GS리테일은 오프라인 사업장인 전국 GS25 점포를 12가지 상권으로 분류하고 GS fresh 등의 온라인 사업 효율 제고를 위해 어도비와 손잡고 어도비 어낼리틱스 솔루션을 도입했다고 11일 밝혔다. 또 각기 다른 사업인 GS25, GS수퍼마켓, 랄라블라의 상품을 하나의 관점에서 분석이 가능하도록 분석용 상품 분류 체계를 마련했다.
GS리테일은 최근 전국의 GS25를 시간대별 판매 상품 및 성별, 연령대별 구매 정보를 바탕으로 공통점이 있는 12가지 상권으로 분류했다. 예를 들어 ‘출퇴근길’ 상권은 주요 고객이 20대 후반~30대 중반 여성이고 출퇴근 시간인 아침 8시와 오후 6시 매출이 가장 높다. 주요 상품은 껌, 초콜릿, 생수, 기능성 음료 등이다. ‘영파워’ 상권은 20대 초중반 고객들이 밤 8시부터 새벽 3시까지 꾸준하게 이용하며 도시락, 햄버거, 가공유 등이 베스트 상품이다.
GS리테일은 GS25의 상권 유형 별 데이터를 매년 두 차례 업데이트해 전국의 가맹점 컨설팅 영업 직원들에게 배포한다. 이를 통해 가맹점 경영주는 같은 유형에 속한 타 점포들과 비교한 본인 점포의 경영 지표를 받고 있다. 특히 새롭게 오픈한 GS25의 신규 경영주들의 경우 상권 유형 별 컨설팅 자료에 대한 의존도가 높고 이를 통해 조기에 영업 전략을 수립하는 데에 큰 도움을 받고 있다.
GS리테일은 온라인몰 GS fresh에도 데이터 분석 시스템 어도비 어낼리틱스를 도입했다. GS리테일은 GS fresh 이용 고객 중 최종 구매 완료한 고객이 온라인 몰 내에서 이동하는 경로와 패턴을 분석하고 이를 통해 고객이 가장 손쉽게 구매할 수 있도록 온라인 몰을 정비했다. 또한 GS fresh가 외부 광고를 한 온라인 사이트 중 가장 효율이 높은 고객 유입 경로도 이를 통해 밝혀냄으로 GS fresh 첫 방문 고객이 구매까지 완료하는 실적을 지난 상반기 대비 최근 두 배 이상으로 끌어 올렸다.
GS리테일은 사업 영역 간의 분석용 상품 분류 체계 통합뿐만 아니라, 모든 취급 상품에 대해 성분, 용량, 기능, 용도 등의 특정한 속성값도 부여했다. 예를 들어 디저트 케이크류의 경우 초콜릿, 바닐라, 과일, 캐러멜 등 맛과 관련된 속성값만 13가지이고 전체 상품에 적용된 속성값의 종류만 5000여 개에 이른다. GS리테일은 이를 통해 점포 이용 고객들의 소비 트렌드 변화 등을 분석할 수 있도록 했고 향후 PB상품 개발 등에 활용할 계획이다.
김경훈 GS리테일 데이터 지원팀장은 “데이터가 기업의 미래 경쟁력이 되는 시대가 이미 도래했다. 앞으로 GS리테일의 모든 사업 영역에서 확보되는 수많은 데이터를 캐내고 분석해 황금을 발견할 기회로 만들고자 한다”라고 말했다.