★플로우히트맵(Flow Heatmap) / 구독형 방문객 분석 서비스

★플로우히트맵(Flow Heatmap) / 구독형 방문객 분석 서비스

 

•방문객 동선과 히트맵 데이터를 실제 매장 평면도에 구현

•클라우드 기반의 구독형 방문객 분석 서비스 리테일트렌드

 

▲방문객 동선과 히트맵 데이터를 직관적으로 보여주는 플로우히트맵[자료=씨프로]

 

씨프로, 방문객 동선과 히트맵 한눈에 보는 ‘플로우히트맵’ 출시

https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=85778&page=1&kind=3

 

우리 매장에 방문한 고객들이 어디로 어떻게 돌아다니고, 어디에 가장 관심을 많이 보이는지 한눈에 파악할 수 있는 서비스가 나왔다.

 

클라우드 기반 방문객 분석 서비스 리테일트렌드를 운영하는 씨프로(대표이사 이영수)는 매장에 설치된 다수의 영상 센서에서 분석한 방문객의 동선과 히트맵 데이터를 매장의 평면도상에 시각화함으로써 매장 전체의 흐름을 직관적으로 한눈에 파악하게 해 주는 플로우히트맵(Flow Heatmap) 서비스를 출시했다고 밝혔

 

리테일트렌드의 플로우히트맵 서비스는 자체 개발한 지능형 영상분석 센서의 물체 추적(Object Tracking) 기술을 기반으로 방문객 이동 동선을 분석해 주는 리테일플로우(RetailFlow), 방문객 통행량과 체류 정도를 열지도 형태로 보여주는 리테일히트맵(RetailHeatmap), 특정 매대나 구역에 진입하는 유입객수와 체류 시간을 분석해 주는 리테일트래픽(RetailTraffic) 등과 같은 다양한 방문객 행동 분석 기법을 하나로 통합해 제공하는 서비스이다.

 

◇영상분석으로 전체 방문객의 동선을 분석해 주는 ‘리테일플로우’

동선 분석을 위한 시장은 고가의 레이더 센서를 이용한 구축형 서비스를 제외하면 정확도와 가성비 측면에서 지능형 영상분석 기술이 대세다. 일부 비콘(beacon)이나 와이파이(Wi-Fi) 기술로 분석하는 서비스가 있기는 하나, 비콘의 특정 앱(app) 설치 요구 조건이나 와이파이의 아이폰 사용자 제외 등과 같은 기술적 제약으로 인해 전수 조사가 불가능하기 때문에 통계 데이터로서의 정확도에 근본적인 문제가 있다. 따라서 그런 기술로는 방문객 전수를 대상으로 데이터를 수집하는 영상 분석의 정확도를 넘을 수가 없다.

 

리테일플로우는 지능형 영상분석으로 수집된 방문객의 동선 추적 데이터를 통계 처리해 매장의 평면도 및 파노라마 처리된 실제 이미지 상에 시각화해 표현함으로써, 매장의 배치 변경이나 판촉 행사에 따른 방문객 동선 변화의 상관관계를 전체적으로 한눈에 파악할 수 있는 것이 장점이다.

 

◇핫존과 콜드존을 파악할 수 있는 ‘리테일히트맵’

일반적으로 히트맵 기술은 방문객의 움직임을 통계 처리해 열지도 형태로 표현해주는 기술인데, 대부분의 관련 업체에서 제공하는 히트맵 기술들은 방문객의 통행량을 분석해 영역에 따라 혼잡하고 한산한 정도를 보여 주는 혼잡도 분포를 제공하는 수준에 머물고 있다.

 

반면에 리테일트렌드는 ‘혼잡도 히트맵(Traffic Heatmap)’은 물론이고, 방문객이 어떤 상품에 관심을 보이고 머무르는 정도를 나타내는 체류 시간에 대한 분포를 분석해 열지도로 표현해 주는 ‘관심도 히트맵(Dwell Heatmap)’도 함께 제공한다.

 

이러한 관심도 히트맵을 활용하면 단순히 붐비는 정도일 뿐인 혼잡도 외에 개별 상품에 대한 관심 정도를 알 수 있는 체류 시간의 분포까지 정밀하게 파악함으로써 매장 내의 핫존과 콜드존을 명확히 구별할 수 있을 뿐만 아니라, 동선 분석 서비스인 리테일플로우와 함께 표시되면 매장의 핫존과 데드존을 방문객의 이동 동선과 겹쳐서 볼 수 있어 보다 명확한 상관관계 파악이 가능해진다.

