디지털 트랜스포메이션 시대, 옴니채널 전략 어떻게 할 것인가?

프롤로그

PART 1 쇼루밍 고객의 등장과 구매 패턴의 변화
01 | 고객과 구매 채널이 달라지다
02 | 쇼루밍 고객의 등장
03 | 쇼루밍과 역쇼루밍, 유통의 패러다임을 바꾸다

PART 2 이제는 옴니채널 시대
01 | 발등에 불이 떨어진 유통 업계
02 | 멀티채널의 한계와 옴니채널의 대두
03 | 이것이 옴니채널이다
04 | O2O와 옴니채널의 차이점

PART 3 옴니채널 전략, 어떻게 할 것인가?
01 | 옴니채널 전략을 위한 마케팅 4P
02 | 고객의 구매 프로세스에 옴니채널을 연결하라
03 | 고객 중심으로 채널을 통합하고 연계하라
유형별로 고객을 파악하라┃고객의 구매 여정을 분석하라┃구매 경험에서 니즈를 추출하라┃구매 경험에서 서비스를 도출하라┃옴니채널을 효율적으로 운영하기 위해서

PART 4 국내 주요 기업들의 옴니채널 추진 전략
01 | 모바일 퍼스트 및 매장 통합 전략
02 | 백화점의 진화
그룹 차원에서 전사적으로 움직이고 있는 롯데그룹┃고객의 편의에 중점을 둔 신세계그룹 92┃구매편의성 및 고객 접점을 늘리는 현대백화점
03 | 고객의 접근성을 높인 대형마트
온·오프라인 매장 연결에 중점을 둔 롯데마트┃모바일로 맞춤형 서비스를 제공하는 이마트┃고객의 편리한 장보기 서비스를 지원하는 홈플러스
04 | 공간의 한계를 뛰어넘는 편의점
모바일 쿠폰 서비스를 강화하고 있는 세븐일레븐┃옴니채널 모바일 플랫폼으로 확장하는 GS25┃즉석 할인 쿠폰의 위력을 체감한 CU
05 | 모바일과 결합한 홈쇼핑
온·오프라인 채널을 확대하는 CJ오쇼핑┃모바일 퍼스트를 지향하는 GS홈쇼핑┃채널 다변화로 고객의 편의성을 제공하는 현대홈쇼핑┃TV 홈쇼핑과 현장 체험을 확대하는 롯데홈쇼핑
06 | 온라인과 오프라인의 경계가 허물어진 서점
모바일로 주문하고 매장에서 받는 교보문고┃반품과 교환까지, 반디앤루니스
07 | 오프라인 의존을 극복한 패션 업계
08 | 새로운 경험을 제공하고 있는 화장품 업계
오프라인 채널의 디지털화, 아모레퍼시픽┃뷰티 체험을 제공하는 LG생활건강

PART 5 옴니채널을 선도하는 기업들
01 | 옴니채널 성공 기업 사례
M.O.M 전략, 메이시스백화점┃새로운 기술에 대한 꾸준한 투자, 노드스트롬┃기존 인프라의 통합 연계, 테스코┃매장 내 온라인 및 모바일 지원, 존루이스백화점┃실시간 매장 방문 고객 지원과 편의성 강화, 막스 앤 스펜서┃카탈로그의 변신, 윌리엄스 소노마┃최고의 쇼루밍 공간으로 만들다, 베스트 바이┃크로스 채널 사용자를 잡다, 스테이플스┃젊은 층을 공략하다, 버버리┃하나의 작은 도시를 만들다, 이온몰┃단계별 옴니채널 프로젝트, 세븐&아이홀딩스
02 | 옴니채널 기업의 성공 법칙 10

PART 6 옴니채널 구현을 위한 디지털 기술
01 | 고객을 인지하다, 인식 기술
바코드의 변신, QR코드┃유통과 물류 환경의 개선, RFID┃모바일 신용카드, NFC┃손쉬운 검색을 가능하게 하는 이미지 및 얼굴 인식
02 | 고객을 안내하다, 위치 기반 기술
인터넷 접속을 지원해주는 Wi-Fi┃위치 정보로 혜택을 제공하는 GPS┃고객과의 커뮤니케이션, 비콘┃위치 반경 내 고객을 유혹하는 지오펜싱
03 | 고객을 파악하다, 분석 기술
옴니채널의 기술, 빅데이터 분석┃방문 고객의 행동 패턴을 분석하는 매장 트래킹 분석┃고객의 행동을 예측하고 취향까지 분석하는 AI
Special Column 뇌 속의 구매 버튼을 자극하라, 뉴로 마케팅
04 | 고객과 커뮤니케이션하다, 모바일 쇼핑 애플리케이션
05 | 고객의 지갑이 되다, 결제 기술
06 | 고객의 현실에 가상을 입히다, 디지털 체감 기술
몰입감 있는 경험 강화, 증강현실┃동작과 표정을 인식하는 키넥트┃고객 맞춤형 생산의 가능성, 3D 기술
Special Column 손끝으로 느끼는 브랜드 경험, 촉감 마케팅
07 | 고객을 움직이게 하다, 디지털 사이니지
디지털 사이니지의 성장 배경┃디지털 사이니지의 활용
Special Column 브랜드 경험 공간을 창출하라, 스페이스 마케팅
08 | 고객에게 직접 배달하다, 드론

