CARTO 활용해 메이저 화장품 브랜드 출점 전략 세우기

브랜드숍은 뷰티 강국 한국의 대표 화장품 유통채널입니다. 브랜드숍이란 한회사와 가맹점 계약을 맺고 그곳에서 제공하는 제품만을 판매하는 상점을 말하는데요. 2000년대 초반 ‘미샤’가 포문을 연 이후 더페이스샵, 에뛰드, 스킨푸드 등 중저가 화장품 브랜드숍은 한국 주요 도시 어디에서든 쉽게 찾아볼 수 있게 되었습니다. [관련기사 바로가기] 하지만 이미 각 브랜드의 가맹점이 전국 전역에 널리 퍼져 있고 다양한 브랜드의 출현으로 브랜드 간 경쟁이 심화되어 향후 출점 계획에 담당자들이 고민이 많을거라 예상됩니다. 이런 배경에서 주 고객이 2,30대인 화장품 브랜드숍의 신규 출점에 지도 기반 공간정보 분석 툴인 CARTO가 어떻게 도움이 될 수 있을지 살펴 보았습니다. (모든 맵은 “Visible Layers”탭을 통해 보고싶은 정보만 선택하여 볼 수 있습니다.)

현재 매장 분포 및 밀집도

먼저 임의로 모 국내 메이저 화장품 브랜드숍을 선정했습니다 (이하 A사). A사는 서울에만 200개가 훌쩍 넘는 가맹점을 보유하고 있는데요. 각 매장의 위치와 밀집 정도를 나타내는 히트맵 (heat map)을 만들었습니다. 멀리서만 보아도 명동, 홍대 등 쇼핑 중심의 번화가를 제외하면 서울 전역에 비교적 균등히 분포 되어 있는 것을 알 수 있습니다.

500m 반경 내 매장 중첩도

하지만 이렇게 멀리서 보기만 해서는 구체적인 출점 계획을 세우기가 어렵겠죠. 그래서 조금 더 작은 단위의 행정동 별 매장 수와 밀도를 확인할 수 있도록 했습니다. 한국에는 500m 반경 내에 같은 프랜차이즈 빵집을 개점하면 안되는 규제가 있는데요 [관련 포스팅 바로가기]. 이를 기준 삼아 A사 매장의 중첩도를 확인해 봤습니다. 아래 CARTO 지도를 보면, 핀포인트 주변에 붉은 색 500m 반경 표시가 겹치는 곳이 홍대, 명동 등 특정 지역을 제외하면 많지 않고 행정동 별로도 대부분 숫자 ‘1’로 표시된 것을 확인할 수 있습니다. 이제 출점 분석의 기본이라고 할 수 있는 매장 분포도를 확인 하였으니  다음으로 출점 전략에 도움이 될 수 있는 각종 위치 정보를 살펴보겠습니다.

각 매장 주변 주민들의 소득수준은 어떨까?

먼저 공공정보를 활용해 A사 매장 분포도 위에 행정구별 소득 수준 데이터, 그리고 이어서 아파트 공시지가 데이터를 얹었습니다. 이 브랜드숍은 서울에 비교적 균일하게 분포가 되어있는 만큼 소득 수준의 차이에 따라 매장 분포도가 다른 모습은 확인 할 수 없습니다. 하지만 소득과 매장별 매출을 비교분석해 차이가 보인다면 향후 전략적 추가 출점에도 도움이 될 수 있겠지요. 이 관점에 대해서는 뒤에서 한번 더 언급을 하겠습니다.

누가 어느 매장에서 얼마나 구매할까?

이번엔 화장품 관련 데이터를 활용해 볼까요? 아쉽지만 A사의 데이터가 존재 하지 않아 데모 용도로 백화점에 입점 되는 타 화장품 브랜드(이하 B사)의 샘플 데이터를 사용했습니다. 해당 브랜드 강남 매장의 구매 고객 위치 및 전체 매장 매출 분포도입니다.

