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제다이 마인드 트릭과 지나치게 개인화된 캐주얼 쇼핑: 소매업의 미래 P1

David Tal, 발행인, 미래학자
@DavidTalWrites
링크드인

월, 09 / 14 / 2020 - 10 : 11

올해는 2027년입니다. 계절에 비해 따뜻하지 않은 겨울 오후, 쇼핑 목록의 마지막 소매점으로 걸어갑니다. 아직 무엇을 사고 싶은지 모르지만 특별해야 한다는 것은 알고 있습니다. 어쨌든 기념일이고 어제 Taylor Swift의 컴백 투어 티켓을 사는 것을 잊어버린 당신은 여전히 개집에 있습니다. 아마도 그 새로운 태국 브랜드인 Windup Girl의 드레스가 그 트릭을 할 것입니다.

주위를 둘러본다. 매장이 엄청 큽니다. 벽은 오리엔탈 디지털 벽지로 빛나고 있습니다. 당신의 눈 구석에서 당신은 호기심 많은 시선으로 당신을 쳐다보는 점원을 발견합니다.

'오, 좋아'라고 생각합니다.

담당자가 접근을 시작합니다. 한편, 당신은 등을 돌리고 그녀가 힌트를 얻기를 바라며 드레스 섹션을 향해 걷기 시작합니다.

"제시카?"

당신은 당신의 트랙에서 죽음을 멈 춥니 다. 당신은 담당자를 돌아봅니다. 그녀는 웃고 있다.

"당신일 수도 있다고 생각했습니다. 안녕하세요, 저는 Annie입니다. 당신이 도움을 받을 수 있을 것 같습니다. 추측해 보겠습니다. 선물, 기념일 선물을 찾고 계십니까?"

눈이 커집니다. 그녀의 얼굴이 밝아집니다. 당신은 이 여자를 만난 적이 없고 그녀는 당신에 대해 모든 것을 알고 있는 것 같습니다.

"기다리다. 어떻게-”

"이봐, 내가 너에게 직접 말할거야. 우리 기록에 따르면 당신은 지난 26 년 동안 일년 중 이맘때쯤 우리 가게를 방문했습니다. XNUMX 허리. 드레스는 일반적으로 젊고, 날카로우며, 우리의 밝은 흙색 컬렉션에 약간 치우쳐 있습니다. 아, 그리고 매번 추가 영수증을 요청할 때마다. ... 그래서 그녀의 이름은 무엇입니까?"

"셰릴." 당신은 충격을 받은 좀비 상태로 대답합니다.

애니는 알면서도 웃는다. 그녀는 당신을 얻었다. "알잖아, Jess" 그녀가 윙크하며 "내가 연결해줄게." 그녀는 손목에 장착된 스마트 디스플레이를 확인하고 몇 가지 메뉴를 스와이프하고 탭한 다음 다음과 같이 말합니다. 여자?"

"어, 나- Windup Girl이 멋있다고 들었어."

애니는 고개를 끄덕인다. "나를 따라와."

상점을 나갈 때까지 예상했던 것보다 짧은 시간에 예상했던 것의 두 배(Annie가 제공한 맞춤 판매를 감안할 때 어떻게 구매하지 않을 수 있습니까?)를 구매했습니다. 당신은 이 모든 것이 약간 이상하게 느껴지지만 동시에 Sheryl이 좋아할 제품을 정확히 샀다는 사실에 매우 만족합니다.

지나치게 개인화 된 소매 서비스는 소름 끼치지만 놀랍습니다.

위의 이야기는 약간 스토커처럼 들릴 수 있지만 안심하십시오. 2025년에서 2030년 사이에 일반적인 소매 경험이 될 수 있습니다. 그렇다면 Annie는 정확히 어떻게 Jessica를 잘 읽었습니까? 그녀는 어떤 제다이 마인드 트릭을 사용 했습니까? 이번에는 소매업체의 관점에서 다음 시나리오를 고려해 보겠습니다.

시작하기 위해 스마트폰에 항상 켜져 있는 일부 소매 또는 보상 앱이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 앱은 문을 나서는 즉시 매장 센서와 통신합니다. 상점의 중앙 컴퓨터는 신호를 수신한 다음 회사 데이터베이스에 연결하여 상점 및 온라인 구매 내역을 소싱합니다. (이 앱은 소매업체가 앱 내에 안전하게 저장된 신용 카드 번호를 사용하여 고객의 과거 제품 구매를 찾을 수 있도록 함으로써 작동합니다.) 이후에 이 정보는 완전히 맞춤화된 판매 상호 작용 스크립트와 함께 다음을 통해 매장 담당자에게 전달됩니다. 어떤 형태의 블루투스 이어폰과 태블릿. 그러면 매장 담당자가 고객의 이름을 부르고 알고리즘이 해당 고객의 관심을 끌 것으로 판단한 품목에 대해 독점적인 할인을 제공할 것입니다. 더 황당하지만 이 일련의 전체 단계는 몇 초 안에 완료됩니다.

