[송수진의 소비자 인사잇 #3] “아마존고 문닫은 것 보라. 중요한 것은 신기한 기술이 아니다” (최원석 프로젝트 렌트 대표)

bysu03m • • 2 min read
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[송수진의 소비자 인사잇 #3] “아마존고 문닫은 것 보라. 중요한 것은 신기한 기술이 아니다” (최원석 프로젝트 렌트 대표)

1. [송수진의 소비자 인사잇 #3] “아마존고 문닫은 것 보라. 중요한 것은 신기한 기술이 아니다” (최원석 프로젝트 렌트 대표)

한줄요약: [송수진의 소비자 인사잇 #3] “아마존고 문닫은 것 보라. 중요한 것은 신기한 기술이 아니다” (최원석 프로젝트 렌트 대표)
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시간 요약
00:06 아마존 고의 폐쇄는 리테일 테크의 신기함이 아닌 실질적인 가치가 중요함을 보여줌. 기술이 발전해도 소비자 행동과 비즈니스 모델의 변화가 필요함.
02:06 리테일 테크는 오프라인 비즈니스의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 함. 기술이 기존 비즈니스 모델을 변화시킬 수 있음.
04:52 리테일 테크의 발전은 고객 경험을 크게 향상시킴. 예를 들어, 간편한 결제 시스템이 소비자에게 편리함을 제공함.
05:07 소비자들은 번거로운 결제 과정을 피하고 싶어함. 간편한 결제 시스템이 소비자에게 큰 장점으로 작용함.
06:37 기술 도입 시 소비자에게 학습 비용이 발생함. 새로운 시스템에 대한 불안감이 소비자 행동에 영향을 미칠 수 있음.
06:53 리테일 테크의 발전은 고객 경험의 불편함을 줄이는 데 기여함. 사용자 중심의 서비스가 필요함을 강조함.
07:06 소비자들은 기술 도입 시 불안함을 느낄 수 있음. 예를 들어, 아마존 고 매장에서의 감시 느낌이 불안감을 초래할 수 있음.
12:37 고객 경험 여정에서 리테일 테크는 소비자의 행동 데이터를 수집하고 분석하여 매장 내 최적화를 도모함. 이를 통해 소비자에게 맞춤형 제안을 할 수 있음.
13:23 소비자들이 매장에서 머무는 시간을 분석하여 판매 전략을 개선할 수 있는 기회를 제공함.


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2. 스크립트

리테일의 미래라고 이야기했던 아마존 고가 2년 전에 전면 다쳤잖아요. 완전하게. 그리고 그 당시의 평가는 한 번에 신기함이 전부였어요. 기술은 신기한 게 중요한 게 아니라, 새로운 솔루션이 나오면 그걸로 뭘 할 수 있을까를 고민해야 되는데, 저희는 새로운 솔루션에 신기한 것에 집착하고 있어요. 2차 세계 대전 때 전투기가 들어와서 탄피를 맞은 자국을 분석했던 것처럼, 여기에 다 몰려서 맞은 거예요. 그래서 거기를 강화해야 한다고 생각했죠. 그런데 잘 생각해 보면, 거기 외에 다른 데 맞은 애들은 못 돌아온 거예요. 그래서 데이터가 어떤 컨텍스트에서 설계되었냐에 따라서 해석은 정반대가 될 수 있어요. 그냥 데이터를 모은 건 아무런 가치를 주지 못하는 거예요.. 안녕하세요, 소비 행동학자 송수진입니다. 소비자 인사이트 연구소라는 코너를 통해 찾아뵙고 있는데요. 오늘은 프로젝트 렌트의 최원서 대표님을 모시고 리테일 테크라는 주제로 얘기를 해 보려고 합니다. 대표님, 안녕하세요? 네, 안녕하세요. 나와주셔서 감사합니다. 네, 고맙습니다. 저희가 사실 몇 주 전에 배웠잖아요. 워낙 구독자분들의 반응이 좋아서 대표님을 한 번 더 초청하게 되었습니다. 스티브 잡스라는 별명도 가지고 계신데, 그 별명 마음에 드시나요? 잡스는 마음에 안 들고, 잡가는 마음에 드는 거네요.. 업스토어 같은 공간들을 잘 아시기 때문에 이제 리테일 테크에 대한 질문을 드려보고 싶었는데, 먼저 리테일 테크가 뭘까요? 리테일 테크란 단어는 사실 그런 것 같아요. 인류가 가진 여러 가지 산업 중에서 제일 발전하지 않았던 것들이 몇 개 있어요. 관공서는 잘 발전하지 않고요.

