부츠, 고객 마음을 해부하다

[김다린 기자] 기업들의 4차 산업혁명 대응으로 가장 먼저 눈길을 끄는 것은 빅데이터의 활용이다. 과거에는 수치화하기 어려웠던 축적된 구매 데이터나 노하우에서 의미있는 통계를 뽑아내는 작업이다. 물론 쉬운 건 아니다. 상품군이 넓거나 고객이 많을 수록 시간이 오래 걸린다. 글로벌 드러그스토어 1위 부츠 역시 같은 고민에 빠졌다.

드러그스토어가 세계 각지에서 인기를 끌고 있다. 드러그스토어는 의약품을 중심으로 일용 잡화와 간단한 음식료품을 함께 취급하는 가게다. 국내에서는 화장품을 중심으로 미용 관련 제품을 다뤄 헬스ㆍ뷰티 스토어란 이름이 더 익숙하다. 다양한 브랜드를 들여놓은 '멀티숍'이라는 거다.

하나의 브랜드만 취급하는 '원브랜드숍'보다 비교할 제품이 많다는 건 드러그스토어의 장점이다. 한곳에서 다양한 제품을 사려는 소비자들의 수요를 충족할 수 있어서다. 특히 국내에서는 해외 직구를 통해서만 살 수 있던 제품들을 드러그스토어에서 구하는 게 가능해 인기가 나날이 커지고 있다.

드러그스토어 얘기를 할 때 빼놓을 수 없는 기업이 있다. 글로벌 업계 1위 영국의 부츠다. 지난해 4월 한국에 입점해 이슈를 불러일으킨 그 업체다. 부츠의 역사는 160년이 넘는다. 1849년 영국 노팅엄에서 처음 문을 열었다. 다른 멀티숍보다 넓은 제품 스펙트럼을 자랑하는 이유다. 일반적인 헬스ㆍ뷰티 제품뿐만 아니라 명품 브랜드까지 취급한다. 이 때문에 영국 여행객들 사이에서는 꼭 방문해야 하는 필수 코스로도 소개된다.

영국 부츠의 아성을 더욱 공고하게 만들어준 전략은 '맞춤형 프로모션'이다. 고객 유형별로 다양한 혜택을 주는 전략인데, 대표적인 서비스가 '부츠 어드밴티지 카드'다. 하지만 이 서비스가 안착하는 덴 수많은 시행착오가 있었다. 부츠는 1500만명에 이르는 회원의 분석을 수작업으로 했다. 담당자들은 업무 시간의 80% 이상을 이 분석에만 매달려야 했다. 이 카드를 담당하는 시스템이 6개나 됐으니 이를 수집하고 정리하는 데 시간이 오래 걸리는 건 당연했다.

더구나 상품군이 많다는 드러그스토어의 특징 때문에 분석 시간은 더 늘어났다. 하지만 부츠 경영진이 맞춤형 프로모션 전략을 포기할 수 없었다. 수작업의 한계를 절감한 부츠는 IBM에 손을 벌렸다. IBM에서 제공하는 솔루션이라면 데이터 분석을 기반으로 한 마케팅 캠페인이 가능할 거라고 봤기 때문이다.

IBM과 콜라보 이후 과정은 다음과 같이 변했다. 먼저 IBM의 Db2로 소프트웨어에 흩어져 있던 모든 거래 기록 데이터를 수집했다. Db2는 다량의 워크로드를 한꺼번에 처리할 수 있는 고성능 데이터베이스 시스템이다. Db2를 하나의 중앙 데이터 저장소로 활용한 셈이다. 데이터 예측 분석 솔루션으론 SPSS를 적용했다. SPSS는 고객 구매 기록과 개인 성향을 분석해 해당 고객을 위해 어떤 이벤트를 진행할지 결정해줬다.

이런 작업을 거쳐 부츠는 고객의 니즈에 부합하는 맞춤형 콘텐트를 메시지로 제공할 수 있게 됐다. 메시지는 IBM 콘택트 옵티마이제이션을 통해 각 고객들이 가장 선호하는 방식으로 전달됐다. 콘택트 옵티마이제이션은 고객 개개인의 성향을 분석해 가장 적절한 타이밍에 마케팅을 제시하는 솔루션이다.

예를 들면 이렇다. 과거 선크림에 유별난 흥미를 보인 고객에게 선크림 관련 제품의 할인 쿠폰을 메시지로 보내는 식이다. 데이터를 하나의 저장소에 모으고 분석한 덕분에 부츠는 맞춤형 프로모션을 70%나 더 진행할 수 있었고 그에 따라 매출도 증가했다.

부츠의 고객 인사이트 책임자 마틴 스콰이어스는 IBM 솔루션을 도입한 뒤 생긴 변화를 이렇게 설명했다. "고객들이 디지털 채널에서 상품을 검색하고 비교한 후, 상점에서 실제 구매를 하는 경우가 증가하고 있다. 부츠의 모바일 애플리케이션(앱)은 이런 고객들에게 맞춤형 상품을 제공함으로써 쇼핑 경험을 단순화하고 있다. 과거 모든 회원을 대상으로 프로모션을 진행했을 때보다 구매가 크게 늘었다." 새로운 것을 원하는 고객은 기업을 기다려 주지 않는다. 최첨단 IT기술을 어떻게 활용하느냐에 기업의 사활이 달려 있다는 얘기다.

김다린 더스쿠프 기자 quill@thescoop.co.kr | blog.naver.com/ibm_korea

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