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지도 위의 고객 정보 황금 캐는 열쇠 된다

GIS, 경영자 위한 항해 지도

  • 송규봉│GIS United 대표 황선영│GIS United 연구원

지도 위의 고객 정보 황금 캐는 열쇠 된다

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GIS는 2000년대 초·중반 새로운 경영 도구로서 한국에 뿌리내리기 시작했다. 최초로 백화점에서 아파트 고객을 분석해 지역 마케팅 실험을 진행했다. 전국에 수백 개의 점포를 운영하는 식음료 브랜드는 점포 유형별로 매출 예측을 시도했다. 신용카드 회사가 가맹점과 카드 사용자 사이의 소비 함수를 지도 위에 뿌려놓고 분석했다. 그렇게 gCRM(GIS 기반의 CRM·CRM은 Customer Relationship Management, 즉 고객관계관리)이라는 독특한 용어가 대한민국에서 탄생하게 됐다.

지식경제부에 따르면 지난 한 해 우리나라에서 판매된 자동차는 약 150만 대로 성인인구 25명 중 한 명이 자동차를 구입했다. 이들이 구입한 자동차는 500만∼8억 원대. 차종도 연비도 매우 다양하다.

강남구, 송파구, 그리고 김앤장

선호도는 지역적으로도 천차만별이다. 고급 외제 승용차는 예상대로 고소득자가 많은 강남구와 서초구에서 집중적으로 선호되고 있다. 그런데 고급 외제 승용차를 선호하는 지역이 또 한 곳 있다. 김앤장 법률사무소 인근 지역이다. 한마디로 변호사들이 몰려 있는 곳에서 고급 외제 승용차가 잘 팔린다는 얘기다.

선호하는 제품이 다른 만큼 매장 입지도 달라야 하고 그에 맞춰 물량 계획도 달라져야 한다. 지역별 수요 예측과 공급의 불균형이 발생하면 먼 지역에 있는 자동차를 운송해 와야 한다. 고객은 빠르면 일주일에서 늦으면 한두 달까지 기다려야 하고 기업은 자동차 수송, 보관, 하역 등 원거리 탁송 비용을 부담해야 한다. 보통 원거리 물류비의 비중은 원거리 물동량 비중의 두 배가 넘을 정도로 비용 부담이 크다.



자동차 회사 A는 시장 수요에 기민하게 대응하고 비용을 최소화하기 위해 물류망을 재조정하기로 했다. 그러기 위해서는 자동차를 출고지에서 수요지까지 대량 수송할 수 있는 신규 중간거점을 마련해야만 했다. A사는 먼저 자동차 수요량과 공급량의 지역적 패턴과 원거리 물동량이 빈번하게 발생하는 지역을 파악했다. 다음으로 원거리 물동량의 방향성, 각 지점까지 운송할 때 발생하는 비용 등을 분석해 지역별 권역을 설정했다.

권역별로 출고지에서 중간거점, 도착지까지 비용이 최적화되는 지점이 어느 곳인지 시뮬레이션을 했다. 나아가 도로 접근성과 토지 매입비용의 적정성, 인허가 용이성 등을 분석해 국지적인 입지 후보지까지 도출했다. 이 모든 것이 GIS를 활용했기 때문에 가능한 일이었다.

A사는 고객 수요와 기업의 공급, 이 둘 사이의 불균형을 공간적 문제로 바라봤다. 시장과 공간의 흐름을 감(感)이 아닌 공간지표의 분석을 통해 증명하고 해결책을 모색했다. 경영 이슈의 중심을 공간에 놓고 정보를 활용한 것이다.

무엇이 문제인지, 어떻게 수정하고 개선해야 하는지에 대한 질문에서 이제는 ‘어디에서’ 문제가 발생하고 ‘어디에서’ ‘어떻게’ 문제를 해결해야 할지의 이슈로 경영 전략의 첫 단추가 끼워지고 있다.

우리나라 최고 상권인 명동은 국내외 패션 브랜드들의 각축장이다. 매출을 확보할 수 있는 입지일 뿐만 아니라 자사 제품을 고객들에게 혹독하게 평가받아 일반 소비자의 패션 트렌드를 민감하게 읽어낼 수 있는 장소이기 때문이다.

그런데 다수의 패션기업이 이른바 핫플레이스에 입지하려고 안간힘을 쓰는 것과 반대로 주거인구가 풍부한 지역과 궁합이 맞는 패션 카테고리가 있다. 바로 어덜트 패션이다.

지도로 고객을 탐지한다

어덜트 패션은 지역밀착형 업종이기 때문에 고객 관리가 매우 중요하다. 같은 브랜드라도 배후 지역의 인구 구성에 따라 진열 상품이 바뀔 정도다. 이 때문에 어덜트 패션 기업들은 할인 혜택과 사은품 증정 등의 이벤트 등을 통해 고객의 멤버십 가입을 유도하고 있다. 축적된 고객 정보는 연령, 성, 구매 상품, 구매액 등에 따라 여러 가지 항목으로 묶여 마케팅 활동의 계획, 실행, 관리에 활용된다. CRM으로 활용하는 것이다.

최근에는 여기에 고객의 위치정보를 덧입혀 gCRM으로 활용하고 있다. 새롭게 고객 정보를 수집할 필요 없이 지금까지 모아온 주소 데이터만 좌표로 변환해 사용하면 된다.

우리나라의 패션 역사를 이어오고 있는 어덜트 패션 기업 B사는 최근 신규매장 입지 전략을 수립하고 신규고객 확보와 기존 고객의 업셀링(up-selling·연쇄 판매) 유도를 위해 고객 정보를 활용하고 있다. 몇 년 동안 충실하게 모으고 업데이트한 고객 정보가 그 기반이 됐다.

고객의 주소 정보를 지도상의 X, Y 좌표로 변환해 고객 분포, 매출 분포를 분석하니 점포별로 고객들이 멀리서 오는지, 가까이에서 오는지, 매출은 주로 어느 지역에서 발생하는지 판단할 수 있었다. 또 위치정보는 자연스럽게 고객들의 주거 유형, 즉 아파트에 거주하는지, 빌라에 거주하는지 등의 정보도 알 수 있게 해줬다. 또 고객이 위치한 곳의 부동산 가치를 조사함으로써 간접적인 소득도 파악했다. 고객의 위치정보에 인문·사회 지리 공간 데이터를 녹여냈기 때문에 가능한 일이었다.

이렇게 B사는 위치정보를 분석함으로써 자사에 중요한 고객은 누구인지, 매출이 높은 매장의 배후 상권의 특징은 무엇인지를 알 수 있었다. 이제 B사는 이러한 지리정보 분석 결과를 기반으로 우수한 배후 여건을 지녔지만 아직 파악하지 못한 잠재시장을 지도화함으로써 출점 지역을 전략적으로 선정하고 있다. 즉, B사의 고객이 될 수 있는 사람들이 존재하는 곳에 찾아가 매장을 여는 것이다.

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