그다음에 100년 동안 변화가 없는 교실 교육 시스템도 잘 안 바뀌어요. 그리고 마지막으로 오프라인 리테일 비즈니스가 있습니다. 크게는 부동산에 따라 바뀐 것이지, 비즈니스를 하는 방식이 그동안 바뀐 적이 별로 없어요. 그걸 안에서 뭔가를 트래킹하는 솔루션이 없었기 때문에 오프라인 리테일 비즈니스를 진화시키기 위한 고민들을 그동안 별로 못 했던 게 현실이에요.. 그런데 센서, 컴퓨터, AI 기술이 발전하면서 오프라인이라는 어마어마한 비즈니스를 최적화시킴으로써 새로운 비즈니스 가치를 만들 수 있지 않을까라는 접근의 모든 것들이 사실 리테일 테크의 영역이라고 보시면 돼요. 그래서 가장 큰 비즈니스인 리테일 오프라인을 기술 기반으로 어떻게 가치 있게 바꿀 것인가를 연구하는 모든 것이 전부 리테일 테크가 아닐까 싶습니다. 사실 너무 많이 얘기하니까 유행어가 아닌가 하는 생각이 들기도 해요.. 이게 왜 중요할까요? 일단 가장 중요한 건 저희가 온라인이 아무리 발전해도 전체 오프라인 비즈니스에 비하면 아직 많이 작아요. 돈의 사이즈가 너무 다르다는 뜻이에요. 그러니까 마켓의 밸류가 오프라인이 아직도 여전히 크고, 전 세계적인 규모로 보면 여기가 조금만 효율화돼도 어마어마한 경제적인 가치를 만들 수 있어요. 그러다 보니 수많은 스타트업들이 그 안에 워낙 복합적인 서비스들이 있어요. 하나의 기능이 아니에요. 각각 쪼개도 또 하나의 다 비즈니스가 될 만큼 모듈을 개선할 여지가 많아요. 조금만 개선해도 많은 퍼포먼스를 낼 수 있는 영역이기 때문에 이제 관심을 가지기 시작할 수밖에 없는 거죠.. 기술 기반으로 기존 비즈니스에서 어떻게 비용을 아끼고 시간을 줄인다던가, 아니면 최적화를 한다던가, 그리고 사람이 하던 걸 로봇이나 AI가 대체할 것인가 하는 이런 관점이 일반적으로 리테일 테크의 물리적인 버전이에요. 그래서 이 영역 같은 경우에는 라스트 마일 딜리버리 로봇조차도 기존에 저희가 하는 리테일이란 건 정말 영역이 넓잖아요. 배송, 물건을 구매하는 행위, 그들에게 설명하는 행위 모든 게 다 디테일이에요. 그러면 각각에 있어서 다 다른 형태의 비즈니스로 나와요.. 예를 들면, 대표적인 걸로 아마존에서 했었던 아마존 고와 같은 무인 편의점도 리테일 테크에서 또 하나의 실험이기도 했고요. 그다음에 드론으로 배송을 할 수 있을까 하는 것들도 많이 시도하고 있잖아요. 그리고 개인 맞춤형 쇼핑 딜리버리 서비스인 인스타카트에서 원래 시작했던 모델도 사실 저희가 일상적으로 겪는 모든 리테일을 혁신하기 위한 새로운 기술적인 시도들이 녹아져 있다고 보시면 돼요.

심지어 결제와 관련해서도 예를 들면, 샌드박스 규제로 풀어서 테스트하고 있는 게 편의점에서 19금 인증을 자신의 얼굴로 해서 결제하고 술을 살 수 있게 한다던가 하는 결제 시스템 관련된 것들도 다 리테일 테크입니다. 예전에는 그런 리스크 때문에 하지 말라고 다 제안을 했던 것들이 기술의 발전으로 핸들링할 수 있으니, 그런 비즈니스를 할 수 있게 되고 새로운 비즈니스가 또 나타나는 거죠.. 테크에 주목해야 할 이유들이 여러 가지가 있는데, 그 중 하나는 운영의 효율성을 항상 언급해 주신 것 같아요. 어떻게 비용을 줄일 수 있을까, 어떻게 시간을 절약할 수 있을까, 어떻게 최적화할 수 있을까, 그리고 라스트 마일 딜리버리에서의 효율을 증가시킬 수 있을까 하는 것들입니다.. 움을 준다고 말씀하셨는데, 리테일 테크가 고객 경험 향상에는 어떤 영향을 주고 있을까요? 어마어마하게 바뀌죠. 예를 들면, 저희가 쿠팡이 대세가 된 가장 큰 이유 중 하나는 여러 가지 새벽 배송이라는 시스템도 있죠. 그런데 쿠팡 배송보다 더 중요한 것 중 하나는 네이버처럼 신용카드를 한 번 입력하고 나면 비밀번호로 결제가 가능하다는 점이에요. 그게 생각보다 너무 중요했어요. 대부분의 사람들은 결제하다가 온라인에서 튕겨져 나간 경우가 더 많거든요. 그런데 대부분 온라인에서 결제 시스템을 구축하는 회사들이 작은 기업이다 보니까, 그에 대한 리스크 매니지먼트를 못 할 거라고 생각하셨는지 모르겠지만 허가를 안 해줬어요. 그런데 네이버 페이가 처음에 자리를 잡게 해 준 것도 그 부분이었어요. 한 번 등록하면 비밀번호 여섯 개로 무조건 묻지도 않고 결제가 완료되죠. 그걸 가장 먼저 완성시킨 게 네이버 페이 이후의 쿠팡이었어요. 그러다 보니까 주문만 하면 그다음에 저희를 귀찮게 하는 것들이 사라지기 시작한 거예요. 그러면서 저희는 온라인에서 세일즈 구매를 하는 행위가 되게 편해지기 시작했죠.. 저희는 가끔 그런 거 있잖아요. 뭐 가입하세요 그러는데 설명이 길어지면 됐어요. 아무리 저희가 뭘 사고 싶어도 결제 프로세스가 번거로우면 그냥 집 앞에서 사요. 그 돈보다도 그게 더 중요하니까요. 결국 기존의 서비스를 자세히 보면 저희를 참 알잘딱깔센처럼 기가 막히게 내 마서 필요한 것만 물어봐 줬으면 좋겠는데, 기존의 서비스는 철저하게 공급자 중심이었기 때문에 사용자에게 전혀 편하지 않은 것들이 태반이었어요. 그 모든 것들이 사용자 중심으로 편해지기 시작한다는 뜻이에요..

