딥러닝 알고리즘으로 기존 CCTV 영상을 분석해 방문객과 공간 이용 지표를 뽑아내는 매장 분석 AI가 라이프스타일 브랜드 매장의 운영 현장에 들어간다. 영상처리 AI 스타트업 메이아이(대표 김찬규)는 와쿠와쿠·포토이즘·겟챠를 운영하는 서북(대표 김민석)과 매장 분석 AI 솔루션 ‘매쉬(mAsh)’ 공급 계약을 체결했다고 밝혔다.
서북은 와쿠와쿠와 겟챠 매장에서 매쉬로 매장 앞 유동인구와 실제 방문객 수를 일별·주별·월별·시간대별로 살핀다. 부산 와쿠와쿠 등 대형 매장에서는 고객 체류 히트맵과 기기별 매출 데이터를 함께 분석한다.
오픈 기획 단계부터 AI로 방문객 지표 확보
서북은 오픈 기획 단계부터 데이터 기반 운영 체계를 구축하기 위해 매쉬 도입을 결정했다. 운영을 시작한 뒤 데이터를 쌓는 일반적인 방식과 달리, 개점 초기부터 방문객 지표를 확보해 운영 전략에 활용하고 있다.
매쉬를 도입하기 전에는 방문객 행동과 공간 이용 패턴을 정량적으로 확인하기 어려워 매출 변화의 원인을 분석하는 데 한계가 있었다. 매쉬를 들인 뒤로 서북은 대시보드에서 주요 매장 지표를 파악한다.
서북은 유입률, 결제전환율, 객단가, 1층에서 2층으로 이동하는 비율을 관리 지표로 설정했다. 이 지표로 진열과 동선을 바꾼 효과를 검증하고 있으며, 운영 가설을 신속히 검증하는 ‘린 마케팅(Lean Marketing)’ 체계를 구축하고 있다.
데이터 업무 시간 약 90% 감소
서북에 따르면 매쉬 도입 후 방문객 데이터 수집·분석·보고서 작성에 필요한 업무 시간이 도입 전과 비교해 약 90% 줄었다. 주요 매장 지표를 파악하기 위해 대시보드를 확인하는 시간은 하루 10~15분가량이다.
서북은 이러한 변화로 실무자들이 반복적인 데이터 정리보다 매장 운영 전략 수립에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐다고 설명했다.
김민석 서북 대표는 매쉬 도입 효과와 향후 계획에 대해 이렇게 말했다.
“막연한 추측에 의존하던 매장 현상이 수치화되면서 매출 원인 분석의 명확성이 확보됐고, 팀 내 의사결정에서 ‘데이터’라는 공통 언어가 생겨 소통이 훨씬 객관적으로 변했다”
메이아이, 대면 응대 매장으로 공급 확대
김찬규 메이아이 대표는 이번 계약을 두고 이렇게 말했다.
“와쿠와쿠는 매장 오픈 기획 단계부터 데이터 기반 운영을 설계한 사례로, 선제적 도입이 매장 운영 효율과 의사결정 속도에 어떻게 기여하는지 보여준 의미 있는 협업”
메이아이는 가전·가구 등 상담 인력이 고객을 대면 응대하는 매장으로도 매쉬 공급을 넓히고 있다. 이들 매장에는 응대 시간과 상담 전환율을 분석하는 기능을 제공한다.
서북은 추가로 오픈하는 매장과 자사가 운영하는 다른 브랜드 매장으로 매쉬를 확대 적용할 계획이다. 표준화된 운영 모델을 구축하고 온·오프라인 통합 데이터 경영을 실현한다는 구상이다.
김찬규 대표는 서북이 운영하는 다양한 라이프스타일 브랜드 전반에서 데이터 기반 운영 혁신을 지원하는 데 앞장서겠다고 밝혔다.