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이제는 오프라인 유통매장과 디지털이 다른 세상이라고 생각하는 회사는 없다고 생각하지만 아직까지도 다른 예산과 독립적인 전략을 펼치고 있는 회사가 많다. 옴니채널 리테일의 목표는 오프라인과 온라인의 모든 접점에서 소비자들에 도달하여 일관성 있는 통합 경험을 제공하고, 특정 채널 한 곳에서 매출을 향상시키려 하기보다는 모든 접점에서 전환을 유도하는 것이다. 리테일러의 오프라인 매장은 고객 및 판매 데이터를 확보할 수 있는 좋은 장소이고, 옴니채널 리테일 솔루션 중에는 오프라인 고객을 온라인상에서 발견하고 오프라인 활동과 온라인 활동을 결합하여 보다 맞춤화된 디지털 광고를 제공하는 상품들이 있다. 그리고 이렇게 오프라인 데이터와 온라인 데이터를 결합하여 다양한 방식으로 옴니채널 매출을 늘린 성공 사례들이 종종 소개된다. 최근 구글의 뉴스레터에서 소개된 로레알의 사례도 그중 하나다.

로레알 아시아의 경우 디지털마케팅과 이커머스를 통한 매출이 활발하지만, 로레알 화장품의 럭셔리 상품들의 경우 아직도 대부분 판매는 오프라인 매장에서 이루어진다는 점 때문에 이들 브랜드들에 대한 디지털에서의 마케팅 활동과 세일즈와의 연결 증명은 어려움이 있었다. 구글 팀과의 협업을 통해 두 개의 플랫폼인 구글 마케팅 플랫폼과 구글 클라우드에 기반하여 매장에서 구매할 가능성이 높은 잠재 고객에게만 도달하는 마케팅 캠페인을 집중적으로 실행하였다. 로레알은 Analytics 360 계정 및 로레알 CRM 시스템에 있는 오프라인 판매 활동 데이터를 분석할 수 있는 방법으로 구글 클라우드의 BigQuery를 사용하였다고 한다. 로레알의 오프라인 판매 데이터를 추가한 결과 의미 있는 분석 결과 도출이 가능했다. 일반적으로 사람들은 럭셔리 화장품 구매를 위해 매장 방문 14일 전에 웹사이트를 방문하는 것으로 나타났다. 구글 클라우드 내의 머신 러닝 제품인 AutoML을 사용하여 예측 자동화된 통찰이 가능하게 되었다. 이 작업을 위해서 위해 약 2개월 분량의 Analytics 360및 로레알 자체 CRM 데이터를 분석했다. 이 방법은 자사 웹사이트를 방문한 사람들 중 2주 내 매장을 방문할 가능성이 가장 높은 사람들을 예측할 수 있는 스코어링을 제공하여 로레알이 도달해야 하는 대상을 파악하는데 효율적이다. Analytics 360에서 만들어진 잠재 고객을 대상으로 Google의 광고 제품인 디스플레이 및 비디오 360과 구글 애드를 쉽게 공유할 수 있었고, 로레알의 광고는 고객 여정의 여러 지점에서 구매할 가능성이 가장 높은 사람들에게 도달했다. 그리고 이러한 캠페인을 바탕으로 오프라인 수익이 2.5배 증가했고, 광고 지출 수익률은 2.2배 증가했다고 한다.

위의 사례처럼 오프라인 데이터와 온라인 데이터의 결합을 통해서 옴니 채널 매출을 늘릴 수 있는 여러 방법들이 있다. 첫 번째로는 오프라인 고객들의 온라인 인게이지먼트를 유도할 수 있다. 특히 고 관여 제품군의 경우 고객들은 오프라인 매장에서 구매하는 것을 선호하지만, 온라인으로 검색이나 소셜 네트워크를 사용하기 때문이다. 두 번째로는 오프라인 고객을 옴니 채널 고객으로 전환하는 것이다. 크리테오에서 실시한 조사 결과에 따르면 오프라인 매장 고객들의 80%가 해당 브랜드의 웹사이트를 방문하지 않는다고 한다. 그리고 이러한 오프라인 매장 이용 고객들을 옴니 채널 고객으로 전환하게 되면 고객 평균 주문액을 최대 13%까지 향상시킬 수 있었다고 한다. 세 번째로는 추가적인 오프라인 의도 신호를 사용해 신규 고객을 확보할 수 있다. 기존 매장 고객만 매장 구매를 선호하는 것은 아니다. 매장에서 구매할 확률이 높은 새로운 고객들을 파악하여 구분한 후 매장 방문을 유도하는 신규 고객을 확보해 줄 수도 있다. 고객이 먼저 온라인 검색을 통해 브랜드에 관심을 보이면 이메일, 문자 또는 SNS를 포함한 다양한 커뮤니케이션 채널을 통해 디지털 쿠폰을 제공할 수도 있다.