그러게요. 제가 최근에 만났던 어떤 기업의 대표님께서 하셨던 명언이 어제 쓴 것이 제일 좋은 것이다라는 말이에요. 소비자들은 이런 발언을 하신다고 하더라고요. 새로운 시스템이나 새로운 기술이 도입되면 다시 학습해야 되는 학습 비용이 발생하잖아요. 그 인지적인 비용이 높아지니까 내가 이걸 왜 학습해야 돼?라는 태도가 많다는 걸 짚어 주신 거예요. 그래서 지금 말씀하신 것처럼 이 기술이 도입됐을 때 고객 경험에 불편함이 사라지는 정도가 효과적인 것을 가늠하는 포인트가 될 것 같은데요. 연결해서 고객 경험에 불편함은 해결이 되는데, 혹시 불안함이 생기진 않을까라는 생각이 들어요. 예를 들면, 얘가 나를 지켜보고 있다는 생각이 드는 거죠. 사실 제가 아마존 고 매장에 티세트를 가봤었거든요. 일부러 갔는데, 계속해서 모든 카메라가 저를 바라보는 것 같고, 내가 매장에서 요거를 들어올렸을 때 무게로 측정하자고 하는데, 혹시 드는 걸 몰라서 훔쳐간다고 오해하는 건 아니야라는 생각이 들고, 이런 불안함들이 혹시 리테일 테크가 구현된 그 상황에서 증폭되지 않을까라는 생각이 들어요.. 사람들의 인식이라는 건 정말 잘 안 바뀌어요. 그런데 저희는 그걸 폭발적으로 바뀌는 경험을 한 번 하고 말았죠. 코비드 전만 해도 키오스크 한 대가 더 늘어나는 것조차도 왜 사람의 일자리를 줄이니?부터 시작해서 대기의 횡포다, 수없이 많은 말이 많았어요. 그래서 그 당시만 해도 무인 시스템이라는 건 정말 편의성을 위해 급한 사람들은 저기 가서 하실 수 있어요라고 구석에 하나 놓는 거였지, 그게 메인이 될 수가 없었어요. 그런데 저희는 그 2년 동안 모든 사상이 바뀌어 버렸어요. 그래도 되라고 더 이상 그걸 두려워하지도 않고요. 처음 해볼 때가 두렵잖아요. 그런데 저희는 코비드 2년 동안 그게 더 좋다는 걸 순간적으로 학습이 완성돼 버렸어요. 그래서 저는 코비드가 가진 영향력이 어마어마하게 컸다고 생각해요. 특히 리테일 회사도 그렇고, 저희가 사람과 사람들이 비즈니스를 하는 대화하는 모든 관계에서 안타깝지만 사람이 사라져도 된다는 합의를 만들어버렸어요. 그 당시에는 무인 결제기가 더 좋은 거야, 안전해라는 것들에 모두가 갑자기 동의했죠.

그러다 보니까 이제는 없어지는 게 당연히 그럴 수 있어요.. 예를 들면, 코로나 이전에 클라이언트나 비즈니스 파트너한테 화상회의 하죠라고 얘기하면 되게 무례한 거였어요. 요즘 그걸 가지고 무리하다고 생각하는 사람이 단 한 명도 없잖아요. 당연하게 받아들이는 게 너무 자연스러워졌어요. 원래대로 보면 최소 10년은 걸렸을 거예요. 아무리 기술이 발전해도 제일 안 바뀌는데, 그걸 저희는 폭발적으로 경험을 했고, 그리고 그 와중에 대부분의 대전제가 사람이 본인의 정보를 제공하면서 안전을 획득하고 대신에 사람이라는 프로세스를 줄일 수 있다는 전 세계적인 합의가 완성되고 있다는 게 무서운 점인 것 같아요.. 제가 보통 페인 포인트가 무엇인가라고 기업들이 질문을 주시면, 고객이 겪는 페인 포인트는 불편함이 무엇인가, 불안함이 무엇인가, 낭비되는 게 무엇인가 생각해 보시라는 반문을 드리곤 하는데요. 지금 대표님께서 말씀하신 얘기를 들어보니까 불편함을 상쇄시키는 크.... 기가 불안함보다 훨씬 높기 때문에 사람들을 적극적으로 수용하게 되고 소비자들의 경험도 좋아지니까 그걸 채택하게 된다, 요런 말씀을 좀 이해가 됐습니다. 사실 그런 것 같아요. 저는 좀 더 브랜딩이나 마케팅 관점에서, 불편함을 해소해 주는 것만으로는 비즈니스가 움직이지 않는다고 생각해요. 결국은 불편함과 불안함을 줄여주는 것보다도 그 이상의 핑크빛 미래를 볼 수 있으면 저희는 기꺼이 움직여요. 결국은 그게 중요하죠. 고객이 불편한 것들만 해도 될 뿐만 아니라, 거기서 멈추면 안 된다. 와우 포인트를 줄 수 있어야 한다, 열망 포인트를 선사해야 한다는 말씀이신데, 그것도 리테일 테크 아래 향상된 측면이 있을까요? 어, 충분히 가능해질 것 같아요. 왜냐하면 저희는 그동안 온라인 결제가 편했음에도 불구하고 더 저렴했음에도 불구하고 결제 시스템이 불편해서 그동안 안 들어왔어요. 예전에 초기 인터넷 같은 온라인의 경우에는. 그런데 이제는 결제를 하면 내일 아침에 갖다 준대요. 그리고 결제는 번호 한 번만 누르면 끝나요. 내일 아침에 갖다 주는 택배가 제일 즐거운 거예요. 어떤 분이 코로나 때 나를 행복하게 해 준 가장 큰 건 마켓컬리와 쿠팡의 박스였다네요.

