[프로젝트 성공 사례] 운영 및 마케팅 의사결정을 고도화한 롯데 사례

---

1. 고객사 소개: 롯데

국내 및 글로벌 시장에서 오프라인 리테일을 운영하는 대표적인 리테일 그룹인 롯데는, 매장을 핵심 고객 접점으로 삼아 매장 경험과 운영 효율을 지속적으로 고도화해오고 있습니다. 롯데는 다양한 시장에서의 운영 환경을 고려해, 고객 행동을 보다 정밀하게 이해하고 운영 및 마케팅 의사결정을 데이터 기반으로 전환하기 위해 AI 기반 리테일 분석 솔루션의 파일럿 도입을 검토했습니다.

---

2. 프로젝트 배경 및 과제

프로젝트와 무관한 매장 이미지 (Unsplash 제공)

프로모션과 매장 운영은 오프라인 리테일 매출에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소입니다. 그러나 기존 운영 방식은 매장 관리자의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많아, 운영 비효율과 성과 측정의 한계가 반복적으로 발생하고 있었습니다. 특히 매장 내 고객 이동, 체류 시간, 프로모션 반응과 같은 핵심 지표를 실시간으로 파악하기 어려워, 상품 배치와 인력 운영, 프로모션 전략이 정량적 근거 없이 추정에 의존하는 구조가 지속되고 있었습니다.

시장 조사 보고서에 따르면 리테일 업계의 평균 전환율은 약 25~30% 수준으로 알려져 있으며, 이는 매장 유형과 고객 특성, 상품 진열 전략에 따라 큰 차이를 보입니다. 롯데는 이러한 평균치를 상회할 수 있는 실시간 고객 행동 인사이트 확보를 목표로 틱택을 찾아주셨습니다.

---

[이번 프로젝트의 핵심 과제]

• 1. 보다 체계적인 인력 재배치 체계의 필요성: 피크 시간대마다 전화와 현장 판단에 의존해 인력을 조정하다 보니 대응이 지연됐고, 이는 매출 손실과 고객 불만으로 이어졌습니다.

• ​2. 프로모션 성과를 정량적으로 검증할 수 있는 체계의 필요성: 주요 프로모션과 상품 로테이션에 대한 실시간 성과 측정이 어려워, 마케팅 ROI를 객관적으로 판단하기 힘든 상황이었습니다.

• ​3. 데이터 기반 매장 레이아웃 및 상품 배치 개선의 필요성: 상품 배치는 직관이나 협력사 계약에 기반해 이루어졌으며, 교차판매 및 업셀링 기회를 충분히 활용하지 못하고 있었습니다.
  

---

3. 롯데가 '틱택 인사이트'를 선택한 이유

고객 행동 기반 의사결정 체계 구축

롯데는 단순한 방문자 집계가 아닌, 실제 매장 내 고객 행동을 기반으로 한 의사결정 체계를 필요로 했습니다. 특히 다음과 같은 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션이 필요했습니다.

[고객사 요구 사항]

• 고객 행동 데이터 확보

• 프로모션 ROI의 정량적 검증

• 인력 운영 및 머천다이징 효율 개선

• 개인정보를 식별하지 않는 분석 방식

틱택은 AI 분석, 인간 검증 프로세스, 규제 준수형 프라이버시 설계를 결합해 고객 데이터를 침해하지 않으면서도 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

 🎐 틱택 인사이트 특징 및 강점

  • 기존 CCTV 기반 AI 분석으로 추가 설치 부담을 줄이고 매장 환경에 맞게 적용

  • 프라이버시 중심의 익명 추적(얼굴 인식 미사용)

  • Human-in-the-loop 검증을 통해 데이터 정확도와 신뢰도 확보

  • 피크 시간대 인력 운영에 참고할 수 있는 예측형 인사이트 제공

  • 운영·마케팅 담당자가 바로 활용할 수 있는 인터랙티브 대시보드 제공

  • IMDA 인증을 통해 데이터 보호 및 관련 기준 준수 측면의 신뢰성 확보

---

4. 틱택 솔루션

틱택 인사이트로 이렇게 작업합니다.

이번 프로젝트는 매장 운영 환경에 부담을 주지 않으면서, 실제 현장에서 활용 가능한 인사이트를 빠르게 확보하는 데 초점을 맞춰 진행되었습니다.

---

• Step 1. 기존 매장 환경 기반으로 한 구축: 추가 하드웨어 설치 없이, 매장 내 여러 구역에 설치된 기존 카메라를 Tictag IoT 게이트웨이와 연동해 분석 환경을 구성했습니다. 이를 통해 매장 운영을 방해하지 않으면서도, 고객 행동 데이터를 안정적으로 수집할 수 있는 기반을 마련했습니다.

