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문제 정의
- 또한 수집된 데이터를 분석한 결과를 활용할 수 있는 시스템 어플리케이션도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 상의 담론을 실시간으로 수집 및 저장하고 키워드를 중심으로 SNS 데이터와 판매 데이터를 매칭하여 그 분석 결과를 제공하는 S-POS(Social POS) 시스템을 제안하였다. 특히 S-POS 시스템은 시스템 어플리케이션으로 기존의 유통망에 보급되어 있는 POS 시스템을 활용하고 판매 집계정보와 더불어 SNS 분석 결과를 시스템 사용자에게 실시간으로 제공함에 따라 고객 접점에서의 다양한 마케팅 활동을 지원할 수 있다.
- 또한 고객 접점 서비스의 질적 향상을 위해서는 적절한 시스템 어플리케이션이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경에서 폭넓게 활용되고 있는 POS 시스템을 시스템 어플리케이션으로 활용하는 한편 SNS 데이터와 판매 데이터 간의 매칭을 통해 분석 결과를 제공하는 시스템을 제안하여 위와 같은 한계점을 해결하려 한다.
제안 방법
- S-POS 내의 TPAS를 통해 매칭 및 분석된 결과는 POS D/B에 저장되고 해당 결과를 판매자가 고객 접점 서비스에 활용하기 위하여 본 연구에서 제안하는 시스템은 단말기 내의 다음과 같은 서비스의 제공이 가능하다. 첫째, 카테고리별 판매 순위 정보를 제공한다.
- 즉 해당 정보를 통해 제품의 중점적 판매 시기, 카테고리 내 판매현황, 판매 추이 등을 파악할 수 있어 제품군에 따른 전략 수립이 가능하다. 둘째, POS D/B에 저장된 분석 데이터를 기반으로 이슈 트리맵과 키워드 중심 관계도를 작성하여 서비스한다. 이슈 트리맵은 트위터 상에서 언급되는 키워드를 시각화한 그래프이며 키워드 중심 관계도는 키워드와 해당되는 제품 카테고리 간의 관계를 시각화한 그래프를 의미한다.
- 따라서 본 연구에서는 먼저 SNS의 담론을 실시간으로 수집 및 저장하는 한편 키워드를 중심으로 SNS 데이터와 POS 판매 데이터를 매칭하여 고객서비스의 질을 높일 수 있는 S-POS(Social POS) 시스템을 제안한다. S-POS 시스템은 기존의 유통망에 보급되어 있는 POS(판매시점 정보관리, Point Of Sales) 시스템을 소셜 서비스를 이용할 수 있게 확장한 시스템으로, 고객 접점에서 한 차원 높은 서비스를 제공할 수 있다(Cho et al.
- 이를 위하여 벽지 제조업체와 유통업체의 정보 요구사항을 분석하여 데이터베이스를 설계하였으며 각 대리점에 설치된 POS 단말기와 제조업체의 POS 서버가 인터넷을 통해 서로 연결되어 정보를 공유하는 시스템을 설계하였다. 또한 POS 서버에 각 제조업체의 생산정보, 재고정보, 판매 정보를 관리하는 데이터베이스를 설계하여 재고 관리, 마케팅, 제품 개발, 대리점 측면에서의 활용방안을 제시하였다.
- 트위터와 POS로부터 수집된 데이터는 TPAS 내의 Gathering Engine에서 수집 및 처리되어 Mongo D/B에 저장되며 특히 Mongo D/B는 샤딩(Sharding)하여 데이터 크기의 증가에 상관없이 효율적인 처리가 가능하도록 시스템을 설계하였다. 또한 TPAS 내의 Matching Engine을 통해 키워드를 기반으로 Mongo D/B 내의 SNS 데이터와 판매 데이터를 매칭하고 분석하여 시스템 사용자의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있는 분석 결과를 제공한다. 이러한 시스템 구조 및 프로세스를 바탕으로 설계된 S-POS 시스템 사용자는 다음과 같은 전략 수립이 가능하다.