그 순간이 그날 하루에 제일 행복이었다고 하더라고요. 그러니까 저희는 소비라는 것들이 가져오는 행복은 분명히 강력해요. 그리고 나의 불편함보다 그 행복이 크면 기꺼이 할 수 있게 되는 거죠. 리테일 테크가 적용된 그런 매장의 모습이랄까, 사례가 있다면 어떤 게 있을까요? 사실 제일 대표적인 케이스 중 하나는 아마존이죠. 아마존은 사람들의 결제 데이터를 트래킹하기 위해 무인 편의점을 만들고 그 안에서 일어나는 모든 행동을 트래킹했었죠. 그리고 쉽게 생각하면 쿠팡의 물류 공장도 리테일 테크예요. 왜냐하면 결국은 리테일 딜리버리를 위한 백엔드니까요. 그러면 지금 쿠팡의 물류 센터는 아마 전 세계에서도 탑 레벨일 거예요. 그 어마어마한 택배들이 자동화되어 분포가 되고, 각 거점별로 적정 수량의 재고를 유지하고 최소한의 수량이 필요한 거죠. 많으면 많을수록 손실이 발생하니까요. 그러한 것들을 최적화하는 것도 리테일 테크죠. 아하, 그리고 저희가 아까 얘기했던 포스라는 결제 시스템을 최적화하는 거예요. 예를 들면 제가 작년 초에 일본 도쿄 아자부다이에 갔을 때, 저희는 이제 키오스크로 소비자 결제를 하잖아요. 거기에 있는 빵집은 빵을 건 디시에 올려놓고 트레이를 가지고 와서 포스 앞에 지나가면 카메라가 찍어요. 그리고 빵을 먼지 구분해요, 형태로. 그리고 자동으로 총액이 얼마인지를 디스플레이해 줘요. 아, 결제 시스템에서도 사람을 더 줄이는 것도 리테일 테크죠. 모든 옵티마이즈 또는 이펙티브 기술들은 리테일 테크라고 보시는 게 맞죠. 제가 고객이라면 매장에 방문하기 전에는 어떤 데이터를 주로 이쪽에서 수집하고 활용할까, 매장에 입장하면 또 어떤 데이터를 수집하거나 활용할까, 그 매장 안에서 경험할 때는 어떤 데이터를 수집하고 활용할까. 이런 고객 경험 여정이라는 단어를 저희가 쓰잖아요. 그래서 고객 경험 여정 단계별로 리테일 테크가 어떻게 활용되고 있을지, 혹은 현재 아니라면 활용될 수 있을지에 대한 말씀을 주실 수 있을까요?.

리테일 테크는 두 개의 축이 있는데, 하나는 아까 말씀드린 것처럼 기존의 인프라를 최적화하는 관점이 하나가 있었잖아요. 이제는 고객을 이해하기 위한 관점이죠. 그러니까 주어가 사람으로 바뀌어요, 인프라가 아니라. 그럼 고객을 어떻게 이해해서 좀 더 많은 물건을 팔 것인가, 아니면 그 사람의 취향에 맞는 무언가를 제안할 것인가가 또 하나의 관점인데, 말씀하신 관점에서 보통 리테일 테크라고 불리는 기업들이 모으는 데이터들은 일반적으로 결국 소비를 어떻게 유도할 수 있는가를 바라보기 위해서 계속해서 리서치를 하고 있어요. 보통 매장 내에서 리테일 테크 베이스에서 센서를 설치하고 몇 명이 왔는지, 그다음에 히트맵, 어디에서 얼마나 오래 머물렀는지, 어떤 공간을 예를 들면 매대가 이렇게 한 개의 매대가 있는데, A라는 상품에만 사람들이 계속 잘 머물러 있더라. 그럼 거기는 잘 팔리는 스팟인 거예요. 그런데 여기서도 사실은 논란이 있어요. 그 상품이 좋아서 그런 걸까, 아니면 목이 좋아서 그런 걸까? 더 많은 실험을 통해서 알기 전에는 판단하기는 어려워요. 지금의 보통 리테일 테크는 히트맵, 그다음에 입장 이후 체류 시간 같은 것들의 물리적인 형태로 많이 이루어지고 있어요. 그다음에 어디로 움직였는가, 동선을 보죠. 사람이 와서 어떻게 헤매고 다니는지. 예를 들면, 편의점에 들어갈 때는 물건을 사는 목적이 명확해서 그거 사는 건 30초면 되는데, 사람들은 꼭 2분, 3분씩 있다가 나오더라고요. 그러니까 30초에 기능을 외하고 나머지 시간은 돌아다닌 거잖아요. 그 동선을 보면 사람들에게 뭔가 좀 더 많은 것들을 세일즈로 만들어 낼 수 있지 않을까, 이런 관점인 거죠. 공간 최적화도 가능해지고, 같은 공간에서 상품의 진열 방식도 개선될 수 있는 거죠.. 열이나 배치 같은 데도 인사이트를 줄 수 있겠네요. 제일 대표적으로 이케아가 상품을 디스플레이하는 방식 중 하나가 미로에 가까운 구조예요. 외부의 시간을 알지 못하게 만든 공간에서 돌아다니다 보면 살짝 길이 막혀서 부딪히는 그 코너에 항상 작고 어포더블하게 살 것들이 있어요. 왜 그럼 세일이 잘 일어난다고 레포트 결과들이 있는 걸까요? 아하, 그래서 어떻게 하면 소비자도 모르는 사이에 무언가를 사고 싶어지게 만들 것인가가 또 하나의 관점 중 하나죠. 혹시 이런 건 어떤가요? 광고에 노출이 되잖아요. A 프로모션, B 프로모션, 주제도 다르고 방식도 다르고 믿는 상품도 다를 텐데, 거기에 따라서 리테일 매장의 방문율이 달라진다거나 이럴 때도 테크를 사용할 수 있을까요? 어, 당연히 사용할 수 있습니다.