쇼루밍과 역쇼루밍 현상은 일시적인 현상이 아니라 유통의 패러다임을 바꾸고 있다. 유통 산업은 50년마다 커다란 변화가 일어났다. 지역 상점 및 카탈로그 판매 방식에서 1860년 백화점이 등장하면서 본격적인 유통 시장이 형성됐다. 1910년 도시 외곽에 대규모 쇼핑몰이 들어서고 그 다음으로 대형 할인마트가 등장했으며, 2000년대 초 인터넷의 등장으로 인터넷 쇼핑몰이 활성화됐다. 현재는 스마트폰 보급 확대와 함께 기존 온·오프라인 기반 구매 채널의 경계가 사라지면서 온·오프라인을 넘나드는 크로스오버 구매 패턴의 변화가 일어났고, 이는 인터넷 쇼핑몰 다음의 유통 패러다임을 변화시키는 커다란 요인이라고 볼 수 있다.
이제 더 이상 온라인인지 오프라인인지는 중요하지 않다. 항상 자신이 원하는 제품에 관한 정보를 손쉽게 획득하고 가격 비교를 통해 합리적으로 구매할 수 있는 니즈가 발생했을 때 즉각적으로 대응하는 채널이 곧 고객의 구매 채널이 될 것이다.

국내 기업들의 옴니채널 대응 전략은 크게 모바일 서비스를 강화하여 온·오프라인을 연계하는 ‘모바일 퍼스트(mobile first)’ 전략과 오프라인 매장을 연계하여 온·오프라인을 통합하는 ‘매장 통합(store integration)’ 전략으로 나눌 수 있다.
‘모바일 퍼스트’ 전략은 이미 구축한 모바일 쇼핑 채널을 중심으로 고객이 오프라인 매장에서 상품을 탐색하고 편리하게 구매할 수 있는 다양한 기능을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 위치 기반, 비콘 등을 활용하여 매장 위치 안내 및 고객 혜택 등을 제공하고, QR코드, NFC, 모바일 결제 등의 매장 내에서 상품 구매 및 결제를 편리하게 할 수 있는 다양한 서비스를 제공하는 것이다. (…)
‘매장 통합 전략’은 매장을 중심으로 온·오프라인 매장을 단계별로 연계하여 일관성 있는 구매 경험을 강화하는 전략이다. 온·오프라인 매장에서 판매하는 상품 구성, 가격 정책, 혜택 제공, 배송 지원 등을 동일하게 제공하여 고객이 언제 어디서나 편리하게 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있는 최적화된 구매 경험을 제공하는 것이다.

머신러닝은 기록된 데이터를 학습하고 이를 기반으로 예측하여, 불확실한 구조에서 데이터의 구조를 추출하고, 분류하여 최적화시켜주는 기능을 한다. 머신러닝은 주로 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 데 사용된다. 예를 들어 고객 구매 데이터를 기반으로 향후 제품이 얼마나 판매될지를 예측하거나 제품 구매에 따른 브랜드 충성도가 높아질지 등을 예측할 수 있다. (…)
삼정KPMG가 전 세계 유통 및 소비재 기업 임원 526명의 설문조사를 분석한 보고서에 따르면 10개 중 4개 회사가 고객 서비스 강화를 위해 AI 기술을 사용하고 있다. 또한 85%의 기업은 제품 개발에도 AI을 활용하고 있는 것으로 나타났다.
옴니채널에서의 AI은 고객의 구매성향뿐만 아니라 취향까지 분석해 고객의 구매 패턴을 예측해 개인화된 쇼핑경험을 높여주는 데 주로 활용하고 있다. 기업들은 AI 기술을 활용해 추천 서비스, 챗봇 등의 다양한 개인화 서비스를 제공하고 있다.