디지털 마케팅으로 외식업이 변한다
디지털 마케팅으로 외식업이 변한다 — 이세의 노포 식당이 도전하는 이유
【2018년 「날개를 달다 중소기업・소규모 사업자 300사」 선정】
해당 식당은 **2018년, 일본 중소기업청이 주관하는 ‘하바타쿠 중소기업·소규모 사업자 300사’**에 선정되었다. 이는 혁신적 경영 실천과 지역 활성화 기여를 인정받은 기업들에게 주어지는 영예로운 선정이다.
사진 속 매장은 이세신궁 근처에 위치한 에비야 본점의 모습으로, 전통적인 일본식 외관과 함께 많은 관광객으로 붐비는 풍경이 인상적이다. 간판에는 “ゑびや 大食堂(에비야 대식당)”이라 적혀 있으며, 상점가의 중심 입지에 자리 잡고 있어 유동 인구가 많음을 알 수 있다.
이 이미지는 단순한 전통 식당이 아닌, AI·ICT 기술을 적극적으로 도입해 외식 산업의 디지털 전환을 선도한 성공 사례로서, 지방 중소기업의 혁신 가능성을 상징하는 중요한 사례로도 해석된다.'
빅데이터와 AI를 활용한 독자적 시스템으로
방문객 수와 주문 수량을 예측,
6년간 직원 수는 그대로, 매출은 5배 달성!
유한회사 에비야(ゑびや)
� 미에현 이세시 우지나카노초 13
� 대표자: 대표이사 사장 오다지마 하루키
� 창업: 다이쇼 원년(1912년)
� 종업원 수: 42명 (2019년 9월 시점)
� 사업 내용: 외식업・소매업
� URL:
※ 본 사례는, 전국 중소기업의 선진 사례 중 하나로서, 홋카이도 출신의 오다지마 사장을 이세시에서 초청하여, 현지 세미나에서 강연을 진행한 내용을 바탕으로 소개된 것입니다.
미에현 이세시, 이세신궁 인근에 점포를 두고 있는 「에비야 대식당」(유한회사 에비야)은 다이쇼 원년(1912년)에 창업한 노포 식당이다. 그러나 오랜 기간 동안 감과 경험에 의존한 즉흥적인 경영 방식과, 외식업 특유의 만성적인 인력 부족 문제로 인해 매출은 침체되었고, 시대의 흐름에 뒤처진 채 경영상태 또한 매우 어려운 상황이 지속되고 있었다.
2012년(헤이세이 24년), 부인의 본가가 운영하는 에비야에 입사한 오다지마 씨는 “회사를 어떻게든 바꾸고 싶다. 외식 및 서비스업 전체를 구하고 싶다”는 강한 의지를 품고, ‘감’이 아닌 ‘데이터’에 기반한 외식업 전용 시스템을 자사에서 자체 개발하였다. 그는 점포 운영의 가시화를 실현하고, 인간 의존적 경영에서 데이터 기반 경영으로의 전환에 과감히 도전하였다.
� 비즈니스상의 과제
감과 경험에 의존한 경영
만성적인 인력 부족
수익이 나지 않는 외식 산업
→ 점포 경영의 가시화를 통해 생산성 향상과 직원 만족도 제고를 실현
만성적인 인력 부족과 수익성 문제에 직면한 외식 산업, 변화를 모색하다
외식업계는 창업 후 2년 이내 폐업률이 49.7%, **10년 이내 폐업률이 87.8%**에 이른다고 알려져 있으며, 산업별 평균 임금은 최하위 수준에 머물러 있다.
장시간 노동, 육체노동, 저임금, 적은 휴가라는 이미지가 사회 전반에 뿌리내려 있고, 만성적인 인력 부족이 지속되는 구조적인 문제를 안고 있는 업계다.
미에현 이세시에 위치한 노포 식당 ‘에비야’ 역시 예외는 아니었다. 2012년(헤이세이 24년)까지는 식권과 주판을 사용하는 비효율적인 회계 시스템을 유지하고 있었고, 매장에서 일하는 직원들은 과중한 업무로 심각한 피로감에 시달리는 상황이었다.
에비야는 "직원의 마음에 여유가 있어야 최고의 서비스가 가능하다"는 신념 아래, ‘고객 방문 예측’을 핵심 과제로 설정하고, 이를 해결하기 위해 **ICT(정보통신기술)**를 활용한 접근을 시작했다.
AI를 활용한 데이터 분석과 방문자 수 예측 시스템의 구축에 착수함으로써, 기존의 감과 경험에 의존한 운영 방식에서 벗어나, 과학적이고 효율적인 경영 체계로의 전환을 본격적으로 시도하였다.
＜도입한 IT 툴＞
1. 머신러닝에 의한 방문객 예측
머신러닝 기반 방문객 예측 시스템
150종류의 데이터를 기반으로 방문객 수와의 상관관계를 분석하고, 기상이나 지역 이벤트와의 관계 등 다각적 요소를 반영한 정교한 예측 항목을 도출하여 방문객 수 예측 시스템을 독자 개발하였다.
