“유동 인구도 많고, 인테리어와 전시도 신경 썼는데, 왜 매출이 안 나올까요?” 팝업스토어나 플래그십 스토어처럼 오프라인 매장을 운영해본 분들이라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다. 사람들이 분명 매장에 ‘오긴’ 했거든요. 유명 브랜드와의 콜라보 상품도 마련했고, 포토존과 체험존도 준비하는 등 SNS에서 핫하다는 요소들은 다 담았으니까요. 그런데도 결과는 기대와 달랐습니다. 고객은 분명 우리 공간을 ‘봤는데’, 왜 그냥 나갔던 걸까요?

이 질문에 답하려면, 우리는 고객의 ‘이탈’을 측정할 수 있어야 합니다. 온라인이라면 쉬웠을 겁니다. 고객이 어떤 페이지를 봤는지, 얼마나 머물렀는지, 어디서 클릭하고 어디서 이탈했는지를 수치로 파악할 수 있으니까요.

하지만 오프라인은 다릅니다. 고객이 어떤 동선으로 움직였는지, 어느 지점에서 멈췄는지, 어떤 공간은 그냥 지나쳤는지. 이 모든 정보는 대부분 눈대중으로만 추측할 뿐, 정확한 데이터로 남지 않습니다.

많은 운영자들이 “이 매장은 항상 사람이 많아”, “여기면 잘 될 거야” 같은 감각에 의존합니다. 그 감각이 맞을 때도 있지만, 틀릴 때는 치명적입니다. 문제는 ‘무언가 잘못된 건 알겠는데, 정확히 어디가 문제인지 설명할 수 없다’는 점이죠. 감으로는 알 것 같은데, 근거가 없고, 기록이 없고, 그래서 전략이 없습니다. 오프라인 공간 운영의 많은 결정들이 지금도 여전히 불확실한 감각에 의존하고 있습니다.

그런데 말이죠. 기존 매장에 설치된 CCTV만으로, 매장 고객의 움직임을 데이터로 기록해주는 솔루션이 있다면 어떨까요? 값비싼 센서나 별도의 설비 설치 없이, 기존 영상 데이터를 기반으로 고객의 동선을 시계열 로그 데이터로 분석해주고, 그것을 바탕으로 전략을 제시해주는 도구라면요?

실제로 지금 이 솔루션을 도입한 기업들이 늘어나고 있습니다. LG베스트샵 등 가전 양판점부터 스파오와 같은 의류 매장, 현대자동차 쇼룸과 아모레퍼시픽 팝업스토어, 예스24가 도서박람회에서 운영한 부스 , CGV 영화관까지. 매장이 왜 잘 안 되는지, 어디를 바꿔야 개선되는지를 숫자로 설명할 수 있는 시대가 오고 있습니다.

커넥터스는 오프라인 매장 데이터 분석 솔루션 ‘매쉬(mAsh)’를 개발한 메이아이(mAy-I)의 김찬규 대표를 만났습니다. 그가 말하는 오프라인 데이터의 가능성과, 이 솔루션을 통해 실제 변화를 만들어 낸 기업들의 이야기를 하나씩 풀어보겠습니다.

오프라인 공간 데이터를 수집하려면 ‘큰돈’이 든다는 생각, 아직도 하시나요? 메이아이의 솔루션 ‘매쉬’는 이 고정관념을 정면으로 깨는 방식으로 작동합니다. 추가 설비도, 고가의 센서도, 매장 구조 변경도 필요 없습니다. 매장에 이미 설치된 CCTV만으로 방문객의 동선과 행동을 정밀한 데이터로 바꿀 수 있습니다.

이게 어떻게 가능할까요? 매쉬는 CCTV와 연결된 네트워크 영상 저장 장치(NVR)에 ‘매쉬큐브’라는 손바닥 크기의 셋톱박스를 연결하기만 하면 바로 작동합니다. 요즘은 이마저도 필요 없습니다. 메이아이는 SK쉴더스 등 보안기업과 협력해, 이미 설치된 CCTV 시스템만으로도 데이터를 수집할 수 있는 기술을 구현했습니다. 기술 경량화는 도입 비용과 설치 시간을 단축하고, 확장 속도는 더 끌어올립니다.

기술적으로 매쉬의 작동 원리는 두 개의 AI 엔진으로 설명됩니다. 하나는 다람(daram). 매장 내 CCTV에 잡힌 고객의 성별과 연령대를 추정하고, 동선을 추적합니다. 다른 하나는 보람(boram). 여러 대의 CCTV 화면에 등장하는 고객이 같은 사람인지 인식하고, 매장 입장부터 퇴장까지 동선을 연결합니다. 이 조합 덕분에 매쉬는 고객이 어디서 들어와 어떤 매대를 얼마나 관찰하고, 어떤 상품을 만져봤고, 어떤 경로로 나갔는지까지, 방문 흐름 전체를 시계열 데이터로 정밀하게 추적할 수 있습니다.