 

◇특정 매대나 코너의 유입객수와 체류 시간 분석 ‘리테일트래픽’

리테일트래픽은 매대나 코너와 같은 특정 영역에 진입하는 유입객수와 그 체류 시간의 추세를 정량적으로 분석해주는 서비스이다. 이를 통해 유동인구→매장 방문객수→매대별 유입객수→상품별 관심도→구매로 이어지는 다단계의 퍼널 분석(funnel analysis)이 가능해져서 매장 방문에서 구매에 이르기까지의 방문객 행동을 단계별로 세밀하게 분석할 수 있다.

 

리테일트렌드의 플로우히트맵은 서비스 성격상 신규 출점이나 매장의 리뉴얼이 잦은 마트, 백화점, 쇼핑몰, 전문점 등 중대형 매장에서 수요가 예상되며, 방문객수를 분석하는 리테일카운트와 성별·연령대를 분석하는 리테일페이스를 함께 도입하면 구매 결제 이전의 모든 고객 행동 분석 데이터를 확보할 수 있다.

 

이영수 씨프로 대표이사는 “온라인 이커머스 시장의 성장에 따라 전통적인 오프라인 유통업계의 매장 수가 줄어드는 현실에서 위기 상황을 돌파하기 위한 성공전략은 최신의 테크와 데이터 분석에 기반한 서비스 혁신”이라며 “리테일트렌드의 지능형 영상분석은 방문객수, 체류시간, 동선, 성별·연령 등 구매 이전 고객의 모든 행동을 종합 분석할 수 있는 유일한 서비스”라고 말했다.

 

씨프로에서 서비스하는 리테일트렌드는 클라우드 기반 구독형 서비스로, 매장에서 별도로 기기나 서버를 구매해 직접 관리할 필요가 없으며, 최초 설치비와 매월 정액의 서비스료만 내면 무상 A/S와 모니터링 서비스도 받을 수 있기 때문에 초기 도입에 따른 부담도 없는 장점이 있다.

 

이미 SK텔레콤, 롯데하이마트, 교보문고, 두타몰 등 국내의 대표적인 유통 브랜드에서 서비스를 도입해 활용하고 있으며, 다양한 업종에서 고객사가 늘어나고 있는 추세이다.

 

보안뉴스(www.boannews.com)

2020-01-15 12:52

신동훈 기자(sw@boannews.co

 

 

씨프로 / 리테일트렌드 서비스

http://www.retailing.co.kr/article/a_view.php?art_idx=3322?skey=top&sword=%C7%C7%C7%C3%C4%AB%BF%EE%C5%CD#

 

◇똑똑해진 ‘지능형 영상센서’ 매장 브레인 되다

‘금주 행사 매대에 관심을 보인 고객은 몇 명이며, 실제 구매전환율은 얼마나 될까?’ 온라인쇼핑에 맞서고 있는 오프라인 기업들의 고민을 해결해주는 솔루션이 주목 받고 있다.

 

씨프로의 ‘리테일트렌드 서비스’는 유통업체 MD나 제조사 마케터가 필요로 하는 점내 특정 매대에 대한 고객 관심도를 데이터로 제공, 소매 현장에 유용한 핵심 지표로 활용할 수 있다.

 

 

 

웹 분석 툴로 다양한 데이터를 분석할 수 있는 이커머스 사업자들과 달리 오프라인에서는 고객 행동을 분석할 수 있는 별다른 툴이 없다. 그러나 최근 네트워크 카메라의 성능 향상으로 오프라인에 최적화된 리테일테크 기술을 활용해 효율적 매장 관리가 가능한 혁신적 툴을 찾아낼 수 있게 됐다.

 

◇지능형 솔루션으로 전 방위 점포 컨설팅

1996년 영상 보안 시스템 제조기업으로 출발한 씨프로는 지난해 ‘리테일트렌드(Retail Trend)’라는 솔루션명으로 리테일테크 시장에 진출했다. CCTV 제조와 수출을 통해 국내 및 북미 시장에서 인지도를 쌓은 씨프로는 클라우드 기반의 리테일 빅데이터 분석 서비스로 사업 영역을 확대했다. 순수 국내 기술 기반의 하드웨어 영상 센서를 바탕으로 유통시장에 최적화된 솔루션 개발까지 5년이 걸렸고, 국내 소매점에서 2년간 검증 작업을 통해 서비스를 업그레이드했다.