이 시스템을 통해 예측 정밀도가 향상되었고, 재고 폐기량의 최소화는 물론, 사전 준비 인력과 재료 투입의 효율화도 가능해졌다.
2. 데이터 기반 상품 개발 및 효과 측정
이미지 해석 AI를 활용한 구매자 속성 파악
방문객 예측과 병행하여, 효율적인 매장 운영을 위해 매장 내 카메라를 활용해 고객의 행동을 분석하였다.
이를 통해 성별, 연령층, 표정 등을 AI로 인식하고, 고객층의 속성을 정량적으로 파악할 수 있게 되었다.
이와 함께 매장 주변 교통량 데이터, 인터넷 접속 이력 등의 웹 데이터를 연계 분석함으로써, 누가 실제로 구매했는지를 실시간으로 식별할 수 있게 되었으며, 이를 바탕으로 방문자 속성과 구매자의 속성을 구분해 타깃에 맞춘 상품 개발 및 진열 전략 수립이 가능해졌다.
3. 인력을介하지 않는 발주 시스템
자동 발주 시스템
오다지마 대표는 인력에 의존하지 않는 매장 운영을 목표로 사무 처리 자동화에도 착수하였다.
자동 발주 시스템은 판매 데이터 기반으로 상품 판매 속도를 측정하고, 재고가 부족해질 것으로 예측되는 품목을 하한선 가격 이하로 자동 발주하도록 설정되어 있다.
이러한 시스템은 예측 정확도 향상과 함께, 연령이나 숙련도에 관계없이 누구나 효율적으로 작업할 수 있는 환경을 만들었다.
이상의 세 가지 IT 도입 사례는, 인력 의존도를 줄이고 데이터 기반의 정밀한 매장 운영과 생산성 향상을 실현한 혁신적 외식 경영 모델로 평가받고 있다.
� 비즈니스상의 「성과」
매출 5배 증가
식품 폐기 손실 72.8% 감축
직원 주 2일 휴무제 정착
→ 생산성 향상, 경영 안정, 직원 만족도 향상
에비야가 ICT·AI 도입을 통해 달성한 구체적인 정량적 성과와, 그것이 가져온 조직 전반의 긍정적 변화를 강조하고 있습니다. 이는 외식업계의 디지털 전환이 단순한 효율성 개선을 넘어 근무환경 개선과 지속가능한 경영 기반 확립으로 이어졌음을 보여줍니다.
빅데이터와 AI를 최대한 활용하여 생산성 향상을 실현하다
자사가 보유한 시간대별 과거 방문 데이터, 지역 숙박객 수 예측 데이터, 기상·기온 등 환경 데이터 등 약 150개의 항목에 달하는 빅데이터를 분석한 결과, **방문객 수 예측의 평균 적중률은 91.3%**라는 높은 정밀도를 달성하였다. 예를 들어, **“내일 점심시간에 몇 명의 고객이 방문할 것인가”**를 사전에 예측함으로써, 식재료나 식기 등의 준비를 미리 해두거나, 인력의 근무 교대를 최적화하는 등 혼잡 시간대에도 효과적으로 대응할 수 있게 되었다.
이 시스템 덕분에 혼잡 시간에도 식사를 10~15분 이내에 제공할 수 있게 되었고, 고객 불만도 **제로(0)**를 기록하게 되었다. 이러한 방문 예측 정밀도의 향상은 식품 폐기 로스를 72.8% 절감하는 데에도 크게 기여하였으며, 줄어든 손실을 매입 원가에 전가하지 않고, 적정 가격으로 식자재를 거래함으로써 생산자와의 신뢰 관계 또한 구축할 수 있게 되었다.
또한, 근무 시간 중 발생하는 유휴 시간을 효율적으로 활용할 수 있게 되어, 인력을 추가로 채용하지 않고도 일부 매장에서 기념품 판매나 노점 영업과 같은 부가 사업을 병행할 수 있게 되었다.
더불어, 카메라를 활용한 이미지 분석 시스템의 도입으로 성별, 연령 구성 등 고객에 대한 분석도 가능해졌고, 이는 신상품 개발 및 매출 증대로 이어지고 있다.
이처럼, ‘감(勘)’에 의존한 경영에서 ‘데이터 기반’ 경영으로의 전환 노력은 실질적인 성과로 이어졌고, 직원 수를 늘리지 않고도 매출을 5배로 성장시키는 성과를 이루어냈다.
아울러, 2018년에는 이러한 방문객 예측 시스템 및 이미지 분석 시스템을 클라우드 서비스화하여 외부 판매를 개시, 본격적으로 IT 사업에도 진출하였다.
이 이미지는 이미지 분석 기반 점포 데이터 시각화 시스템의 화면 예시입니다. 화면에 표시된 내용은 실제 매장 운영 현황과 고객 행동 데이터를 시각적으로 분석하고 실시간으로 파악할 수 있도록 구성된 대시보드 형식입니다.
� 주요 화면 구성 요소 (설명)
상단 요약 지표: 총 방문 수 (457,463명) 입장 QR코드 스캔 수 (37,468회) 회전율, 구매율 등 지표 수치 쿠폰 사용률 (7.6%) 기간 설정 슬라이더로 날짜 필터 가능
왼쪽 사이드 메뉴: 실시간 인원 수, 성별·연령별 고객 통계, 매출 그래프, 쿠폰 활용 현황 등 다양한 분석 메뉴를 시각적으로 선택 가능
중앙/우측 시각화 요소: 성별/연령별 고객 분포: 파이차트로 표현 시간대별 입장/구매 데이터: 막대 그래프 및 트리맵으로 표시 고객 행동 경로 시각화, 상품별 구매 비율: 순위 및 수치로 정리
� 기능적 의미
이 시스템은 카메라로 수집한 데이터를 AI가 분석하여 고객의 성별, 연령대, 행동 경로, 구매 여부, 쿠폰 사용 여부 등을 자동으로 분류하고, 운영자에게 시각적으로 제공하는 것입니다. 이를 통해 매장 운영자는:
고객 흐름을 실시간으로 파악할 수 있고,
시간대별 매출 및 응대 전략을 최적화할 수 있으며,
상품 구성과 프로모션 방향을 데이터 기반으로 설계할 수 있습니다.
画像解析店舗データ可視化システムの画面イメージ
→ 이미지 분석 기반 점포 데이터 시각화 시스템의 화면 이미지
이 이미지는 이세신궁 내궁의 참배객 수와 에비야의 직원 1인당 매출 추이를 비교한 그래프입니다. 그래프는 참배객 수는 줄어드는 반면, 에비야의 1인당 매출은 증가하고 있음을 보여줍니다.
� 그래프 설명
제목:
이세신궁 내궁 참배객 수와 에비야의 직원 1인당 매출 추이
(참배객 수가 감소하는 가운데서도, 매출은 증가하는 경향)
왼쪽 세로축 (수직축, 파란색 막대):
내궁 참배객 수
(단위: 만 명)
→ 전체 관광객 수가 전반적으로 줄어들고 있음.
오른쪽 세로축 (수직축, 붉은 선):
직원 1인당 매출액
(단위: 만 엔)
→ ICT 도입 이후 지속적으로 증가.
주요 연도별 변화:
2012년: 오다지마 사장 입사
2013년: 메뉴 전면 개편
2015년: AI 기반 방문자 수 예측 시스템 본격 활용
2016년 이후: 연속 휴무제 도입 등 근무 환경 개선
2017년: 1인당 매출 1,000만 엔 돌파
� 종합 해석
이 그래프는 단순한 외부 관광 수요에 의존하지 않고, 데이터 기반 경영혁신과 시스템 개선을 통해 내부 생산성과 수익성 향상을 이뤄낸 성과를 시각적으로 보여준다.
즉, 방문자 수가 줄어들었음에도 불구하고, 직원 한 사람당 매출은 5년 만에 두 배 이상 증가한 것이다. 이는 ICT, AI, 메뉴 전략, 근무환경 개혁이 실질적인 성과로 이어졌음을 입증한다.
■ 도입 기업의 목소리
“웃음을 파는 사람이, 웃으며 살 수 있는 세상을 만들고 싶다”
감과 경험에 의존한 즉흥적인 경영 방식에서 벗어나, 점포의 운영과 경영을 ‘가시화’하기 위한 시스템 도입을 추진하게 되었다. 웹 세상에서는 당연하게 여겨지는 속성 분석이나 판촉 효과 측정 등을 실매장 환경에서도 실현하고자 하였고, 실제로 이를 가능하게 만든 것이 이번 시스템이다.
우리 회사는 데이터 분석을 통해 문제를 발견하고, 개선을 위한 PDCA 사이클을 신속하게 실행할 수 있도록 시스템을 활용하고 있다. 대기업만이 도입할 수 있는 고가의 대규모 시스템을, 중소기업도 손이 닿는 가격대에서 도입할 수 있도록 하여, 서비스업 전반의 변화를 지향하고 있다. 그리고 실증 현장으로서의 경험을 가진 에비야의 시스템을, 경영에 어려움을 겪고 있는 많은 기업에 제공하고자 한다.
� 오다지마 사장 (하코다테시 출신)
■ IT 코디네이터의 말
고액의 시스템을 도입해 많은 비용과 절차를 감수하면서도, 축적된 데이터를 거의 활용하지 않는 기업이 압도적으로 많은 현실에서, 에비야의 데이터 활용 사례는 충분히 참고할 만한 가치가 있다고 생각된다.
최근에는 다양한 빅데이터가 공개되고 있으며, 자사 보유 데이터와 연계하여 분석을 수행하는 것도 가능해졌다. 데이터 분석을 성공시키기 위해서는 목표 설정이 명확해야 하며, 기존 IT 서비스를 조합하여 저비용으로도 효과적인 시스템을 구축하는 사례는 앞으로도 많은 기업에 도움이 될 것이다.