CCTV 영상을 데이터 추출에 사용한다면 혹여 고객의 개인정보 유출이 우려될 수 있는데요. 메이아이는 ‘영상 데이터’를 직접 저장하지 않습니다. CCTV 영상은 AI 분석을 위해 일시적으로 클라우드로 송신된 뒤, 성별·연령대·동선·체류 시간 등 개인을 식별할 수 없는 형태로 가명 처리됩니다. 얼굴 등 개인을 식별할 수 있는 정보는 저장되지 않으며, 가명 처리 후 원본 영상은 즉시 폐기됩니다. 실제로 매쉬가 다루는 정보는 모두 통계 기반의 비식별 데이터이며, 이 모든 절차는 국내 개인정보보호법은 물론, 유럽연합의 GDPR(General Data Protection Regulation)까지 엄격히 준수하는 방식으로 설계되어 있습니다.

이렇게 처리된 데이터는 매쉬의 웹 기반 대시보드(매쉬보드)에서 확인할 수 있습니다. 시간대별 유입, 매대별 체류 시간, 특정 구역의 체험 전환율 같은 지표가 시각화되어 제공되고, 고객사가 원하는 방식으로 설계된 커스텀 대시보드로도 지원됩니다.

아무리 정교한 기술이라도, 결국 중요한 건 ‘결과’를 만들어 내는가입니다. 매쉬는 그 기준을 ‘실제 공간에서의 성과’로 증명하고 있습니다. 메이아이는 2024년부터 각 업종 고객사와 함께 ‘오프라인 데이터로 무엇을 바꿀 수 있는가’라는 질문에 본격적으로 답하기 시작했고, 이 노력은 솔루션 도입 확산으로 이어지고 있습니다. 실제 메이아이의 2025년 상반기 매출은 전년 동기 대비 130% 이상 증가했고, 이는 코웨이, 스파오 등 다양한 고객사에 매쉬 솔루션 도입을 확장한 성과에 기반한 것입니다.

고객사의 성과도 가시적으로 증명되고 있습니다. 대표적인 사례가 예스24입니다. 예스24는 2025 서울국제도서전에 마련된 팝업 부스에서 매쉬를 도입해 5일 동안의 방문객 행동을 분석했죠. 과거 행사에서 예스24는 방문객 숫자를 세기 위해 출입구를 하나로 통제하고 수동 계수기를 활용했는데요. 올해 매쉬를 이용하면서 입구를 여러 개 마련하여 사람들이 자유롭게 드나들도록 할 수 있었습니다. 

또 매쉬가 제공하는 히트맵 기능을 통해 방문고객의 구역별 관심도도 정확히 파악할 수 있었는데요. 예스24는 데이터를 통해 크레마 체험존에 고객들이 30초 이상 오래 체류하는 것을 확인했고, 이를 바탕으로 체험존이 제품 마케팅에 효과가 있다는 인사이트를 도출할 수 있었죠.

스파오 역시 눈에 띄는 사례입니다. 스파오는 기존 RFID 기술을 기반으로 오프라인 데이터를 분석했지만, 상품별 행동 데이터까지 확보하는 데는 한계가 있었는데요. 매쉬 도입 후엔 고객의 연령, 성별 등 데이터를 정교하게 분석할 수 있게 되었고, 이를 기반으로 매장별 판매 전략을 매일 다르게 설정하게 됩니다. 무엇보다 매쉬는 98%에 달하는 방문객 분석 정확도를 기록하며, 기존 계수기 대비 월등한 신뢰도를 입증했습니다.

아모레퍼시픽은 성수동 플래그십스토어 ‘아모레성수’에 매쉬를 도입했습니다. 매쉬는 단순 유입 수치뿐 아니라 구역별 관심도, 다른 구역으로의 확산율, 행동 기반 전환율 등을 시각화해 브랜드 경험의 성과를 수치로 보여줬습니다. 그 결과 아모레퍼시픽은 팝업스토어 행사 기간 동안 일 평균 방문객 수가 60% 증가했고, 실질 방문 전환율은 91%에 달했다는 수치를 확보할 수 있었습니다.

현대자동차는 전시장 내 고객 행동을 파악하는 데 매쉬를 활용했습니다. 특히 송파대로 전시장처럼 구매로 직접 연결되지 않는 경험 중심 공간에서는 방문객의 동선, 관심 차량, 방문 시간대 등을 파악하는 것이 핵심입니다. 매쉬는 야간 언택트 쇼룸 방문자와 주간 방문자 간의 연령대 차이 등 정성적 판단에 머물던 인사이트를 정량화했습니다. 이 데이터를 바탕으로 향후 전시 콘텐츠와 전시 공간 배치에 대한 A/B 테스트 실험도 준비 중입니다.