지금은 리테일 테크라는 시장이 안타깝지만 소비자 조사라는 관점에서는 기술에만 포커스가 돼 있어요. 음, 그러니까 이런 센서가 있어서 이런 데이터를 모을 수 있어요. 와우에서 멈춰 있는 게 더 많아요. 그런데 중요한 건 얘를 어떻게 유기적으로 진화시키고 분석하고 확장할 것인가가 본질이에요. 일단은 오프라인과 온라인의 연계에 대해서도 확장을 해야 되고요. 그다음에 내가 어떤 액션을 통해서 소비자들이 어떻게 리액션을 하는가를 봐야 이제 정말 재밌는 것들을 보기 시작하거든요. 근데 그 부분까지는 설계가 대부분 안 돼 있는 경우가 많은 것 같아요. 음, 정작 중요한 것은 질문과 맥락이 일단 중요하다는 말씀을 해 주셨는데요. 제가 며칠 전에 자라 매장에 가봤는데요. 보통 피팅룸에 들어갈 때 옛날에는 몇 개를 가져가시냐고 물어보셨거든요. 지금은 제가 막 여덟 개, 열 개 들고 가도 자동으로 인식해서 이렇게 표시가 되면서 몇 번 방으로 가라고 안내를 해주더라고요. 가지고 나올 때도 똑같이 인식되면 끝나고요. 한 가지 단점이 그 터치 스크린에 뭐를 클릭해야 그게 액티베이션 되는 거예요. 근데 제 주변 고객들이 어디를 눌러야 이게 액티베이션 되는지 몰라서 계속 한 사람이 안내를 반복하고 계시고, 그럼 설계를 잘못한 거예요. 누군가 그런 경우가 되게 많죠. 왜냐하면 보통 기술을 만드는 사람은 소비자에 대해서 고민해 본 적이 별로 없는 경우가 많아요. 음, 그러니까 저희가 예를 들면 액티브 엑스라는 시스템에 대해서도 말이 정말 많았잖아요. 이게 과연 정말로 그렇게 안전한가에 대한 의문이 있었는데, 별로 안전하지도 않았고, 소비자한테는 정말 최악의 솔루션 중 하나였다는 말이 많았어요. 온라인에서는요. 왜냐하면 그걸 만들고 설계하는 사람은 엔지니어였고, 소비자의 요구 사항을 고민해 본 적이 없었거든요. 또 하나, 보통 기술자나 마케터들이 착각하는 게 정말로 리테일을 핸들링 해봐야 뭐가 문제인지 알 수 있어요.

음, 근데 실행을 안 해본 사람들은 아름다운 그림을 그릴 수밖에 없어요. 음, 될 것이다, 나한테 익숙한 기술이니까 이거면 충분하잖아. 가서 여기 누르면 그다음 단계가 정리되고, 보통 기획자들이 알아야 되는 게 저희가 뭘 줘도 소비자는 그 이상의 다른 형태로 사용해요. 어, 맞습니다. 정말 작은 제품 하나라도 이걸 저렇게 쓴다고 하는 게 일상이에요. 특히나 인터페이스라는 건 그런 관점을 고려하는 게 너무 중요한데, 그거 하나가 조금만 설계가 잘못되면 사람들은 바로 오류를 해요. 왜냐하면 휴리스틱 모델은 이성의 문제가 아니거든요. 조건만 사요. 저는 지금 안드로이드를 못 쓰겠어요. 음, 왜냐하면 아이폰 같은 경우에는 모든 인터페이스가 휴리스틱에 가까워요. 여기 가면 뭐가 있겠지 하면 그 자리에 항상 대부분이 있어요. 네, 그러다 보니까 처음 제품을 받아도 자연스럽게 써요. 네, 근데 이게 익숙하고 나면 안드로이드의 로직은 이해가 안 돼요. 사람의 휴리스틱은 그만큼 강력한 거죠. 제가 잠깐 설명을 드리면, 휴리스틱이란 단어는 보통 멘탈 커트라고 저희가 설명하는데요. 정신적 지름길이라는 뜻으로, 그냥 보면 직관적으로 이해할 수 있는 큐를 의미해요. 이런 것이라고 이해하시면 될 것 같습니다. 약간 조건 반사 같은 거죠.