더 깊이 파고들면 더 큰 예산을 가진 소매업체는 이러한 소매 앱을 사용하여 자신의 고객 구매를 추적하고 기록할 뿐만 아니라 다른 소매업체에서 고객의 메타 구매 내역에 액세스할 수 있습니다. 결과적으로 앱은 각 고객의 전반적인 구매 내역에 대한 더 넓은 시야를 제공할 뿐만 아니라 각 고객의 쇼핑 행동에 대한 더 깊은 단서를 제공할 수 있습니다. (이 경우 공유되지 않는 메타 구매 데이터는 자주 방문하는 특정 매장과 구매하는 품목의 브랜드 식별 데이터입니다.)

그건 그렇고, 혹시 궁금해 하시는 분들을 위해 제가 위에서 언급한 앱을 누구나 가지고 있을 것입니다. 소매 상점을 "스마트 상점"으로 전환하기 위해 수십억 달러를 투자하는 진지한 소매상은 그보다 적은 것을 받아들이지 않을 것입니다. 사실, 시간이 지남에 따라 대부분은 할인이 없는 한 어떤 종류의 할인도 제공하지 않습니다. 이 앱은 또한 관광 명소를 지나갈 때 기념품, 밤을 지새운 후에 경찰서를 방문할 때 법률 서비스와 같이 위치를 기반으로 한 맞춤형 제안을 제공하는 데 사용됩니다. B점에 들어가기 직전 A점에서 할인.

마지막으로, 미래의 스마트 만물 세상을 위한 이러한 소매 시스템은 Google 및 Apple과 같은 기존 단일체에 의해 지배될 가능성이 가장 높습니다. Google 지갑 과 애플을 지불—특히 Apple은 이미 850억 XNUMX천만 개 이상의 신용 카드를 보유하고 있습니다. 아마존이나 알리바바도 대부분 자체 네트워크 내에서, 그리고 잠재적으로 올바른 파트너십과 함께 이 시장에 뛰어들 것입니다. Walmart 또는 Zara와 같이 깊은 주머니와 소매 지식을 갖춘 대규모 대중 시장 소매업체도 이 조치에 참여할 동기를 부여받을 수 있습니다.

소매 직원은 고도로 숙련된 지식 근로자가 됩니다.

이러한 모든 혁신을 감안할 때 겸손한 소매 직원이 에테르 속으로 사라질 수 있다고 생각하기 쉽습니다. 사실 그것은 진실과 거리가 멀다. 살과 혈액 소매 직원은 소매점 운영에 있어 더욱 중요해질 것입니다.

한 가지 예는 여전히 방대한 면적을 감당할 수 있는 소매업체에서 발생할 수 있습니다(백화점을 생각해 보십시오). 이러한 소매업체는 언젠가 매장 내 데이터 관리자를 갖게 될 것입니다. 이 사람(또는 팀)은 매장의 뒷방에서 복잡한 지휘 센터를 운영할 것입니다. 경비원이 의심스러운 행동에 대해 일련의 보안 카메라를 모니터링하는 것과 유사하게 데이터 관리자는 구매 경향을 보여주는 컴퓨터 오버레이 정보로 쇼핑객을 추적하는 일련의 화면을 모니터링합니다. 고객의 역사적 가치(구매 빈도 및 이전에 구매한 제품 또는 서비스의 금전적 가치에서 계산)에 따라 데이터 관리자는 매장 담당자에게 인사를 하도록 지시할 수 있습니다(애니 수준의 맞춤형 관리를 제공하기 위해). , 또는 계산원에게 계산대에서 현금화할 때 특별 할인이나 인센티브를 제공하도록 지시할 수 있습니다.

한편, 그 애니 소녀는 기술적인 이점이 전혀 없어도 일반 매장 직원보다 훨씬 더 날카로워 보이지 않습니까?

스마트 매장(빅 데이터 지원, 매장 내 소매)의 이러한 추세가 시작되면 오늘날의 소매 환경에서 볼 수 있는 것보다 훨씬 더 잘 훈련되고 교육받은 매장 담당자와 상호 작용할 준비를 하십시오. 생각해 보십시오. 소매업체는 귀하에 대한 모든 것을 알고 있는 소매용 슈퍼컴퓨터를 구축하는 데 수십억 달러를 투자하고 이 데이터를 사용하여 판매를 할 매장 담당자를 위한 양질의 교육 비용을 저렴하게 사용하지 않을 것입니다.

사실, 교육에 대한 이 모든 투자를 통해 소매업에서 일하는 것은 더 이상 과거에 겪었던 막다른 고정 관념을 갖지 않을 것입니다. 가장 우수하고 데이터에 정통한 매장 담당자는 그들이 일하기로 결정한 매장으로 고객을 따라갈 안정적이고 충성도 높은 고객 그룹을 구축할 것입니다.

우리가 소매 경험에 대해 생각하는 방식의 이러한 변화는 시작에 불과합니다. 소매 시리즈의 다음 장에서는 미래의 기술이 오프라인 매장에서의 쇼핑을 온라인 쇼핑처럼 원활하게 만드는 방법을 탐구할 것입니다.