O2O 시대의 데이터 분석과 디지털 마케팅

O2O 서비스의 데이터 활용

몇 년 전만해도 비교적 낯선 개념의 마케팅용어였던 O2O 서비스는 이제 다양한 분야의 서비스들로 인해 대중에게 매우 친숙한 단계에 들어서고 있습니다. 지역별, 주기별로 나눠질 수 있는 O2O 서비스들은 그 분야를 막론하고 고객 데이터의 활용 가치가 매우 높습니다.

과거에는 많은 주문과 그에 걸맞는 재고관리가 가능했던 대형 업체만이 일정량 이상의 데이터 확보가 가능했고, 이를 활용할 수 있었습니다. 규모가 작은 기업은 데이터의 축적 자체가 거의 일어나지 않거나, 그럴 필요성 자체를 느끼지 못했었죠.

데이터 개인화의 시대

디지털 기술의 발전, 그리고 O2O 서비스들의 확장으로 인해 어느 지역에서 많은 주문이 발생하는지, 또 어떤 특정 상품에 대해 구매가 많이 일어나는지를 실시간으로 파악하는 것이 가능해졌습니다. O2O의 특성상 오프라인 지역에서 최종 소비행태를 집계할 수 있기 때문에 해당 O2O앱으로 이뤄진 검색, 선택, 피드백의 데이터를 모아 분석하는 것만으로도 고객 데이터의 개인화를 매우 구체적으로 파악할 수 있게 된 것이죠.

온라인과 오프라인의 결합에서 발생하는 데이터는 실제로 결제가 이뤄지는 고객인지, 또 그 고객이 어디에서 어떤 시기에 주문하고 있는지를 보다 투명하게 보여주게 되었습니다.

O2O 업체가 이용하는 결제 서비스를 통해서도 고객의 일반적인 성향과 더불어 잠재적인 소비성향을 파악해 한정된 서비스 자원을 보다 효율적으로 분배하고 배치할 수 있게 됐습니다.

소규모의 O2O 업체에도 중요해진 데이터

과거의 온 오프라인을 아우르는 고객 데이터는 온라인은 온라인대로 오프라인은 오프라인대로 그 집계 주기와 고객 성향 파악에 있어서 업체의 규모가 클 수록 의미 있는 분석이 되고 그에 따른 상품량의 조절을 하기까지 많은 단계의 예측을 해야 했습니다.

하지만 이제 O2O 서비스를 통해 흐르는 데이터는 업체의 규모가 작더라도 유의미한 데이터 판단이 이뤄지며 즉각적으로 상품이나 서비스의 재고처리와 방향을 조절하는 데 유용한 열쇠가 되는 것입니다.

일상과 밀착된 O2O 업체로 가장 대중적인 음식배달 서비스의 경우를 보더라도 어느 지역과 어느 시간대에 해당 식품의 주문이 많은지를 파악해 규모가 작은 가게라도 그 수요에 맞는 공급량을 예측하여 음식 재료를 효율적으로 갖출 수 있으며, 또 주문량을 가늠해 그에 맞는 생산과 배달을 준비할 수 있죠.

정보형 서비스 O2O 업체로서 대표적인 숙박 혹은 부동산 정보 제공업체의 경우도 마찬가지입니다. 해당 지역의 고객들이 어떤 형태의 주거양식을 선호하는지는 물론 소비의 규모와 시기에 따른 상품 선택을 집계할 수 있어 숙박업체로서는 과거보다 더 정교하게 성수기와 비성수기를 구분, 파악해 서비스를 재분류할 수 있으며 부동산 정보 제공업체는 실수요와 매물을 보다 효율적으로 연결할 수 있습니다.

O2O 서비스, 빅데이터의 효용성을 높이다

이렇듯 O2O 서비스를 통해 집계되는 데이터는 기업의 규모에 상관없이 유용한 고객 데이터로 활용할 수 있어 예산 집행과 시장규모 예측에 있어서 큰 비용 절감을 이룰 수 있는데요.

그러한 고객 데이터는 또한 과거와는 달리 매우 방대하면서도 복잡한 규칙으로 가공된 데이터이기에 그런 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 디지털 마케팅 솔루션 또한 O2O 서비스 이전보다 더 중요한 핵심 엔진으로서 중요한 위치를 차지하게 되었습니다.

결국은 빅데이터가 왜 만들어지는 것인지 또 어떻게 파악되어야 하는지 그 존재가치가 O2O 시대에 있어서 더욱 커지게 되었으며 그를 더욱 빠르고 정확하게 분석해 고객의 데이터를 기업이 파악할 수 있는 시장 자체로 치환하게 되는 것이죠.

그 규모에 관계없이 비즈니스에 해답을 제시하는 것이 데이터 기반 디지털 마케팅이라는 점에 다시 한 번 주목할 때이다.