저희의 일상을 통해서 아니면 문화를 통해서 패턴화돼서 저희는 고민하지 않고 선택하게 만드는 것들이 휴리스틱이에요. 그러면 리테일 테크를 기업들이 도입할 때 고려해야 할 점이 뭐가 있을까요? 일단 여러 가지가 있어요. 너무 많아요. 예를 들면 빅 데이터부터 얘기를 해볼까요? 빅 데이터가 중요하다고 몇 년 동안 얘기했는데 요즘 되게 조용해졌어요. 왜 그럴까요? 데이터가 굉장히 많다고 해요. 기업들은 데이터가 너무 많다, 너무 많은데 이제 무슨 데이터가 있는지 모르겠다, 또 다른 말씀은 데이터 간의 연결을 어떻게 해야 될지 모르겠다, 이런 코멘트들을 많이 들었습니다. 그러니까 한동안 빅 데이터는 약간 트렌드였던 것처럼 모든 사업 기획 자료에 유비쿼터스라는 말이 들어가야 통과했던 것 같아요. 근데 빅 데이터라는 건 사실은 허구예요.. 빅데이터로 알 수 있는 것은 개략적인 것들입니다. 유의미한 정보를 알기는 너무 어려워요. 왜냐하면 현재 존재하는 빅데이터는 어떤 목적성을 가지고 설계된 데이터가 아니기 때문입니다. 무작위로 수집이 이루어지죠. 예를 들어, 남녀 성비의 변화 같은 유의미한 데이터는 있지만, 좀 더 날카로운 결과를 만들어내기에는 가설이 없는 데이터입니다. 그러다 보니 결론이 없을 수밖에 없어요.. 예를 들면, 지금 리테일 테크를 도입한 기업들이 센서를 달고 데이터를 수집하고 있습니다. 하루에 몇 명이 방문했는지, 어디에서 많이 머물렀는지, 체류 시간이 몇 분인지, 동선은 어떤지 등을 모아요. 그런데 문제는 이 데이터를 가지고 나서 다음 단계에서 모두 멈춰버린다는 것입니다. 예를 들어, 예전에는 완전하게 새로운 솔루션의 신기함이 전부였어요.

새로운 솔루션에 집착하고 있죠. 지금 센서를 모으는 것들은 이미 오픈 소스에 가까워요. 전 세계에 만드는 회사들이 정해져 있으니까요. 센서로 데이터 값을 본다기보다는 어떤 데이터를 모아서 무엇을 볼 것인가가 본질인데, 센서가 있다는 것에 만족하는 경우가 많습니다.. 그리고 빅데이터는 목적성이 없다는 것이 예를 들면 그런 것입니다. 카드사의 데이터들은 아무리 많아도 허수가 너무 많아요. 제가 제 이름으로 카드를 만들었는데, 그 사람은 여성형 소비를 많이 했다고 가정해봅시다. 그런데 문제는 그 카드는 저희 어머니가 들고 있을 수도 있다는 것입니다. 개인과 매칭이 안 되는 경우가 많고요. 심지어 결제를 이 사람이 지방에서 많이 했다고 하더라도, 지방 관련 브랜드의 결제 주소가 강남이 아니라 강북에 있는 본사의 결제 코드로 날아가는 경우도 많아요. 그래서 사실 개략적인 것을 알 수 있어도 유의미한 것을 알기가 극도로 어려워요.. 또한 사람은 결코 이성적이지 않거든요. 이 카드가 주는 혜택을 설명하는 것이 세일즈에 더 도움이 될까요? 우리가 이 카드를 만드는 데 너무 고생했다는 이야기가 더 도움이 될까요? 한국 사람에게는 후자가 더 도움이 됩니다. 어떻게 보면 이게 컬처 코드일 수도 있지만, 한국 사람은 이렇게 힘들게 만들었으면 더 좋겠지, 이런 식으로 판단하죠. 혜택에 대해 더 명확하게 설명해 줬음에도 불구하고, 눈물을 보여주면 그래, 하나 해 줄게, 이렇게 반응합니다.. 그러면 지금 방금 말씀하신 것을 들어보면, 일단 질문이 굉장히 중요하다는 생각이 드네요. 어떤 질문에 응답할 수 있는 기술을 도입할 것인가, 그리고 어떤 가설을 가지고 접근할 것인가, 이런 측면이 가장 중요해요. 통계학에서 자주 언급되는 오류 중 하나가 있습니다.

