리테일 산업과 비선형 가속 성장 시대의 출현

by Adobe Korea

Posted on 11-06-2017

필자는 어도비 익스피리언스 클라우드의 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics) 솔루션이 분석하는 엄청난 양의 e커머스 데이터를 보면 항상 놀라게 됩니다. 어도비는 올해 11월 1일부터 12월 31일 사이 미국 연말 온라인 쇼핑 매출 규모가 1,000억 달러를 돌파할 것으로 예측되는 시장의 다양한 측면을 분석적으로 설명하기 위해 더욱 전문적인 모델을 개발하고자 노력했습니다.

e커머스, 세계를 흔들다

지난해 많은 오프라인 매장의 폐점으로 인해 리테일 업계가 고전했습니다. e커머스가 비즈니스 환경을 급격하게 변화시키고 있다는 점은 분명합니다. 대규모 할인 이벤트의 파급력도 소비자 구매 행태를 크게 바꾸고 있습니다. 예를 들어 연휴 기간 매출 규모 예측을 처음 시작했을 당시 영국의 소비자들이 쇼핑을 더 일찍 시작하고 더 많이 지출한다는 사실을 알게 되었습니다. 또한 블랙 프라이데이에 대한 미국의 집착이 리테일러의 전체 연휴 기간의 지출 기회를 줄이는 원인일 수 있다고 결론지었습니다. 2년 전 특정 제품 가격 책정에 대한 세부적인 분석 역량을 확장했는데 분석 결과, 추수감사절 주말은 거의 모든 범주의 제품을 최저가에 구매할 수 있는 기간이었습니다.

또한 미국 연휴 기간 동안 매출은 더욱 불규칙적이며 함축적이었습니다. 지난 3년 동안 11월에 첫 2주의 매출이 서서히 성장하다가 마지막 2주 동안 빠르고 값싼 배송비, 클릭 앤드 컬렉트(Click and Collect) 방식의 쇼핑으로 인해 훨씬 더 빠르게 성장하는 패턴을 보였습니다.

그러나 가장 놀라웠던 일은 블랙 프라이데이 개념이 전 세계로 수출되어 지난 2년 만에 호주의 클릭 프렌지와 영국의 박싱 데이의 파급력을 뛰어넘은 것입니다.

그 어느 때보다 빠르게 변화하는 소비자 행태

7월은 일반적으로 매우 매출이 저조한 달입니다. 따라서 아마존이 만들고 마케팅한, 2년밖에 되지 않은 특별 이벤트인 프라임 데이(Prime Day)의 매출 규모가 전체 e커머스 시장의 약 10%를 차지한다는 소식을 보고 깜짝 놀라지 않을 수 없었습니다.

소비자는 대규모 할인 시즌을 기다리는 것에 빠르게 적응하고 있고 세계적으로 백 년 동안 지속되던 소비자의 행동 패턴이 단 2년 만에 바뀌고 있습니다. 어도비와 긴밀하게 협력하고 있는 스탠포드 대학과 시카고 대학의 경제학 교수들은 미국 경제에 디플레이션이 부재하는 가장 큰 원인으로 소비자가 온라인에서 최저가를 찾을 수 있게 된 환경을 꼽고 있습니다.

이처럼 파격적인 변화를 감안하면 필자를 포함한 데이터 과학자들은 기존의 모델을 대대적으로 수정하고 새롭게 설계해야 할 때라는 것을 깨닫게 되었습니다. 데이터 과학이 친숙하거나 다른 모델을 이용하고 있는 분들이라면 이것을 본 적이 있을 것입니다. 이 분야가 생소한 분들을 위해 잠시 설명드리겠습니다. 우리는 전 세계에서 가장 강력한 분석 기능을 사용해 최고의 인사이트를 제공하는 데 열정을 가지고 있습니다. 따라서 우리가 만든 모델이 어떻게 구축되었고 어떠한 변화가 발생했는지 설명해 보겠습니다.

전체 시장 규모

첫째, 변화의 가장 작은 부분부터 시작해 보겠습니다. 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)에 포함된 어도비 애널리틱스가 미국과 전 세계에서 실제 e커머스 활동의 대부분을 관리하지만 시장 전체를 관리하지는 않습니다. 예산 추적의 일부로 실제 총 매출 수치를 파악하기 위해 매년 전체 시장 규모를 예측하고 있습니다. 그리고 수많고 다양한 전체 시장 예상치를 살펴보고 포레스터 리서치(Forrester Research)의 시장 데이터를 표준화하기로 했습니다. 오늘부로 공식적으로 제공되는 데이터는 미국의 2015년 e커머스 전체 매출 규모입니다. 우리는 포레스터의 시장 데이터를 기준으로 하여 전체 시장의 예상 성장률을 계산하고 2017년 총 예상 매출액을 산정합니다.

모델링 접근 방식

둘째, 더 큰 변화는 변화하는 비즈니스 환경과 소비자 행태를 고려한 모델을 어떻게 구축하느냐에 있습니다. 도입부에서 언급한 것처럼 우리는 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. 이것은 축복이자 골칫거리이기도 합니다. 골칫거리가 되는 이유는 5년 전 데이터를 분석하기 위해 사용했던 툴과 기능은 더 이상 동일한 기간 동안의 결과를 보고하려는 우리의 요구를 충족시킬 수 없다는 것입니다. 당시만 해도 시장은 중요한 며칠을 제외하고는 매우 일관되게 성장했습니다. 이 모델은 비정상적으로 높고 변동하는 비율로 성장하는 며칠을 제외하고 나머지 일수를 기반으로 일정률 성장 가설에 의거하여 만들어졌는데 당시에는 최상의 선택이었습니다.

이제 이 일정률 성장 가설은 더 이상 유효하지 않게 되었고, 매일 1일 성장 예상치를 독립 수로 이용할 수 있는 모델을 재구축하고 기능을 확장하기 시작했습니다.

모든 것을 요인으로 재고려하는 과정에서 쇼핑객이 대부분의 연휴 자금을 한 해 중 가장 큰 규모의 온라인 쇼핑 시즌인 3일 동안 사용하기를 바란다는 사실이 더 큰 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 따라서 추수 감사절, 블랙 프라이데이 및 사이버 먼데이와 같은 날을 비선형 가속 성장의 날로 간주하게 됐습니다. 넷째, 연휴 시즌이 아닌 유일한 비선형 가속 성장의 날은 바로 아마존 프라임 데이입니다. 전년 대비 성장률을 지속적으로 유지하기 위해서 우리는 새 모델을 전년도에 적용했고 2016년 전체 온라인 매출 예상치를 업데이트했습니다.

어도비 디지털 인사이트(Adobe Digital Insights) 팀을 비롯한 데이터 전문가들에게 이 프로세스는 시장의 거시적 변화와 미시적 변화를 모두 발견하고 자세히 보고할 수많은 흥미로운 기회를 제공했습니다. 규모에 상관없이 리테일 업계 대재앙의 희생자가 되지 않기 위해 리테일 업체들이 어떻게 변화하는 시장의 역학 구조에 적응하는지를 보는 것도 흥미로울 것입니다.

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Topics: 생산성, 익스피리언스 클라우드, 마케팅, 리테일

Products: 애널리틱스