 팀의 생산성을 최적화하고자 했습니다. 워크플로우 자동화를 통해서 프로세스의 여러 단계를 자동화할 수 있었습니다.

 

 

Big Shot이 자동화를 활용한 3가지 방법

연락처 상태 업데이트 및 태스크 생성 워크플로우

Big Shot은 자동 생성 기능을 통해 Freshsales 내에 새로운 연락처를 만듭니다. 이 작업이 완료되면 잠재 고객의 연락처 상태를 업데이트하고 영업 담당자의 후속 작업을 추가하는 워크플로우가 동작하도록 설정됩니다. 워크플로우가 실행되면 담당자는 잠재 고객에게 전화를 걸어 관심 여부를 체크하라는 알람을 받게 됩니다. 이러한 방식으로 잠재 고객을 잃지 않을 수 있으며, 영업 담당자는 보다 효과적으로 후속 조치를 취할 수 있습니다.

 

 

거래 단계 및 고객 상태를 업데이트하는 워크플로우

SDR이 잠재 고객을 선별하고 그들이 관심있어 하는 서비스를 판단한 후, 연락처 기록의 제품 코스 및 플랜 필드에 들어갑니다. 이러한 조건이 충족되면 워크플로우는 거래 단계를 성공으로 업데이트하고 평가판 고객의 상태를 업데이트하며 선택한 코스 및 플랜에 따라 자동으로 거래 값을 업데이트합니다.

 

 

유료 고객으로 상태를 업데이트하고 인보이스를 생성하는 워크플로우

고객이 코스를 시작하면 영업 담당자가 거래 종료 날짜를 표시합니다. 이 단계는 고객이 평가판을 시작했음을 의미합니다. 시간 기반 워크플로우는 평가 기간이 끝날 때 설정되어 고객의 연락처 상태를 업데이트합니다. 워크플로우는 또한 웹훅을 불러와 선택된 코스에 대한 인보이스를 생성합니다.

워크플로우 = 생산성 향상

Big Shot은 워크플로우를 통해 95%에 가까운 영업 업무를 자동화했고, 더 이상 수동 프로세스에 의존하지 않게 되었습니다. 워크플로우는 팀의 생산성을 향상시키고 보다 효율적으로 작업할 수 있게 합니다.

“Freshsales를 통해 일상적인 업무에서 더 나아갈 수 있었습니다. 워크플로우는 프로세스를 단순화하고 작업 능률을 향상시킵니다. 실제로 저희의 업데이트 중 5%만이 수동 작업입니다. 워크플로우 자동화를 통해 업무의 많은 부분을 최적화하고 관리합니다.”