스타벅스는 글로벌 커피 브랜드의 대표주자이다. 세계 어느 나라든, 스타벅스를 실제로 이용하지 않는 사람일지라도 커피하면 가장 먼저 생각나는 브랜드는 스타벅스일 것이다. 한국도 예외는 아니다. 1999년, 이대점이 오픈한 이후로 2016년에는 한국 스타벅스 1000호점이 생겼다. 물론 많은 수의 점포만이 명성의 원인은 아닐 것이다. 스타벅스가 세계적 브랜드가 된 이유 중의 하나는 그들의 데이터 활용 방식에 있다.
AI를 기반으로 비즈니스 컨설팅을 제공하는 AI Prescience의 공동창업자 Was Rahman은 스타벅스를 이렇게 설명했다.
"스타벅스는 커피 기업이 아닌 데이터 테크 기업이다."
2008년, 세계적 금융 위기의 여파로 스타벅스의 여러 매장이 폐쇄하는 상황에 놓이며, 당시 스타벅스 회장이었던 Howard Schultz는 매장 위치를 결정하는 데 분석적인 데이터 활용의 필요성을 느꼈다고 한다.
인간의 경험과 판단을 증명하는 수단으로서의 데이터가 아니라 데이터를 중심으로 판단을 내리는 Data-Driven 의사결정 방식을 채택하면서 스타벅스는 성공적인 데이터 활용 사례 기업으로 뽑힐 수 있었다.
스타벅스는 어떤 방식으로 비즈니스에 유용한 데이터를 수집했을까? 고객의 입장에서 커피를 소비하는 과정을 돌아보며 그 방법을 알아보도록 하자.
아침 출근 길, 스타벅스로 커피를 사러 간다. 우리가 커피를 살 때, 기업에는 어떤 데이터가 쌓일까? 스타벅스에서 커피를 구매하며 카드를 긁는 순간, 스타벅스의 결제 기계에는 이러한 정보들이 쌓인다.
기술이 더욱 발전한 현재는 비단 결제 기계에서뿐만 아니라 개인이 지닌 스마트폰을 통해 구매로 가는 과정 중 쌓이는 데이터도 수집할 수 있다.
앱로그 데이터(Applog Data)란, 개인이 어플 내에서 한 모든 행동이 저장된 데이터를 말한다. 우리가 스타벅스에 가기도 전, 인스타그램과 같은 SNS에 게시된 스타벅스 광고를 터치하게 되면 그 기록이 그 SNS 앱로그 데이터에 남는다.
또한, 신속한 구매를 위해 스타벅스 어플의 사이렌 오더 기능을 활용하면 스타벅스 앱로그 데이터에 관련 기록이 쌓인다. (혹은, 매장에서 직접 결제의 경우 앞서 설명한 사례처럼 결제 기계에 구매 기록 데이터를 남긴다.)
매장에 입장하면 스마트폰 무선 신호가 매장에 달린 센서에 포착되면서 입장에서 퇴장에 이르기까지의 여정을 담은 데이터 기록이 쌓이기 시작한다.
커피를 기다리는 짧은 시간, 이목을 끄는 형형색의 텀블러와 맛있어 보이는 케이크와 디저트를 구경한다. 놀랍게도 이 과정(행동, 유지시간) 또한 매장의 센서에 포착되어 기록된다.
마지막으로 커피를 받고 나가기까지 매장을 나가기 전의 모든 여정이 스타벅스의 데이터 기록에 남는다.
정리하면, 스타벅스 고객의 데이터는 SNS에 게시된 광고와 자사 어플의 앱로그 데이터, 그리고 매장 센서와 고객의 스마트폰 신호를 통해 수집된다. 수집되는 정보의 유형은 점포, 품목, 이목을 끈 광고 등 매장과 관련된 정보와 구매 시간, 머문 시간, 행동 패턴 등 고객과 관련된 정보가 있다.
그렇다면 이렇게 모인 데이터는 기업의 이해관계자들에게 어떤 인사이트를 제시해줄까? Howard Schultz가 제시한 스타벅스의 효과적인 데이터 분석 사례는 아래와 같다.
- 개인화된 프로모션
- 신제품 개발
- 신규 매장 오픈 계획
- 메뉴 개선 및 변경
- 최적화된 장비 관리
🙋♀️ 개인화된 프로모션
스타벅스의 많은 점포만큼 수 많은 고객들이 스타벅스를 이용한다. 이들 중에는 오래된 단골부터 이제 막 스타벅스의 매력을 알기 시작한 고객들도 있을 것이다. 누군가에게는 꼭 필요한 정보가 또 다른 누군가에게는 쓸모 없을 수 있다. 마케팅에 소요되는 비용을 줄이기 위해서라도 개인화된 프로모션은 기업의 중요한 운영 전략이 되어야 한다.
스타벅스가 주목하는 점은 소비자의 이전 주문에 따라 추천할 수 있는 신상품의 예측이다. Rachman은 개별 고객의 구매 패턴을 아는 것이 스타벅스가 개인화된 제안을 할 수 있게 하는 원동력이라고 한다. 스타벅스는 자사 어플을 활용하여 고객이 주문한 상품과 시간, 심지어 해당 지역의 계절 등의 다양한 데이터를 수집함으로써 고객의 미래 선호 제품에 대한 예측을 시도하고 있다.
🍰 신제품 개발
개인화된 프로모션만큼 중요한 항목은 신제품 개발일 것이다.