이 모든 사례가 증명하는 것은 하나입니다. 고객이 결과를 봤다는 것. 이 성과는 수치로도 나타나고 있습니다. 메이아이의 2025년 고객사 재계약률은 88%에 달합니다. 단순히 계약 기간을 연장하는 것에 그치는 것이 아니라, 솔루션을 도입하는 범위를 2.5배까지 확장한 사례도 나타났습니다. 이 숫자는 단지 ‘서비스가 좋았다’는 감상이 아니라, 데이터 기반으로 공간이 실제로 변화했음을 보여줍니다.

설치 비용도 낮고, 작동 방식도 직관적이며, 개인정보보호법까지 철저히 준수한다는 점. 그리고 큰 기업의 사용 레퍼런스까지. 이론적으로 매쉬는 충분히 매력적인 솔루션입니다. 하지만 실무자 입장에서 궁금한 건 따로 있죠. “그래도 계수기보다 비싼 것 아닌가요?”, “정말 잘 작동하나요?”, “CCTV로 분석한 데이터는 믿을 만한가요?”

매쉬 솔루션은 매장과 공간의 특성에 맞춰 세 가지 유형의 비즈니스 플랜을 제공합니다. 첫 번째는 카운팅 플랜입니다. 매장 입구에 설치된 1~2대의 CCTV만으로 유입 고객 수, 성별, 연령대, 시간대별 방문 분포를 분석하는 방식입니다. 월 10만 원 이하의 비용으로 제공되며, 매장 앞에 인력(아르바이트생)을 배치해 계수기로 방문객을 세는 방식과 비교해도 훨씬 경제적이라는 평가입니다.

두 번째는 ‘트래킹 플랜’입니다. 매장 내 모든 CCTV를 활용해 고객의 이동 동선을 고해상도로 추적합니다. 매대별 체류 시간, 전체 이동 경로, 전환율  등을 확인할 수 있죠. CCTV 대수에 따라 가격이 책정됩니다.

마지막은 ‘팝업 플랜’입니다. 단기간 운영되는 팝업스토어나 프로모션 공간의 성과를 수치로 정리해 보여주는 모델입니다. 매대별 트래픽, 콘텐츠 몰입도, 구역 간 이동률 등 정량 데이터를 기반으로 ‘이 행사가 정말 잘됐는지’를 숫자로 증명합니다. 마케터는 단순 피드백을 넘어, 다음 행사 전략을 세우는 데 쓸 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

솔루션의 기능 못지않게 실무자에게 중요한 것이 하나 더 있습니다. 바로 정확도입니다. 아무리 잘 만든 분석 툴이라도 방문자 수나 성별, 연령대 예측이 틀리면, 그로부터 나온 인사이트 역시 무의미해지죠.

메이아이는 이 부분에서 강한 자신감을 보입니다. 모든 분석 결과에 대해 ‘95% 이상의 정확도 보장’을 기본 정책으로 설정하고 있습니다. 솔루션 도입 초기, 고객사는 일정 기간 동안 방문객을 직접 세는 방식으로 AI가 제시한 데이터와 비교합니다. 수기로 측정한 실제 수치와 매쉬가 뽑은 데이터가 일치하는지, 수치로 검증하는 절차입니다. 실제 사례 중에는 메이아이 솔루션이 99.8%라는 높은 정확도를 기록하며, 경쟁사의 약 90% 수준 정확도를 압도한 사례도 있었습니다.

정확도는 곧 신뢰입니다. 많은 고객사가 기존에 사용하던 계수기 방식, 센서 기반 데이터 측정 방식을 매쉬로 교체한 이유도 여기에 있습니다. 기존 솔루션의 경우 오차 범위가 커 실무자가 데이터를 ‘실제로 써먹지 못하는’ 일이 반복됐기 때문입니다. 특히 팝업스토어나 단기 프로모션처럼 성과 평가가 핵심인 공간에서는, 단 한 줄의 잘못된 수치가 전체 판단을 왜곡할 수 있습니다.

메이아이는 정확도를 단순히 AI 알고리즘의 성능만으로 해결하려 하지 않습니다. 직접 수기로 검증하는 실측 기반 라벨링, 고객사와의 공동 검증 절차, 도입 이후의 오차율 지속 점검까지. 매쉬는 ‘기술이 아니라 신뢰’를 만들어야 한다는 원칙 아래, 정확도의 기준을 실사용 관점에서 설계해갑니다. 이런 실측 기반 검증은 많은 고객사가 도입 결정을 내리는 데 있어 결정적인 기준이 됩니다.

이제 오프라인 매장도, 과거에는  보고도 설명 못했던 문제들을 데이터로 풀어갈 수 있습니다. 메이아이는 앞으로도 고객과 함께 오프라인 데이터 시장의 성공 사례를 만들어 갈 계획입니다. 그리고 그 첫 줄은, 지금 이 콘텐츠를 읽고 있는 여러분의 매장에서도 시작될 수 있습니다.

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※ 요금제 무관, PoC 또는 정규 계약 무관