- 시스템이 제공하는 서비스 형태는 센터조회 서비스와 데이터 서비스로 구분되며 센터조회 서비스는 웹(web) 형태로 제공되며 수집한 POS 데이터의 월간, 주간 단위집계와 함께 각종 통계 정보를 제공하는 서비스이다. 또한 데이터 서비스는 전사정보를 통합하여 유통경로별 시장수요 예측과 생산예측 정보를 제공하여 고객사의 마케팅, 영업 전략의 최적화를 가능하게 한다. 다음으로 Park and Kim(2001)은 벽지 제조업체의 재고정보, 생산정보와 벽지 유통업체의 판매 정보를 제조업체와 유통업체 모두가 공유하고 활용할 수 있는 POS 시스템을 제안하였다.
- 즉, 신상품의 판매 현황과 해당 상품에 대한 정확한 의견의 수집이 가능하여 신상품 판매 및 마케팅 전략 수립이 용이해진다. 마지막으로 고객 관계 관리(CRM) 관점에서 S-POS 시스템은 고객의 구매 기록뿐만 아니라 다양한 분석 원천으로 사용될 수 있는 SNS 데이터의 수집 및 저장 방법을 제안한다. 고객 관계 관리는 기존 고객, 신규 고객 및 잠재 고객의 요구를 이해하고 예측하여 고객을 관리하는 것으로써 고객의 만족도를 극대화시키고 궁극적으로 이윤을 창출하는 과정으로 이를 위해서는 고객에 대한 다양한 데이터의 수집이 필수적이다(Kim et al.
- 본 연구에서 제안하는 S-POS 시스템은 크게 트위터 사용자의 의견을 수집하는 Twitter Side와 일련의 판매 프로세스로부터 생성된 데이터를 수집하는 POS Side, 그리고 수집된 데이터를 정제하고 분석하는 TPAS(Twitter&POS Analysis System)로 구성된다.
- 이러한 시각화 그래프를 통해 관리자는 SNS상에 활발히 논의되고 거론되고 있는 상품 또는 카테고리 및 연관 상품의 파악이 가능하여 교차 판매(Cross-selling) 및 상품 추천 등의 마케팅전략에 활용이 가능하다. 셋째, 키워드-판매 비교정보를 제공한다. 키워드-판매 비교는 키워드의 빈도수와 제품의 판매량을 비교하여 제공하는 정보로 종합적인 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있다.
- 다음으로 Park and Kim(2001)은 벽지 제조업체의 재고정보, 생산정보와 벽지 유통업체의 판매 정보를 제조업체와 유통업체 모두가 공유하고 활용할 수 있는 POS 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 벽지 제조업체와 유통업체의 정보 요구사항을 분석하여 데이터베이스를 설계하였으며 각 대리점에 설치된 POS 단말기와 제조업체의 POS 서버가 인터넷을 통해 서로 연결되어 정보를 공유하는 시스템을 설계하였다. 또한 POS 서버에 각 제조업체의 생산정보, 재고정보, 판매 정보를 관리하는 데이터베이스를 설계하여 재고 관리, 마케팅, 제품 개발, 대리점 측면에서의 활용방안을 제시하였다.
- 만약 설정한 키워드의 분류 카테고리가 존재하지 않을 때에는 시스템 관리자에게 재조정을 요청하고 그에 따라 지속적으로 시스템이 진화하는 구조를 지니고 있다. 즉 본 연구에서 제안하는 S-POS 시스템은 판매자의 제품 판매나 재고 현황에 적응 가능한 시스템 구조를 가지도록 설계되었다.
- 본 연구에서 제안하는 S-POS 시스템은 크게 트위터 사용자의 의견을 수집하는 Twitter Side와 일련의 판매 프로세스로부터 생성된 데이터를 수집하는 POS Side, 그리고 수집된 데이터를 정제하고 분석하는 TPAS(Twitter&POS Analysis System)로 구성된다. 트위터와 POS로부터 수집된 데이터는 TPAS 내의 Gathering Engine에서 수집 및 처리되어 Mongo D/B에 저장되며 특히 Mongo D/B는 샤딩(Sharding)하여 데이터 크기의 증가에 상관없이 효율적인 처리가 가능하도록 시스템을 설계하였다. 또한 TPAS 내의 Matching Engine을 통해 키워드를 기반으로 Mongo D/B 내의 SNS 데이터와 판매 데이터를 매칭하고 분석하여 시스템 사용자의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있는 분석 결과를 제공한다.
