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		<p><img width="1000" height="563" src="https://byline.network/wp-content/uploads/2025/01/SPH.jpg" alt="" decoding="async" fetchpriority="high" sizes="(max-width: 1000px) 100vw, 1000px">		</p>
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	<p>오프라인 리테일 매장을 운영하다 보면 언제나 ‘우리 매장은 지금 잘 하고 있는 것일까?’라는 궁금증이 따라온다. 매출이 떨어지면 왜 떨어졌는지, 늘면 어떤 이유로 늘었는지 궁금하고, 본질적인 경쟁력은 어느 정도인지, 시장 환경보다 잘 하고 있는지 부족한지도 궁금하다.</p>
<p>이런 궁금증에 대한 명확한 답을 낼 수 있어야 의사결정이 분명해진다. 예를 들어 신규 매장 위치를 정하거나 메뉴 가격을 정해야 하고 최적의 영업시간과 휴식일을 정하기 위해서는 위의 질문에 답을 할 수 있어야 한다.</p>
<p>이런 답을 잘 내기 위해 리테일 업체들은 데이터에 주목한다. 그동안의 거래데이터, 고객데이터 등 내부적으로 보유한 데이터를 기반으로 의사결정을 할 수 있는 근거를 찾곤 한다.</p><div><figure><a href="https://go.megazone.com/l/953343/2025-01-06/71p1b" target="_blank" rel="noreferrer noopener"><img decoding="async" width="1400" height="400" src="https://byline.network/wp-content/uploads/2024/12/1000007718.jpg" alt="" sizes="(max-width: 1400px) 100vw, 1400px" data-srcset="https://byline.network/wp-content/uploads/2024/12/1000007718.jpg 1400w, https://byline.network/wp-content/uploads/2024/12/1000007718-1080x309.jpg 1080w, https://byline.network/wp-content/uploads/2024/12/1000007718-610x174.jpg 610w, https://byline.network/wp-content/uploads/2024/12/1000007718-600x171.jpg 600w"></a></figure></div>
<p>하지만 매장이나 기업이 가진 데이터만으로는 전체적인 그림을 그리기가 쉽지 않다. 내부 데이터만으로는 시장과 고객을 완벽하게 이해하기 어렵다. 단적으로 내부 데이터만으로는 아직 매장에 방문하지 않은 잠재 고객이나 경쟁사를 이용하는 고객에 대해 알 수 없다.</p>
<p>위치정보 전문기업 SPH의 이승재 차장은 “깊이 있는 비즈니스 통찰력을 얻기 위해서는 내부 데이터를 다양한 외부 데이터와 분석하여 결합할 필요가 있다”고 강조했다. 그는 지난 16일 &lt;바이라인플러스&gt;가 주최한 웨비나 ‘<a href="https://bylineplus.com/archives/webinar/47891" target="_blank" rel="noopener">Insight to Impact: 데이터가 말하는 산업별 성공 전략</a>’에서 이같이 말하며 ‘F&amp;B 및 SMB 리테일 매장, 성공적인 운영을 위한 데이터 기반 고객 사례’를 발표했다.</p>
<p>그는 외부 데이터와 내부 데이터를 결합해 새로운 통찰력을 도출한 다양한 사례를 소개했다. 유동인구 데이터와 카드 소비 데이터, 지리정보 데이터, 소셜미디어 크롤링 데이터, 도시 계획 정보 등 공공데이터 등 다양한 외부 데이터를 내부 데이터와 결합해 분석한 사례들이다. SPH는 이와 같은 데이터를 스노우플레이크 플랫폼 상에서 내부데이터와 결합해 분석했다.</p>
<p>전국에 2200개의 주유소를 운영하는 한 기업의 경우 매출이 정체되는 매장의 경우 정체 이유가 뭔지, 새로운 매장의 경우 성공 가능성은 어느 정도인지 알고 싶어했다. 이 기업은 부동산 시설 현황, 판매량 등 기업의 내부 데이터와 유동인구 데이터, 차량 이동 정보 데이터, 경쟁사 정보 등을 수집해 스노우플레이크에 적재했다.</p>
<p>이 차장은 한 글로벌 F&amp;B 기업의 사례도 소개했다. 이 기업은 매장 수가 늘어나면서 기존 매장의 성과 관리나 신규 출점 결정을 위한 체계적인 시스템이 필요한 상황이었다. 이를 위해 전국 매장의 매출과 주요 지표들을 한눈에 확인할 수 있는 시스템을 구축했다. 지도에서 특정 영역을 선택하면 그 지역의 매장 상권 및 배후지 상권 정보를 바로 확인할 수 있다. 새로운 매장을 열고 싶은 지역의 인구 분포, 주택 현황, 소득 수준, 주변 경쟁 업체 상황 등을 볼 수 있고, 후보 지역에 맞는 최적의 매장 조건과 앞으로 1년 동안의 예상 매출을 계산해 볼 수 있다.</p>
<p>더본코리아의 빽다방, 한신포차, 빽피자 브랜드에 대한 입지 분석 사례도 소개됐다. 빽다방의 경우 기존 데이터와 외부의 다양한 데이터를 분석한 결과 거주 인구가 60% 이상으로 고정 수요가 확보되는 곳, 직장인이 20% 이상이고 방문객이 20% 이상인 곳, 주민은 50% 이상, 직장인 11% 이상, 방문객 20% 이상인 곳이 좋은 성과를 보였다.</p>
<p>또 법정 동보다 더 세밀한 기준인 우편번호 기준으로 분석도 가능했다. 같은 동이지만, 지하철 출구가 다르거나 아파트 단지가 다르면 유동인구가 다르고 상권도 달라졌다.</p>
<p>이 차장은 “매장 내부 데이터와 외부 데이터를 함께 교차해서 분석하면 새로운 기회를 발견할 수 있고, 경쟁사 고객이나 잠재 고객까지 분석을 할 수 있으며 미래를 예측할 수 있다”면서 “SPH는 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드 서비스 공식 셀렉트 파트너로서 데이터 수집부터 분석까지 전 과정을 체계적으로 관리하고 있으며 공간 데이터 전문성과 글로벌 웹 플랫폼 파트너사의 기술 지원 능력을 갖추고 있어 다양한 데이터를 통합하고 분석할 수 있는 분석한 경험이 풍부하다”고 강조했다.</p>
<p>글. 바이라인네트워크<br>
&lt;심재석 기자&gt;shimsky@byline.network</p>
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심재석 | Byline Network

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