고객 사례
고객 인게이지먼트, 매출, CLTV를 증대한 PARCO
약 3천 개의 매장을 운영 중인 일본의 대형 리테일 업체 PARCO 는 리테일 마케팅에 옴니채널 개인화를 활용하고 있습니다.
PARCO는 높은 성과를 올린 자사의 모바일 앱에서 수집한 데이터와 IoT, 웹 브라우징 습관, 기상 정보 등의 다양한 정보를 결합한 결과
소매 매출을 극적으로 증대했으며 CLV(고객 생애 가치)를 예측해 냈습니다.
트레저데이터는 유연하고, 간편하고 신속한 방식으로 정확한 고객 프로필을 실시간 생성 및 업데이트하도록 하여 타게팅, 세그멘테이션, 고객 여정의
수준을 한층 높여 줍니다.
성과
35%
매장 방문 증가
25%
구매율 증가
8%
매장 재방문 증가
과제
스마트폰 사용률이 급속도로 증가하고 쇼핑을 더 손쉽게 할 수 있게 되면서, 일본에서도 전자상거래 기업의 시장 점유율이 증가하고 있습니다. 하지만 PARCO의 그룹 ICT 전략 임원 Naotaka Hayashi는 이 상황에 대해 우려하지 않습니다.
PARCO는 데이터를 활용해 고객을 매장으로 유도하고 판매 담당 직원들이 고객을 도와 매출을 달성할 수 있도록 지원합니다.
“매장 직원들이 고객을 지원할 수 있으며, 판매 상호작용을 통해 매출을 달성할 수 있는 역량을 보유하고 있다는 이점을 파악해야 합니다. 다가오는 AI 시대에서 살아남으려면 독창적인 접근 방식이 필요하죠. 그리고 고객 서비스란 근본적으로 고객 만족을 창출하기 위한 독창적인 작업입니다.”
Hayashi의 팀은 일본 전역에서 3천 개의 리테일 매장을 지원하고 있습니다. PARCO 팀은 미래를 예측하며 고객 상호작용 계획을 구현하는 데 더 많은 데이터가 필요하다는 점을 인지했으며, 고객 서비스와 마케팅을 강화하기 위해 심층적이면서도 실용적인 쇼핑 인사이트를 확보해야 한다는 필요성을 느꼈습니다.
솔루션
PARCO 팀은 공식 쇼핑 앱인 ‘POCKET PARCO’를 출시하여 고객 행동 데이터를 추가로 확보함으로써, 개인화와 고객 상호작용 과정에서 미처 활용하지 못한 새로운 기회를 포착할 수 있었습니다. 트레저데이터는 쇼핑 센터의 기상 및 지오펜싱(Geofencing) 센서로부터 얻은 IoT 데이터와 함께 POCKET PARCO 데이터를 가져와 앱을 통한 실시간 분석 및 활성화에 활용했습니다.
또한 앱의 ‘매장 내 걷기’ 게임을 통해 고객이 자신의 취향에 맞는 매장을 방문하도록 유도했으며, 소셜 미디어 데이터를 활용해서 고객의 선호를 파악했습니다. 그 결과 귀중한 인사이트를 도출할 수 있었습니다. 예를 들어 특정 매장의 블로그 게시물을 저장한 고객이 해당 매장을 방문할 확률은 35% 더 높았으며, 특정 매장의 판매 프로모션 푸시 알림을 수신한 고객 중 25%가 구매를 완료했습니다. 이처럼 다양하고도 실용적인 인사이트를 바탕으로 PARCO는 매출과 CLV를 증대할 수 있었습니다.
“전자상거래와 오프라인 매장이 서로 상충한다고 생각하지 않습니다. 저희는 오프라인 매장에서 디지털 데이터를 활용해 고객 상호작용을 늘리는 방법을 모색하는 여정을 시작했죠.”
Naotaka Hayashi, PARCO 그룹, ICT전략 임원
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