세계 대전 때 전투기가 들어와서 총알을 맞은 위치들을 분석한 후, 어떻게 보강할지를 고민했어요. 탄피를 맞은 자국을 분석했더니, 특정 위치에 다 몰려서 맞은 거예요. 그래서 그곳을 강화해야 한다고 생각했죠. 하지만 통계학에서는 그렇게 생각했어요. 아예 그곳은 격추돼서 돌아오지 못한 전투기들이고, 살아 돌아온 전투기들만 탄피 자국이 새겨진 것입니다. 그래서 데이터를 어떤 맥락에서 설계하느냐에 따라 해석이 정반대가 될 수 있어요. 그런데 문제는 단순히 데이터를 모은 것만으로는 아무런 가치를 제공하지 못한다는 것입니다.. 이제는 소비자 리서치 방식도 바뀌는 단계로 가고 있어요. 예전처럼 많이 물어보면 도움이 되는 이야기가 나오겠지, 하는 생각은 아무런 가치가 없습니다. 데이터를 모을 때, 우리는 과연 소비자에게 무엇을 알아낼 것인가라는 목적도 있어야 하고, 그걸 어떻게 진화시킬 것인가도 고민해야 합니다. 왜냐하면 사람이라는 것은 연구하시는 분이니까 더 잘 아시겠지만, 한 번에 그 마음을 알 수가 없어요. 저도 여전히 제 마음을 모르겠는데, 그걸 남이 어떻게 알겠습니까? 저희 같은 경우에도 팝업 스토어에서 계속해서 데이터를 수집하고 있습니다. 저희는 2019년도부터 계속해서 어떤 방식이 좋을까, 저 방식이 좋을까 고민하며 다른 센서를 계속 붙이고 보고 있는데, 저희가 하는 질문조차 매년 조금씩 진화하고 있습니다. 이렇게 물었더니 저희가 원하는 값의 데이터를 그들은 이야기하잖아요. 그러면서 우리 질문이 미묘하게 잘못됐구나, 왜냐하면 구조 분석에서처럼 하나만 잘못 붙여도 사람들은 다른 이야기를 하거든요.. 그래서 저희는 정량과 정성, 휴리스틱 데이터를 모아서 어떤 관점으로 볼 것인가를 계속해서 가설을 가지고 진화시켜야 유의미한 이야기가 나옵니다. 지금은 일단 데이터가 나왔는데, 저희는 감독을 받은 상태인 거예요. 시장은 아직까지는 좋은 질문을 설계하는 능력이 가장 필요하고, 두 번째로는 질문에 대해 가설을 가지고 접근하는 것이 필요합니다.

그래야 가설을 확인하면서 재조정할 수 있으니까요. 그리고 세 번째로는 아까 2차 대전 얘기하시면서 같은 데이터를 할지라도 그 데이터 자체가 아니라 데이터 뒤에 숨겨진 것, 빠진 데이터에 대한 이해가 필요합니다.. ‘는 왜 빠졌을까? 안 들어온 이유는 무엇일까?’까지 종합해서 볼 수 있는 데이터를 해석하는 능력이 굉장히 중요하다. 그게 이제 더 본질이에요. 왜냐하면 하드웨어는 이미 오픈 소스예요. 누구든 사서 달면 해결이 되는 시스템이에요. 그러면 우리 고객, 아니면 우리가 알고 싶은 관점에서 뭘 볼 건지가 본질인 거죠. 예를 들면 저희 렌트 같은 경우에는 기존의 리테일 테크는 물건을 얼마나 팔 거냐에 포커스가 많잖아요. 저희는 오프라인에서 이걸 마케팅 밸류를 어떻게 더 측정할 거냐에 관심이 더 많아요. 저희는 마케팅 성과를 어떻게 오프라인으로 이제 트랜스폼할 거냐를 보고 있는데, 예를 들면 그런 거죠.. CPC 아는 개념이 있죠? 사람들이 온라인에서는 클릭을 하잖아요. 예, 클릭을 할 때마다 이게 얼마짜리야라고 밸류를 측정해요. 그런데 온라인에서 마케팅이 발전했던 가장 큰 이유는 사실 처음으로 측정 가능한 솔루션이 나왔기 때문에 열광했던 거예요. 퍼포먼스 마케팅이요. 왜냐하면 그 이전에 마케팅은 측정 가능한 부분이 없었으니까요. 그런데 지금 오프라인이 이제 측정 가능한 단서들을 꽤 많이 만들기 시작했어요. 오히려 정확도는 더 높죠.. 예를 들면 저희는 이렇게 비교를 해요.

자, 길을 가다가 재밌는 매장을 발견해서 내가 거기를 5초 이상 바라봤어요. 이걸 기존의 온라인 마케팅 이펙트랑 비교하면, 이걸 예를 들면 CPC가 밸류가 높을까 낮을까 잘 모르겠어요. 정말 저희는 잘 생각해 보세요. 집 앞에 새로운 매장이 공사를 하고 있네, 새로운 매장이 생겼네. 아, 더 높을 것 같은데요. 리텐션 주고 텐션도 그렇고 인게이지먼트 레벨이 달라요. 한마디로 얘기하면 전지적 자가 뭐 한데, 그런데 전 모르는 사람이야. 신경 안 쓰이잖아요. 그런데 우리 집 앞에 있는 옆집 아저씨가 뭐가 좋대. 레벨이 달라요. 네트워크 마케팅 정과 비슷한 거죠. 응시와 관심이라는 것은 엄청난 자본이라고 할 수 있는데, 인터넷 상에서는 아무거나 사실 클릭해 볼 수 있고 들어갔다 나오기가 쉬운데, 오프라인상에서 내가 5초 이상 무언가를 집중적으로 바라봤다, 응시했다. 굉장히 많은 나의 관심을 투자한 거죠. 그렇죠? 그리고 결정적으로 지속력이 더해요. ‘다음에 가봐야지.’ 아하, 저희는 온라인에서 클릭했다가 대부분은 다음에 그 홈페이지를 찾아갈 생각 잘하지 않아요. 그러니까 결국은 관계성이 다르기 때문에 포인트가 다를 수밖에 없어요.. 자, 그다음에 보통 이게 E 타입 분들은 잘 동감을 못 하시는데, I 타입들은 매장 앞에서 들어갈까 말까 되기 어마어마한 허들이 망설이시고, 왜냐하면 들어가서 눈이 마주치는 순간 말을 걸어요. 말을 걸 수도 있고요.