---

• Step 2. 매장 내 고객 행동 데이터 수집 및 분석: 분석 대상은 단순 방문자 수 집계에 그치지 않고, 실제 매장 경험 전반을 이해할 수 있도록 설계됐습니다. 주요 분석 항목은 다음과 같습니다. 이를 통해 매장 전반의 흐름과 고객 행동 패턴을 입체적으로 파악할 수 있었습니다.

 🎐 주요 분석 항목

  • 매장 방문자 수 및 연령대·성별 분포 분석

  • 고객 동선 파악과 구역별 체류 시간 측정

  • 계산대 및 서비스 구역 중심의 대기 흐름 분석

  • 프로모션 및 주요 진열 구역에 대한 고객 반응 측정

---

• Step 3. AI 분석과 검증 프로세스 적용: 수집된 데이터는 AI를 통해 고객을 감지하고 추적하는 방식으로 분석됐으며, 직원 동선은 자동으로 분석 대상에서 제외했습니다. 또한 Human-in-the-loop 검증 프로세스를 적용해, 분석 결과의 정확도와 신뢰도를 지속적으로 확인했습니다.

---

• 4. 인사이트 시각화 및 대시보드 제공: 분석 결과는 운영 및 마케팅 담당자가 바로 활용할 수 있도록 직관적인 대시보드 형태로 제공됐습니다. 복잡한 해석 없이도 매장 상황을 빠르게 파악하고, 의사결정에 참고할 수 있도록 구성했습니다.

---

• 5. 운영·상품 진열·마케팅 개선에 적용: 도출된 인사이트는 매장 운영 전반에 적용됐습니다. 피크 시간대 인력 운영 전략을 점검하고, 고객 반응이 높은 구역을 중심으로 상품 진열과 프로모션 전략을 개선하는 등 운영·상품 운영·마케팅 영역 전반에 걸친 의사결정에 활용되었습니다.

---

이처럼 이번 프로젝트는 데이터 수집 → 분석 → 검증 → 시각화 → 실제 적용으로 이어지는 일관된 흐름 속에서 진행됐으며, 현장 중심의 의사결정에 실질적인 도움을 주는 것을 목표로 설계되었습니다.

---

5. 프로젝트 주요 성과

[성과 3줄 요약]

• 매장 레이아웃 개선 기회 도출 → 체류 시간 +18~25% 증가

• 인력 운영 최적화 → 전환율 개선

• 데이터 기반 프로모션 최적화 → 마케팅 ROI 향상

---

• 1. 운영 효율성 개선: 예측 기반 인력 운영 모델을 통해 피크 시간대에도 유연한 인력 배치가 가능해졌으며, 대기열 관리 개선으로 혼잡 상황에서도 전환율을 안정적으로 유지할 수 있었습니다.
  

• ​2. 프로모션 ROI 개선: 고객 유입과 체류가 많은 구역을 데이터로 확인하고, 이를 바탕으로 주요 상품이 더 잘 보이도록 진열을 조정했습니다. 반응이 좋지 않았던 프로모션 구역은, 다음 캠페인에서 개선이 필요한 지점으로 확인할 수 있었습니다.

  
  

• ​3. 상품 진열 최적화: 체류 시간이 높은 프리미엄 상품은 위치를 재배치해 고객 참여도를 높였고, 체험형 공간은 고객이 더 오래 머물며 매장을 둘러보도록 하는 역할을 했습니다. 고객 동선 분석을 통해 주요 상품이 다른 관심 영역으로 유입되는 ‘스플래시 효과’도 확인했습니다.

  
  

• ​4. 방문자 특성 분석: 매장을 방문하는 고객의 연령대와 성별 분포를 파악해, 보다 균형 잡힌 운영 및 마케팅 전략 수립이 가능해졌습니다.

---

6. 이번 프로젝트의 주요 인사이트

이번 파일럿 프로젝트를 통해 롯데는 직관 중심 의사결정에서 데이터 기반 운영 및 마케팅 전략으로의 전환 가능성을 확인했습니다. AI 분석, Human-in-the-loop 검증, 프라이버시 중심 설계를 결합한 틱택 인사이트는 인력 운영 효율을 개선하고, 프로모션 성과를 최적화하며, 고객 경험을 고도화하는 데 기여했습니다.

​모든 과정은 고객 개인정보를 식별하거나 침해하지 않는 방식으로 이루어졌습니다. 본 사례는 실시간 맞춤형 고객 인사이트가 리테일 환경에서 숨겨진 성장 잠재력을 어떻게 실질적인 비즈니스 성과로 전환하는지를 보여줍니다.

---

롯데 사례의 효과를 직접 경험해 보세요.

틱택 인사이트의 AI 기반 리테일 분석 솔루션은 고객사의 비즈니스 특성에 맞춰 인력 운영, 상품 진열 및 배치, 프로모션을 최적화하면서 고객 프라이버시를 최우선으로 고려합니다.

Tictag Insight로 리테일 성과를 어떻게 혁신할 수 있는지 확인해보세요.

---

"우리 오프라인 매장에 AI 도입 가능할까?"

지금 커피챗 신청하기 👇