때로는 단골 손님도 새로운 시도를 원한다. 그러나 그 시도가 그들이 이전에 소비했던 것과 완전히 무관해서는 안 된다. 톡톡 튀는 아이디어라 할 지라도 너무 파격적인 시도는 실패할 가능성이 높다. 따라서, 기존 제품의 익숙함에서 살짝 벗어나 새로운 맛이 가미된 제품이 가장 좋은 선택이 될 것이다.
스타벅스는 이러한 섬세한 시도를 위해 데이터 분석을 택했다. 기존의 제품을 활용하며 새로운 시도를 한 것이다. 예컨대, 할로윈 시즌에 사람들에게 익숙한 호박이라는 재료를 기존의 음료에 녹여냈다. 그러자 그 반응은 가히 폭발적이어서 가을 동안 고객의 수가 대폭 증가하였다.
가정용 커피 시장 진출도 이러한 인사이트에서 시작됐다. 가정용 커피에 어떤 제품을 타게팅할 지를 결정하는 문제에서 홈드링커 고객들이 선호하는 제품을 데이터를 통해 알아냈고 이를 기반으로 가정용 제품에 무설탕 음료나 우유가 들어간 제품, 들어가지 않은 음료를 선택했고 그 결과 또한 성공적이었다.
🌇 신규 매장 오픈 계획
앞서 언급했듯, 스타벅스가 경제적인 위기를 겪을 때, Schultz가 가장 고민했던 부분은 신규 매장의 위치 선정이었다. 그도 그럴 것이 장소의 선정은 데이터 분석 중 어려운 과제에 속한다.
스타벅스가 선택한 방법은 예상되는 모든 요인에 대해 예측하고 대응하는 것이었다. 예측 모델에 가장 효과적인 방법은 AI를 활용하는 것이다. 예측에 활용된 요인들은 인구, 소득 수준, 교통 이었다. 이 요인들의 조합으로 예상되는 매출과 이익 등을 계산하여 가장 큰 성과를 이룰 수 있는 장소를 선정하였다.
이러한 기술은 지리 정보 시스템(GIS, Geospatial Information System)으로 잘 알려져 있다.
스타벅스의 기가 막힌 자리 선정은 우리가 커피가 생각날 때마다 손쉽게 스타벅스에 갈 수 있게 하는 원인이 되었고 이는 두 말 할 것 없이 스타벅스의 매출 상승에 기여하였다.
📋 메뉴 개선 및 변경
앞선 사례들에서 알 수 있듯이 스타벅스는 다양한 변화를 추구해왔다. 특히, 제품에서 여러 시도가 이루어졌다. 그런데 이러한 변화를 담지 못하는 요소가 있었다. 바로 '메뉴판'이었다. 기존의 인쇄된 메뉴판은 주기적인 업데이트를 반영하지 못했다. 따라서, 쓰고 지우고를 반복할 필요 없는 디지털 간판이 도입되었다.
이는 아주 획기적인 선택이라 할 수 있는데 언제 어디서든 고객의 니즈에 의해 상품의 선호에 대한 변화가 생겼을 때, 그 결과를 즉시 반영할 수 있기 때문이다. 이로 인해 시간, 날씨, 계절과 같은 가변적인 지표를 활용하여 현지 환경을 기반으로 한 제품 추천이 가능하게 되었다.
🔧 최적화된 장비 관리
Rachman은 고장난 기계가 사업 성과에 파괴적인 영향을 준다고 말했다. 스타벅스는 이를 방지하기 위해 데이터 분석과 AI를 활용하여 기계 고장과 유지 보수 필요성을 사전에 예측하는 방법을 선택했다. 기계가 고장나기도 전에 미리 유지 보수가 필요한 시점을 발견하여 문제를 해결하는 것이다.
스타벅스의 플래그십 스토어와 컨셉 스토어에서만 한정적으로 사용되고 있는 클로버X는 단순한 커피 머신이 아니다. 클라우드와 연결되어 있어 만들어지는 커피에 대한 정보뿐만 아니라 매장의 여러 운영 데이터를 수집하고 원격 장애 진단과 수리가 가능할 것으로 기대되는 모델이다.
또한 스타벅스는 매장에서 사용하고 있는 오븐에 컴퓨터 제어를 도입하여 전 세계에서 통일된 온도를 사용하는 것을 시도하고 있다. 현재 기계는 USB에 의존하여 업데이트 하고 있지만 클라우드가 상용되면 AI가 직접 업데이트를 시도하는 때가 올 것이다.
스타벅스가 세계적 브랜드라는 위상을 유지할 수 있는 데에는 미래 기술에 대한 도전 정신과 다양한 시도, 적용 가능한 전략과 실행 등이 기여했다고 본다.
더 많은 기업들이 스타벅스의 사례를 본받아 데이터 분석과 AI 기술을 비즈니스에 도입하고자 노력한다면 혁신적인 결과를 얻을 수 있지 않을까? 중요한 것은 단순히 기술만을 도입해서는 안된다는 것이다.
스타벅스가 성공한 것은 첨단 기술의 힘보다 사업에 꼭 필요한 분석가의 인사이트가 적절히 잘 발휘되었기 때문이라고 생각한다. 따라서, 성공한 기업의 사례를 카피하는 것에 그치지 말고 각자의 비즈니스 영역에 대한 깊은 고민과 알맞은 전략의 개발 등의 노력을 이어 나가야 할 것이다.
마지막으로 이 포스팅에 기초가 된 Was Rachman의 문서의 url을 남긴다. 관심있는 분이라면 꼭 한 번 읽어보길 바란다.
