1. 고객사

Hxxxx 보험 서비스 네트워크 (고객사 요청에 따라 익명 처리)

2. 적용 솔루션

• AI 기반 Audience Analytics

• Spatial Heatmap Analysis (공간 히트맵 분석)

3. 도입 배경

광고 콘텐츠 효과 측정의 어려움
매장 입구 디지털 사이니지에 다양한 보험 상품 광고가 송출되고 있었지만, 실제로 어떤 메시지가 매장 방문으로 이어지는지 정량적으로 측정할 수 있는 도구가 부족했다.

매장 내 고객 경험 데이터 단절
광고를 보고 매장에 들어온 고객의 이동 경로와 행동 데이터를 추적할 수 없어 매장 레이아웃 최적화와 효과적인 마케팅 전략 수립이 어려웠다.

지점 운영 비효율 문제
요일 및 시간대별 방문 패턴에 대한 정확한 데이터가 부족해 상담 인력 배치가 비효율적이었고, 갑작스러운 방문 증가 시 상담 기회를 놓치는 경우가 발생했다.

4. 제공 솔루션

광고 → 매장 유입 전환 분석

• 입구 사이니지 광고 시청자와 실제 매장 방문 고객 간의 상관관계 분석

• 연령·성별 등 고객 특성별 광고 주목도 및 유입 전환율 분석

• 성과가 높은 광고 콘텐츠 선별을 위한 데이터 제공

고객 동선 및 공간 이용 분석

• 매장 내 특정 구역에서의 고객 이동 경로 및 체류 시간 분석

• 매장 운영 전략 및 공간 활용 최적화를 위한 데이터 제공

분석 시스템 및 리포트 제공

• 광고 성과 및 매장 방문 패턴을 모니터링할 수 있는 분석 시스템 제공

• 운영 및 마케팅 전략 수립을 위한 데이터 리포트 제공

5. 주요 성과

매장 방문 전환율 증가 및 고객 관리 효율 개선

광고 콘텐츠 최적화
Vision AI 기반 ‘광고 주목 → 매장 유입’ 전환율(Attraction Rate)을 분석하여 연령대별 효과적인 보험 광고 콘텐츠를 도출

공간 분석 기반 매장 운영 개선
고객 체류 시간이 긴 구역을 파악해 홍보물과 상담 공간을 재배치함으로써 고객 참여도를 높이고 상담 기회를 확대

6. 고객 인터뷰

“이제 데이터가 우리의 마케팅과 운영을 이끄는 나침반이 되었습니다.”

“예전에는 어떤 광고를 운영해야 할지 막연한 추측에 의존하는 경우가 많았습니다. 하지만 이 솔루션 도입 이후에는 특정 연령대가 어떤 광고에 반응하고 실제 매장 방문으로 이어지는지 실시간으로 확인할 수 있게 되었습니다.

또한 Spatial Heatmap 분석을 통해 고객들이 대기 중 어느 공간에서 오래 머무르는지 파악할 수 있었던 점이 큰 변화였습니다. 고객 동선을 기반으로 서비스 안내와 매장 레이아웃을 조정한 이후 고객 참여도가 눈에 띄게 증가했습니다.

이제 모든 운영 의사결정이 데이터 기반으로 이루어지고 있습니다.”

— Hxxxx 보험 서비스팀 팀장