그런데 오프라인 유통회사가 디지털 마케팅 툴을 사용하여 디지털 내 존재감을 키우고 성공적으로 옴니 채널 트래픽을 늘릴 수 있으려면 우선적으로 웹사이트에 투자를 해야 한다. 오프라인 소매점만큼 브랜드 가치를 반영하고 온라인 고객 여정 또한 오프라인 고객 여정에 준하는 만족감을 줄 수 있어야 하기 때문이다. 과거에는 뛰어난 고객 경험은 물리적인 오프라인 매장에서만 달성할 수 있다고 생각했던 럭셔리 브랜드들까지도 이제 대부분 e 커머스 사이트에 투자하는 이유다. 물론 e 커머스 채널이 성장하는 유통채널이기도 하지만 판매 외에도 고객 커뮤니케이션 채널로서 매우 중요하기 때문이다. 신규 고객의 발굴과 함께, 사람들이 더 많은 시간을 소비하는 페이지, 클릭 제품 등을 확인하여 디지털 마케팅만이 아니라 오프라인 마케팅 전략에 이러한 데이터를 활용할 수 있기 때문이다.

그리고 온라인 내 여러 사이트에서 탐색을 하고 오프라인으로 넘어간 경우 단절되기 쉬운 데이터의 수집과 활용이 가능해야 한다. 오프라인 데이터와 온라인 데이터를 정확하고 지능적인 방식으로 결합하여 적시에 올바른 소비자에게 도달할 수 있게 하는 일은 고객 터치포인트가 많은 자동차 산업에서 특히 중요하다. 자동차 회사의 경우 방문자가 웹사이트, 앱 및 온라인 광고에 노출된 데이터를 온라인으로 수집한다. 또한 대리점 및 자동차 쇼와 같은 오프라인 이벤트를 통해서도 고객 데이터를 수집한다. 이와 함께 운전자가 차량을 운영하는 동안 차량 내 데이터를 수집하기도 하고, 운전자의 차량 기능과 앱과의 상호 작용에서 데이터를 수집하기도 한다. 마지막으로 파트너 및 데이터 판매자로, 즉 보험회사, 은행, 기타 금융기관의 소득 데이터 등을 통해 고객 데이터를 수집한다. 그렇지만 이렇게 복잡한 데이터들 사이에서 비즈니스 의사결정에 유용한 방식으로 이 데이터들을 수집하고 병합하고 일관된 메시지 전달과 고객 경험을 제공하는 숙제를 해결한 회사는 없는 것 같다. 현재 진행형인 이 과제를 마케터로서는 관심을 갖고 볼 영역이라고 생각한다.

온라인 데이터의 제한에 대한 대안은 다이렉트 메일 기반 오프라인 마케팅 접근 방식을 통해 찾아야 한다. 기존 다이렉트 메일 캠페인의 고객 데이터가 있다면 현재 고객들의 퍼스트 파티 목록을 작성하고, 타사 제3자 오프라인 데이터를 활용하여 정확한 유사 모델을 만들 수 있다고 한다. 이렇게 하면 온라인 데이터를 사용하여 만들 수 있는 것보다도 훨씬 더 정교한 타겟팅 프로필을 제공할 수 있을 것이고 잠재 고객을 찾을 수 있다. 페이스북과 같은 온라인 환경에서 메일 파일을 모델링 한 데이터관리 플랫폼을 통해 잠재 고객을 디지털 방식으로 리타겟팅한 사례들을 종종 볼 수 있다. 브랜드의 메일을 수신하기 전 페이스북 뉴스피드 광고를 본 다이렉트 메일 수신자들의 구매 전환율은 다이렉트 메일만 받은 사람 대비 확실히 좋은 성과를 가져온다고 한다. 기업들이 고객과의 상호 작용하는 방식은 변화하고 있다. 지금 여러분의 회사는 소비자가 구체적인 의도나 가치교환을 목적으로 직접 입력한 고객들의 관심사 정보, 구매의사 등의 고객 데이터들을 어떻게 활용하고 있는지 그리고 타 산업 또는 동종업계에서는 데이터를 이용한 어떠한 개인화 시도들을 하고 있는지 알아야 한다.