거기에서 보통 저희는 문을 열고 입구에서 쓱 둘러보고 잘 안 들어가요. 사람들이. 잠시 인터벌이 있어요. 아하, 정말 괜찮은가? 괜찮아라는 고민을 해요. 내가 들어갈 만큼 매력적인가? 창밖에서 5초를 시간을 보낸다는 건 그걸 고민하는 시간도 같이 포함되어 있어요. 내가 미래적으로 투자할 시간들, 들어가서 내가 머물 시간들을 생각해 보는 거군요. 들어가서 둘러볼 만한 가치가 있어. 그다음에 들어가는 순간, 눈이 맞추치는 순간을 내가 이겨내면 가치가 있는 멘탈 코스트가 발생을 해요. 어, 마음에 안 들면 바로 탁 돌아서 나올 수 있는 게 아니잖아요. 특히나 I 타입은 마음에 안 들어도 한 바퀴를 돌고 나오는 게 I 타입이에요. 미안해 하면서.. 자, 그럼 어마어마한 멘탈 코스트를 각오해야 되기 때문에, 자 여기서 내가 과연 문을 열고 들어가야 될까? 어마어마한 인게이지먼트 레벨이 또 발생을 해요. 자, 그다음에 들어가서 내가 몇 분이나 머물 거 같은데, 보통 한 10평에서 20평짜리 매장은 2분을 잘 안 넘어요. 자기가 관심 있는 게 없으면. 음, 2분을 넘는다는 건 10평에서 20평 스케일이 살게 있거나 볼 게 매우 많다는 얘기예요. 음, 잘 생각해 보세요. 쓱 하고 그냥 나와 버려요. 그러네요.

120초 이상이면 그렇네요. 그러면 2분을 넘었다는 건 이 매장 아니면 이 브랜드와 본격적인 관계가 빌드업되기 시작했다는 얘기예요.. 자, 저희가 TV 광고를 보통 설계를 해서 TV 광고는 15초에서 30초로 설계를 하잖아요. 온라인 광고가 7에서 8초. 그 돈을 들여서 소비자에게 그 정도로 제한을 하지만 소비자가 TV 광고를 봐주는 시간은 몇 초일까요? 끝 보기도 하고 주로 멀티태스킹을 많이 하시죠. 딴 거 하면서 보시죠. 지세 대는 1.3초. 아, 하면 갔어요. 그러면 푸시하는 형태로 그들에게 메시지나 콘텐츠가 딜리버되기가 정말 쉽지 않다는 거예요. 자, 그런데 매장에 와서 벌써 2분을 넘겼네요. 그럼 얘는 얼마나 강력한 마케팅 밸류로 측정해야 될까? 그리고 저희가 보는 게 그래서 그런 거예요. 예를 들면 외부에서 매장을 응시할 확률도 되게 궁금하게 저희는 보고 있어요. 그것도 그래서 이제는 이 방식으로 트래킹을 해 볼까를 보고 있고, 외부 트래픽이 예를 들면 하루에 만 명이야. 그중에서 몇 명이 여기를 볼까? 되게 어마어마한 벨 데이터. 그다음에 거기에서 매장 유입률 만 명은…. 어쩔 수 없는데 안 들어오겠죠. 다 매장 사이즈가 그렇게 되지도 않고, 그런데 그 중에서 예를 들면 5% 고객, 50명이 여기를 아이 트래킹을 했어요. 아니면 100명이 트래킹을 했어요.

아니면 1천명이 트래킹을 했어요. 그 1천명 중에 프가 전환됐을 유입률이 되게 커요. 자, 1천명이 들어왔는데 결제로 전환되는 결제 전환율은 얼마나 돼요? 인게이지 레벨이 극도로 높아지고 있는 관계를 보고 있는 거예요. 그러면 그 사람들에게 있어서 저희는 마케팅 노출이라는 걸, 아니면 메시지를, 아니면 브랜드와의 인게이지먼트 레벨을 어디까지 높였어요? 아까 말씀하셨던 CPC든가 TV 광고처럼 전지적 3자의 인터랙션과 레벨이 너무 달라요. 그러네요. 그럼 지금 말씀하신 그러한 궁금한 질문들과 질문들에 대한 가설들을 기술을 활용해서 측정을 하고 계신다는 뜻이죠? 기술도 하고요. 그다음에 저희가 필요하면 정성 인터뷰까지 다시 해요. 매장 안에서 결합해서 결합해야 돼요. 그럼 만약에 매장 바깥에서 지나치는 행인들이 얼마나 바라볼까 같은 것은 아이트래커 같은 장치를 활용해서 이제는 아이 트래커로 어렵고, 지금은 일단 베타로 시도하려고 준비 중인 게 CCTV 카메라예요. 아하, 베이스로 해서 이제 다 프로그램으로 딥러닝으로 트래킹을 하죠. 수 있으니까요. 그럼 제 생각에는 방금 말씀하신 지표들은 아주 정성적인 인터뷰랑 병행했을 때, 기존의 마케팅 사이트에서 알기 어려웠던 또는 알고 싶었던 질문에 강력한 답을 얻을 수 있을 것 같은데요..

3. 영상정보


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