- 기업은 POS 시스템으로부터 획득되는 판매집계, 재고 집계 등의 데이터로부터 차기의 구매 및 재고 관리 계획을 수립한다. 하지만 현재의 POS 시스템이 제공하는 단편적인 정보만으로 제공하는 소비자 서비스는 한계가 있어, 본 연구에서는 실시간으로 수집 및 분석되는 SNS 데이터와 판매 데이터를 매칭하여 다음과 같은 서비스를 제공할 수 있는 S-POS 시스템을 제안하게 되었다. 첫째, SNS 상의 단어와 POS 데이터를 매칭하여 사용자에게 필요한 제품 추천이 가능하게 되었다.
대상 데이터
- 먼저 SNS를 제공하는 사이트의 개별적인 특징에 대한 고려가 부족하였다. SNS는 콘텐츠, 소통방법, 공유정보, 공유대상에 따라 각 사이트마다 고유한 특징을 지니고 있지만(Lee and Jung, 2010) 본 연구에서 제안하는 시스템은 트위터만을 그 분석 대상으로 한정하였다. 다음으로 시스템 사용자를 대상으로 한 만족도 조사 등의 시스템 성과 측정이 수행되지 않았다.
- 트위터 사용자의 의견은 연결 관계를 통하여 전파될 뿐만 아니라 리트윗 기능이 있어 트윗을 전달받은 사용자가 다시 한 번 자신의 연결 관계에 전파할 수 있어 의견의 파급속도가 빠르다. 또한 다양한 API를 제공하여 트위터 서버에 저장된 데이터의 수집이 용이하여(Kwaket al., 2011; Lee et al., 2011) 본 연구에서는 트위터를 대상으로 SNS 상의 담론을 수집한다. 다음으로 POS Side는 데이터 수집과 서비스 어플리케이션의 역할을 수행한다.
- 먼저 시스템 관리자는 매칭에 사용할 키워드를 지정하고 Twitter-Product Matcher는 해당 키워드에 부합되는 트위터 메시지와 상품정보를 검색하여 수집한다. 수집된 트위터 메시지와 상품의 분류 카테고리는 Category Classifier를 통해 분류되며 분류 결과는 트위터 ID, 상품 ID, 키워드와 함께 POS D/B에 수집된다. Matching Engine은 위의 절차를 지속적으로 수행하여 실시간으로 트위터 메시지와 상품을 매칭하며 카테고리 분류를 수행한다.
성능/효과
- 다음으로 Syed-Ahmad and Murphy(2010)은 오스트레일리아의 중소규모 여행회사인 Go Work about이 마이스페이스(MySpace)를 마케팅 도구로 활용한 사례를 분석하였다. 그 결과 지속적으로 SNS를 운영 및 관리할 수 있는 자원이 부족한 중소기업의 경우에도 SNS를 통해서 프로파일을 작성하고 소비자와 관계를 맺음으로써 소비자와의 신뢰 관계를 쌓을 수 있었으며 지속적인 상호작용에 따라 홍보 및 마케팅 활동이 용이해짐을 밝혀냈다. 이와 같이 최근 SNS가 기업의 마케팅 활동에 미치는 영향이 커짐에 따라 SNS 상의 담론을 분석하여 시장 상황 및 고객 특성을 파악하고 이를 기반으로 차별화된 서비스를 제공하려는 연구도 함께 진행되고 있다(Hong, 2011).
- 또한 POS 데이터로부터 할인, 쿠폰 등의 다양한 서비스 혜택을 제공할 수 있어 고객 신뢰도 향상을 가져올 수 있다. 둘째, 매장 관리 측면에서 정확한 판매 계산과 정산 시간 단축으로 효율적인 관리가 가능할 뿐만 아니라 실시간 재고 파악, 발주체계의 간소화가 가능하다. 셋째, 물류 및 경영 측면에서는 효율적인 물류 수급과 관리 체계의 확보가 가능하여 현금관리 개선과 재고관리비용 절감할 수 있다.
- 샤딩은 데이터베이스를 수평적으로 분할하여 데이터 크기의 증가와 관계없이 저장, 읽기, 출력에 있어 효율을 추구하는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서 제안하는 S-POS 시스템은 지속적으로 수집되는 데이터의 매칭 및 분석을 효율적으로 처리할 수 있다.
- 먼저 기업의 마케팅 활동에 SNS가 미치는 영향을 알아보기 위하여 Choi(2010)은 트위터(Twitter) 사례를 중심으로 분석하였다. 분석 결과 SNS는 적은 비용이 소요되는 마케팅 도구로 소비자와의 친밀한 소통 및 상호작용을 가능하게 하며 실시간으로 소비자 반응을 파악할 수 있어 브랜드에 대한 몰입된 경험을 바탕으로 소비자와 브랜드 간에 신뢰 관계 형성에 중요한 역할을 수행하였다. 따라서 SNS의 활용을 통해 마케팅 담당자는 브랜드 인지도부터 매출에 이르는 일련의 마케팅 과정을 동시적이고 상호적으로 추구할 수 있다.
- 둘째, 매장 관리 측면에서 정확한 판매 계산과 정산 시간 단축으로 효율적인 관리가 가능할 뿐만 아니라 실시간 재고 파악, 발주체계의 간소화가 가능하다. 셋째, 물류 및 경영 측면에서는 효율적인 물류 수급과 관리 체계의 확보가 가능하여 현금관리 개선과 재고관리비용 절감할 수 있다. 또한 정보관리 시스템의 활용으로 업무량 감소와 업무분속 및 현황 파악이 가능하다(Shin et al.
- (2013)은 해시태그를 이용해 사용자가 듣는 음악 정보와 트위터 정보를 결합해 해당 사용자와 유사한 성향을 가진 트위터 사용자를 검색하고 해당 사용자의 재생 목록을 분석하여 음악을 추천하는 기법을 제시하였다. 제안한 방법론에 따라 추천된 음악에 대한 사용자의 만족도는 기존의 음악 추천 기법보다 높은 것으로 평가되었다. 또한 Choi and Hwang(2012)은 트위터에서 사용자의 감정을 분석하고 분석한 감정에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안했다.
- 기업이 POS 시스템을 적극적으로 도입하는 이유는 다음과 같다. 첫째, POS 시스템을 활용한 종합적이고 신속한 매장 관리가 가능해 고객 측면에서 대기 시간 단축과 신선한 제품의 구매기회가 확대된다. 또한 POS 데이터로부터 할인, 쿠폰 등의 다양한 서비스 혜택을 제공할 수 있어 고객 신뢰도 향상을 가져올 수 있다.
- 이러한 시스템 구조 및 프로세스를 바탕으로 설계된 S-POS 시스템 사용자는 다음과 같은 전략 수립이 가능하다. 첫째, S-POS에서 제공되는 통계 정보를 기반으로 제품의 중점적 판매 시기, 카테고리 내 판매 현황, 판매 추이 등의 파악이 가능하여 제품군에 따른 차별화된 전략 수립이 가능하다. 둘째, 다양한 시각화 그래프를 통해 관리자가 SNS 상에 활발히 논의되고 있는 상품 또는 카테고리, 그리고 연관 상품을 확인할 수 있어 교차 판매 및 상품 추천 등에 활용 가능하다.
- 하지만 현재의 POS 시스템이 제공하는 단편적인 정보만으로 제공하는 소비자 서비스는 한계가 있어, 본 연구에서는 실시간으로 수집 및 분석되는 SNS 데이터와 판매 데이터를 매칭하여 다음과 같은 서비스를 제공할 수 있는 S-POS 시스템을 제안하게 되었다. 첫째, SNS 상의 단어와 POS 데이터를 매칭하여 사용자에게 필요한 제품 추천이 가능하게 되었다. 예를 들어 SNS 상의 사용자들이 현재 맵다라는 키워드를 지닌 담론을 주로 생성할 때 소비자가 라면을 구입하려 하면 매운 라면을 POS 단말기를 통해 추천할 수 있다.
- 또한 Choi and Hwang(2012)은 트위터에서 사용자의 감정을 분석하고 분석한 감정에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안했다. 해당 서비스에 대한 만족도 조사를 수행한 결과 제안한 방법론을 사용하였을 때 평균적으로 1.3점이 높은 점수를 획득하였다.
후속연구
- 첫째, S-POS에서 제공되는 통계 정보를 기반으로 제품의 중점적 판매 시기, 카테고리 내 판매 현황, 판매 추이 등의 파악이 가능하여 제품군에 따른 차별화된 전략 수립이 가능하다. 둘째, 다양한 시각화 그래프를 통해 관리자가 SNS 상에 활발히 논의되고 있는 상품 또는 카테고리, 그리고 연관 상품을 확인할 수 있어 교차 판매 및 상품 추천 등에 활용 가능하다. 마지막으로 신상품의 출시 전략에 있어 신상품이 속하는 카테고리 내의 기존 상품 매출 추세와 SNS 상의 이슈추세를 동시에 파악할 수 있어 전략적 의사결정에 활용할 수 있다.
- 다음으로 시스템 사용자를 대상으로 한 만족도 조사 등의 시스템 성과 측정이 수행되지 않았다. 따라서 향후 연구에서는 먼저 사용자의 만족도와 더불어 시스템 효율성 등의 성과측정을 수행하는 한편 트위터 외에 다른 SNS에 대한 분석도 가능하도록 하여 시스템의 분석 대상을 확장할 예정이다. 또한 S-POS 시스템의 효과성 및 효율성을 파악하기 위하여 소셜 서비스를 이용한 POS 시스템과 기존의 POS 시스템과 비교 분석하는 연구도 추후 필요하다고 판단된다.
- POS 시스템을 통해 수집되는 데이터는 고객의 구매 행동 파악과 소비자 중심 마케팅의 중요한 원천으로 사용될 수 있지만 적절한 분석 시스템의 부재로 소비자 변화에 신속하게 대응하는 마케팅 전략의 수립이 어렵다(Oh, 1998). 또한 POS 시스템으로부터 생성되는 판매 데이터와 더불어 다양한 데이터와 결합이 가능하다면 사용자가 시장 및 소비자에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것이다. 따라서 POS 시스템을 기반으로 고객에 대한 다양한 분석을 수행하여 그 결과를 바탕으로 사용자가 고객 접점에서 수준 높은 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 필요하다.
- 따라서 향후 연구에서는 먼저 사용자의 만족도와 더불어 시스템 효율성 등의 성과측정을 수행하는 한편 트위터 외에 다른 SNS에 대한 분석도 가능하도록 하여 시스템의 분석 대상을 확장할 예정이다. 또한 S-POS 시스템의 효과성 및 효율성을 파악하기 위하여 소셜 서비스를 이용한 POS 시스템과 기존의 POS 시스템과 비교 분석하는 연구도 추후 필요하다고 판단된다.
- 본 연구에서 제안하는 S-POS 시스템의 활용을 통해 시스템 사용자의 매장관리 및 판매전략 수립이 용이해지고 교차판매 및 상품추천 등 고객 접점에서 차별화된 서비스를 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
- 키워드-판매 비교는 [Figure 8]과 같이 서비스되며 특정 카테고리 또는 제품과 연관된 키워드의 빈도수와 판매량을 동시에 그래프로 확인할 수 있다. 이러한 비교 분석 결과를 바탕으로 시스템 사용자는 SNS 상에서 활발히 언급되고 있지만 아직 판매량이 많지 않아 충분한 재고를 확보하지 못한 상품에 대한 재고를 관리할 수 있으며 데이터에 기반한 상품 수요를 예측할 수 있어 향후 판매 전략 수립이 용이해진다.
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