대부분의 오프라인 매장은 접근성의 한계가 존재하기 때문에 O2O(Online to Offline)비즈니스 마케팅 진행 시 오프라인 매장 방문 고객의 거주지를 파악하여 분석해야 한다.
관광지와 같이 유동인구가 많은 지역에 위치하거나 반드시 특정 지역을 가야만 구매할 수 있는 제품, 서비스를 판매하는 것이 아니라면, 우리 매장으로부터 얼만큼 먼 곳에 거주하는 고객까지 우리 매장에 방문할 수 있는가를 파악해야만 마케팅 전략 수립 및 실행 단계에서 명확한 타겟군을 설정할 수 있다.
위와 같은 퍼널설계가 이루어진 O2O 서비스가 있다. 최근 신규 지점을 오픈하면서 지점별 유효 지역 범위 분석이 필요하여 최초 Acquisition 단계의 고객 위치와 Revenue 단계의 매출액을 통해 비교, 분석해 보았다.
1. 해당 비즈니스의 경우 홈페이지 유입과 문의, 예약 상담은 모두 온라인으로 진행되는데 홈페이지 문의 등록 시 DB에 기록되는 고객의 IP 주소와 몇가지 필요한 컬럼을 추출한 뒤 고객의 결제금액 정보가 담겨있는 CRM 데이터와 조인하여 엑셀파일로 저장한다.
(IP 주소는 문의 시 개인정보수집에 동의한 고객 대상으로 수집되었다.)
문의 고객 데이터와 CRM 데이터가 하나의 DB로 통일되어 있지 않기 때문에 위와 같이 별도의 조인작업을 진행했다.
2. 다음은 고객 IP로 고객의 위치정보를 가져왔다. IPinfo API를 통해 엑셀 파일 내 IP 주소 컬럼의 위치정보를 받아올 수 있는데 IPinfo 로그인 후 API 토큰을 파이썬 코드에 넣어주면 된다. https://ipinfo.io
그럼 아래와 같이 엑셀에 위치 정보 열이 생성되는데 JSON 코드로 되어있기 때문에 별도로 파싱하여 각 항목을 열로 나누는 작업을 한번 더 진행했다.
| {'ip': '111.111.11.111', 'city': 'Busan', 'region': 'Busan', 'country': 'KR', 'loc': '11.1111,111.0000', 'org': 'XX1234 SK Telecom', 'postal': '00000', 'timezone': 'Asia/Seoul'} |
3. 이렇게 가공이 완료된 데이터는 아래와 같이 지역별 매출합계가 지도와 마커로 표시될 수 있게 구현하였다.
애초에 이러한 분석을 진행했던 이유는 부산 지점과 대구 지점의 매장위치가 생각보다 가까워서 온라인 마케팅 진행 시 각 지점의 지역타겟을 어떻게 설정할 것인가 그리고 얼만큼 확장할 것인가에 대한 의문이 있었기 때문이다.
경북 지역의 경우 서울 지점 매장과의 교통 및 접근성이 용이하여 서울 지점 마케팅 타겟 범위에 포함해야 한다고 판단하였으나, 실제로는 오히려 대구 지점 매출의 높은 비중을 경북 지역에서 차지하고 있었다.
전북 지역은 가까운 지점이 없어 어떤 매장의 타겟군으로 설정되어야 하는지, 혹은 아예 배제되어야 하는지에 대한 테스트가 진행되었는데 전북 지역 고객의 대구 매장 매출이 예상보다 긍정적으로 나타나 대구 매장 타겟을 전북 지역으로 확대하여 추가 테스트를 진행할 예정이다.
이처럼 고객 IP 수집이 가능한 환경이라면 고객의 위치정보를 통해 지역별 매출, 구매량 등을 분석하여 실제 지역 타겟이 잘 이루어 지고 있는지, 예상 밖의 고가치 지역이 있지는 않는지, 저가치 지역에 마케팅 비용을 낭비되고 있지는 않는지 등의 여부를 쉽게 확인해 볼 수 있다.
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