 

특히 씨프로의 리테일트렌드 서비스는 클라우드 기반의 서버에서 지능형 CCTV 성능을 대폭 확장, 기존 네트워크 카메라의 처리 한계를 넘어선 종합 서비스를 제공하고 있다. 그동안 영상 보안 솔루션 업체들이 보안 카메라의 단순 부가 기능으로 히트 맵과 피플 카운터 등을 선보였다면, 씨프로는 이보다 확장된 개념의 토털 서비스로 기업용 리테일테크 시장을 공략한다.

 

유통 현장의 실질적 니즈를 반영한 맞춤형 솔루션으로 개발된 리테일트렌드 서비스는 매장 입점부터 결제 전까지 고객의 모든 행태 분석을 지능형 영상센서 하나로 실현할 수 있다. 먼저, ‘리테일 카운터’로 매장 밖 유동인구와 방문객수를 분석하고, ‘리테일 히트맵’으로 매장에 진입한 고객이 어디로 다니며 어디에 많이 머무는지 분석한다.

 

그 다음 ‘리테일 트래픽’으로 특정 영역에 몇 명의 고객이 얼마나 관심을 보이며 머무는지 분석하며, ‘리테일 플로우’로 고객 이동 방향이 어떠하며, 매장을 어떻게 돌아다니는지 분석한다.

 

특히 이번에 새롭게 선보인 리테일 트래픽 서비스 경우 어느 한 매대에 머무른 객수와 평균 체류시간을 정량적 데이터로 제공해 매장 전체가 아니라 조닝별 특화된 구매 전환율 분석을 가능하게 해준다. 소형점에서 직원 중복 카운팅 문제가 제기됐던 기존 피플카운터의 한계도 체류 시간 분석으로 극복해 실제 방문 고객이 아닌 사람은 제외할 수 있다.

 

마지막 ‘리테일 페이스’로 고객 성별 및 연령대를 분석해 요일별·시간대별 내점객 트렌드와 상권 변화까지 분석할 수 있다. 카메라를 통한 성별·연령별 분석은 아마존과 MS, 중국 쾅스(Face++)의 얼굴 인식 엔진 분석 데이터를 리테일트렌드 서버에서 종합해 결과를 도출함으로써 정확도를 높인 것이 특징이다.

 

◇점간 매출 효율까지 보고서로 구현

클라우드 기반으로 구현된 솔루션도 리테일트렌드 서비스 경쟁력이다. 지능형 영상센서로 측정된 데이터가 유무선 인터넷망을 통해 클라우드 서버로 자동 송신되므로 네트워크가 꺼져도 영상 정보를 백업해 데이터 손실을 방지할 수 있다. 기존 로컬 서버 방식보다 도입 비용이 낮은 반면, 유지보수가 용이하며 보안성은 강화됐다.

 

또한 북미와 유럽 CCTV 시장에서 검증된 지능형 영상분석 엔진의 객체 추적(object tracking) 기능을 활용해 유통기업에 특화된 고객 체류시간 분석 알고리즘을 도출, 보고서 형태로 제공해 호응을 얻고 있다. 고객의 구매 이전 단계까지 행동 데이터를 심층 분석한 맞춤형 리포트가 매장을 재배치하고, 매출을 향상시키는 데 실질적 도움을 주는 것이다.

 

클라우드 기반의 맞춤형 보고서를 통한 고객 분석 및 접점 마케팅이 가능해지자, 국내 매장에서도 리테일트렌드 서비스 도입 사례가 늘고 있다. 롯데하이마트 경우 가전매장을 방문한 고객 이동패턴은 물론, 점간 매대 분석비교 및 리뉴얼 효과 측정 등에 리테일트렌드 서비스를 이용하고 있다. 두타몰도 지하부터 지상 전층에 ‘리테일 카운트’ 솔루션을 도입해 일별 객수 및 층별 고객 변화, 몰간 고객 유입률 변화 등을 분석하고 있다.

 

 

카메라가 담은 영상을 PC로 끌어와 데이터를 분석할 수 있는 네트워크 카메라는 단순 영상 감시가 아니라 오프라인 매장에서 내점객의 행동 데이터를 확보, 분석하는 데 도움을 주고 있다. 씨프로는 향후 CCTV 제조회사에서 리테일테크 기반의 빅데이터 판매 기업으로 도약한다는 목표다.

 

리일매거진

2019년 7월호