데이터가 비즈니스를 좌우하는 시대다. 예를 들면 이벤트를 실시할 때 날씨에 따라 방문 고객수는 현저히 달라질 수 있다. 만약 매장점주가 미리 고객수를 예상할 수 있다면 예상 방문객수에 평균 객단가를 적용해 이벤트 기간의 예상 매출을 가늠할 것이고, 이 예상 매출을 고려한 홍보•마케팅비의 집행, 적정량의 이벤트 사은품 준비, 파트타임 인력수도 조절할 것이다. 그래도 목표한 매출이익 달성이 어렵다면 이벤트 취소나 일정을 연기할 것이다. 데이터를 기반한 매장운영으로 발생할 수도 있는 미래의 기회 손실을 대비할 수 있다.

클라우드 기반 매장 방문객 분석 서비스 기업 리테일트렌드는 방문객 빅데이터와 기상 정보데이터를 통합 분석하는 인공지능(AI) 매장 방문객수 예측 서비스 리테일카운트(RetailCount)를 시작한다고 밝혔다.

방문객수 분석 서비스 리테일카운트는 누적된 매장 방문객수 빅데이터와 날씨, 온도, 강수량, 미세먼지 등 기상 정보와의 상관 관계를 분석하여 향후 방문객수를 예측해 준다. 누적된 매장방문객수 데이터의 통계분석으로는 향후 한달, 기상정보 변수가 반영된 데이터는 향후 7일간의 예측 방문객수를 제공한다. 리테일트렌드는 기상 정보 제공업체인 웨더아이의 기상 정보 데이터와의 연동을 마치고 고객사들을 대상으로 본격적으로 서비스를 개시했다.

기존의 방문객수를 분석하는 피플카운팅(People Counting) 방식 서비스는 과거 기간의 방문객 데이터만을 제공한다. 매출과 방문객수 간의 상관관계를 확인하거나 매장의 평균적인 방문객수 통계 확보용으로 활용되지만 데이터를 기반으로 별도의 인사이트를 찾아내기는 쉽지 않다.

리테일트렌드의 임인건 사업담당 상무는 "리테일카운트는 매장의 데이터를 분석해 현실적인 비즈니스 인사이트를 도출하기 위해 인공지능 기술을 접목했다. 매장에 누적된 방문객 빅데이터와 강수량이나 미세먼지 등 오프라인 매장 방문객수에 영향을 끼치는 기상 데이터를 인공지능으로 자동 분석해 매장에서는 현실적인 비즈니스 계획을 세울 수 있을 것"이라고 말했다.

한편 리테일트렌드는 지능형 영상 센서로 측정된 다양한 데이터를 클라우드에서 종합적으로 분석하는 서비스로 체류시간 및 통행량 분포 히트맵, 매대 및 영역의 체류시간 분석, 성별〮연령대분석 등 매장의 디지털 마케팅 업무 프로세스에 활용할 수 있는 다양한 데이터를 제공하고 있다. SK텔레콤, 롯데하이마트, 교보문고, 두타몰 등 국내의 대표적인 유통 브랜드에서 서비스를 도입하여 활용하고 있다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr