ShopGrok( )은 소매 및 소비재 시장 부문에 소비자 인사이트 및 데이터 분석 서비스를 제공하는 호주 스타트업입니다.
ShopGrok 고객사는 시장 인사이트 확보, 가격 및 제품 라인 최적화, 해당 정보를 기반으로 한 프로모션 활동·가격 정책·제품 제공에 관한 효과적 의사결정을 위해 당사 제품을 활용합니다.
현재 대부분의 고객사는 호주와 뉴질랜드에 기반을 두고 있습니다. 호주에서는 상위 20개 소매업체 중 최소 4분의 1 이상을 대상으로 서비스를 제공합니다. 또한 글로벌 대형 마켓플레이스 일부에도 재고 및 가격 최적화 지원을 제공하고 있습니다. 당사는 상당히 빠르게 성장 중이며, 향후 몇 년 내에 다른 시장 진출을 시작하고 제품의 확장성을 개선할 계획입니다. 이를 통해 더 많은 고객사를 효율적으로 지원할 수 있을 것입니다.
저희 제품의 핵심 사용자는 일반적으로 소매업체 내 ‘카테고리 매니저’라고 불리는 분들입니다. 이들은 매대나 온라인 스토어에 진열할 상품을 선정하고 해당 상품의 가격을 책정하는 책임을 맡고 있습니다. 일반적으로 이들은 자신의 시장과 고객을 매우 잘 알고 있습니다. 다만 데이터 활용에 도움이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 저희는 고객이 기술이나 데이터 전문가가 아니더라도 신속하게 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 실무자용 도구를 개발했습니다.
일반적인 소매업체는 20,000개에서 100,000개에 달하는 제품을 취급합니다. 그러나 고객의 가격 인지도에 실질적으로 영향을 미치는 제품은 그중 100~200개에 불과할 것입니다. 저희가 고객사가 달성하도록 지원하는 것은 경쟁력 있는 가격 책정을 통해 매출과 소비자 충성도를 동시에 높이는 것입니다. 핵심은 가격 경쟁력을 유지하면서도 건강한 제품 마진 또는 판매 마진을 확보하는 데 있습니다. 이는 매우 섬세한 균형 조정 작업이며, 저희는 시장 동향에 대한 실시간 인사이트를 제공함으로써 고객사가 더 나은 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 최적화 과정을 지원합니다.
저희는 거의 4년 동안 사업을 운영해 왔습니다. 제 개인적인 배경은 소매업에 있습니다. 호주 최대 슈퍼마켓인 울워스에서 3년간 가격 전략 및 가격 분석 책임자로 근무했습니다. 그 전에는 맥킨지에서 경영 컨설턴트로 일했습니다. 그래서 저희의 핵심 역량은 가격 전략, 가격 분석, 그리고 데이터 엔지니어링에 있습니다.
초기에는 제가 직접 소매 전자상거래 웹사이트의 웹 데이터 수집 플랫폼을 구축했습니다. 당시에는 공개 웹사이트에 접근하는 것이 훨씬 쉬웠습니다. 그러나 지난 4년간 공개 웹 데이터 확보가 점점 더 어려워지고 있음을 확인했습니다. 따라서 웹 데이터 수집 자체보다는 데이터 매칭, 모델 구축, 인사이트 도출, 분석 구축 등 핵심 역량에 집중할 수 있도록 효율적인 방안을 제공해 줄 파트너사가 필요했습니다. 고객사가 기대하는 바로 그 부분입니다.
우리는 약 1년 반 전 네트워크 접근을 위해 Bright Data를 사용하기 시작했으며, 점차 추가 제품을 도입했습니다. 대규모 데이터 센터, 다수의 데이터 센터 존, 주거용 존을 보유하고 있으며, 웹 언락커(Web Unlocker)도 활용 중입니다.
Bright Data가 다양한 계층의 제품을 제공하기 때문에 비용 효율적이라는 점을 확인했습니다. 웹사이트에 따라 간단히 확장하거나 축소할 수 있습니다. 일부 웹사이트는 Web Unlocker 같은 더 복잡한 도구가 필요한 반면, 다른 곳에서는 데이터 센터 IP만 사용하면 됩니다. 따라서 복잡성 수준별로 선택지가 있으며, 이를 구성하고 모니터링하며 비용을 추적하는 것이 매우 쉽습니다. Bright Data는 웹 데이터 수집 환경 구축과 모니터링 시스템 운영에 드는 시간, 노력, 인력을 크게 절감해 주었습니다. 대부분의 작업을 Bright Data에 의존할 수 있습니다.
제품 및 가격 데이터 수집은 외부에서 보는 것보다 훨씬 복잡합니다. 오늘날 많은 웹사이트에서 가격은 지역 기반이며 우편번호에 크게 좌우됩니다. 우리는 Bright Data 네트워크를 활용하여 다양한 지역에 대한 지리적 위치 기반 가격을 확보합니다. Bright Data가 특히 유용한 사례는 호주 내 주(州) 나 다른 국가 등 특정 지역을 정확히 타겟팅할 수 있다는 점입니다.
데이터 관점에서 우리는 원본에서 데이터를 수집하려 합니다. 웹사이트의 API든 무엇이든 가능한 한 많은 데이터를 확보하려 합니다. 과거에는 프로세스가 느려 요약 데이터만 수집했을 수 있지만, 이제 대부분의 공개 웹사이트에서 공개 데이터를 더 효율적으로 접근할 수 있게 되어 더 많은 데이터를 수집하고 이를 통해 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 단순히 제품명과 가격만 수집하는 대신, 성분과 제품 사양, 원산지, 다양한 제품의 영양 정보까지 수집합니다. 가격 측면에서는 현재 가격뿐만 아니라 ‘이전 가격’, ‘현재 가격’, 진행 중인 모든 프로모션 가격도 수집합니다. 이를 통해 과거보다 훨씬 더 많은 정보에 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 접근은 고객에게 훨씬 더 나은 인사이트를 제공하는 데 기여합니다.
Bright Data와의 협력 경험은 매우 훌륭했습니다. 고객 서비스는 탁월했으며, 매우 신속하게 대응해 주었고, 항상 우리의 문의에 기꺼이 답변해 주었습니다.
앞으로 우리는 사용 중인 다양한 네트워크에 대한 매우 정밀한 정보 관리를 위해 더 많은 제어권을 제공하는 프록시 매니저 솔루션을 검토 중입니다. 가까운 시일 내에 이를 도입하여 더욱 강력한 통제력을 확보할 계획입니다. 또한 Bright Data에는 아직 시도하지 않은 다양한 제품들이 있으며, 예를 들어 웹 스크레이퍼 IDE와 같은 제품들을 향후 활용해 볼 예정입니다.
웹 데이터는 거의 모든 산업에서 성공의 핵심 요소이지만, 소매업 출신인 저에게는 절대적으로 필수적입니다. 오늘날 소매업에서 가격은 매우 투명하며 소비자는 해당 제품을 판매하는 모든 소매업체의 가격을 쉽게 확인할 수있습니다 . 따라서 고객이 구매 고려 대상에 포함된 특정 제품을 판매하는 경우, 가격이 허용 가능한 범위 내에 있지 않으면 고객은 단순히 구매하지 않을 것입니다.
소매 판매 측면에서 고객 충성도는 사상 최저 수준이며, 현재 가격 책정이 소매업의 핵심 요소입니다. 따라서 제안의 다른 측면이 효과를 발휘하기 전에 가격을 정확히 설정해야 합니다.
데이터 양 측면에서는 많을수록 항상 유리합니다. 현재 가격 책정은 매우 동적이어서, 예를 들어 많은 고객들이 아마존에 노출되어 있습니다. 아마존이 특정 상품의 가격을 하루에 10~20회까지 변경한다는 사실을 우리는 알고 있습니다. 따라서 아마존과 같은 기업을 따라잡지 못한다면 뒤처질 수밖에 없습니다.