  1. 먼저 강남 매장에서 구매한 고객의 히트맵 분포도를 보면 매장 주변 지역에서 그 밀도가 가장 높습니다. 일반적인 상식으로도 예상 할 수 있듯이 고객들은 자신의 거주지와 가까운 숍에서 구매를 할 가능성이 높다는 점을 유추 할 수 있습니다.
  2. 그 다음으로 해당 브랜드의 전체 매출 현황을 더해 지도에 나타내 봤습니다. 그 결과, 두 매장을 기준으로 보았을 때 강남 지역에 사는 고객이 신촌 매장 주변에서 거주하는 고객보다 매출 기여도가 크다는 점을 볼 수 있습니다.

두 결과를 종합해 보면, 고객은 가까운 매장을 찾는 성향이 있고 소득이 높을수록 더 많은 지출을 할 가능성이 높다는 점을 확인 할 수 있습니다. 지도를 하나 더 살펴보겠습니다. 

위 두 지도를 보면 소득수준이 높은 지역(여의동 및 압구정, 신사, 삼성, 방배동 등 강남구역)이 15만원 이상 구매고객의 밀도가 높은 지역과 거의 일치함을 확인 할 수 있습니다. 소득수준이 높을수록 같은 브랜드 제품 중에서도 고가의 제품을 구매할 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

이를 종합하면, 소득이 높은 지역에 출점하면 높은 매출을 창출 할 수 있고 고가의 제품군에 대한 구매력이 있는 고객을 유치할 가능성이 높다는 인사이트를 조심스럽게 도출해 볼 수 있습니다. 앞서 확인 했듯이 A사는 소득보다는 유동인구가 많은 곳에 매장을 집중 시키고 있는데요, B사의 데이터 결과를 활용하여 향후 출점 계획에 지역 소득을 고려해 볼 수 있겠습니다. 단, A사와 B사의 브랜드 성격과 타깃 고객층이 상이함으로 A사의 고유 데이터를 사용해 추가 분석을 하는것이 바람직합니다.

A사의 주요 타깃 고객층은 어디에 살고 있을까?

다음으로는 센서스 데이터를 통해 연령별 거주지 분포도를 살펴 보았습니다. 브랜드숍은 저렴한 가격 덕분에 2,30대 여성들에게 인기가 많습니다. 주요 고객인 만큼 그들이 어디에 거주하고 있는지도 출점 결정에 중요한 자료가 되겠죠. 젊은 여성 인구를 아우를 수 있는 지표로 미혼여성 인구 밀집도 위에 A사의 매장 수를 행정동별로 표시했습니다. 실제로 색이 짙은 지역 중 아직 매장이 출점되지 않은 곳이 보입니다. 타 여건을 고려하여 향후 출점지 후보로 고려 해 볼 수 있겠습니다.

출점의 기본은 유동인구!

마지막으로 이동통신 기지국 수신 정보를 바탕으로 수집한 시간별, 연령별 유동인구를 지도 위에 나타냈습니다. 휴대폰을 소지한 사람이라면 누구나 기지국 수신기를 통해 정보가 남기 때문에 이를 활용하면 정확한 유동인구 데이터를 얻을 수 있습니다. A사는 명동, 홍대, 가로수길 등 유동인구가 많은 곳에 이미 여러 매장을 출점 한 상태인데요. 요일, 연령, 성별 등에 따라, 또 상권의 움직임에 따라 유동인구가 변화함으로 지속적인 모니터링이 필요하겠죠.

이상으로 공간정보 분석 프로그램 CARTO를 사용해 메이저 화장품 브랜드숍이 출점 전략에 활용 할 수 있는 데이터 분석에 대해  알아보았습니다. 브랜드의 구매자 데이터와 공공 정보를 활용하여 유용한 인사이트를 도출 낼 수 있는 가능성을 볼 수 있었는데요. 화장품 브랜드 뿐만 아니라 무한 경쟁의 오프라인 유통 환경에서 출점에 신중을 기해야 하는 경영인과 각 브랜드 출점 담당자들에게 CARTO의 손쉬운 분석 및 시각화 기능이 도움이 되길 바랍니다.

CARTO의 공식 파트너 SPH는 CARTO를 사용한 위치기반 빅데이터 분석 및 시각화에 대해 무료 컨설팅 및 세미나을 제공합니다.  2016년 9월 2일 스마트국토엑스포에서 개최되는 SPH x CARTO 세미나에 참여하고 싶으신 분 께서는 여기에서 신청하실 수 있습니다.