데이터 드리븐 마케팅 이야기: 소셜 빅데이터를 통해 알 수 있는 것
HS Ad 기사입력 2020.09.23 12:00 조회 461
  
  
전통적으로 소비자의 생각을 이해하고 시장을 정확하게 파악하기 위해, “가장 먼저 떠오르는 브랜드는?” 또는 “가장 선호하는 브랜드는?”과 같이 직접적인 질문들로 구성된 소비자 리서치를 활용해왔습니다. 설문조사를 통해 필요하고, 알아내야 하는 부분에 대하여 우리가 고려하는 적합한 타겟을 대상으로만 조금은 귀찮을 정도로 자세히 물어볼 수 있었기 때문이죠. 그런데 데이터 기반 분석이 활발해짐에 따라, 소비자 리서치 외에도 소비자를 더 자세히 들여다볼 수 있는 방법으로 소셜 빅데이터를 활용하는 것이 가능해졌습니다. 
 
하지만 소셜 빅데이터가 소비자 리서치와 어떻게 다른지, 또는 그래서 어떤 인사이트를 얻을 수 있는 건지 구체적으로 알지 못한 채 무작정 마법처럼 쓰고 싶어 한다면, 필요한 목적에 따른 적합한 결과를 도출하지 못하고 실망만 남을 수 있습니다. 소비자 리서치의 대체재가 아닌 보완재로써 소셜 빅데이터를 통해 제공하는 인사이트가 어떻게 활용될 수 있는지 그 사례와 함께 살펴보겠습니다. 
 
▣ 트렌드 변화를 분석할 수 있습니다
 
  
이슈?제품?산업?소비?라이프스타일 등 흐름을 읽을 수 있는 트렌드 분석은 특정 기간 온라인에서 화제가 되었던 주요 주제들을 카테고리화하여 소비자의 인식과 행동에 영향을 미치는 요인을 분석합니다. 또한, 소비자 니즈의 변화 및 산업 동향을 파악할 수 있습니다. 자사 및 경쟁사의 제품 트렌드를 분석하고 해당 산업에 대한 전반적인 온라인 담론 추이를 바탕으로, 신제품 및 마케팅 커뮤니케이션 전략을 도출할 수 있습니다. 또한, 구체적인 타겟에 관한 이슈의 변화를 특정 시점에 따라 살펴보거나, 특정 주제에 관한 관심사가 과거 대비 어떻게 변해왔는지 살펴보면서, 겉으로 쉽게 드러나지 않았던 소비자의 니즈를 발굴하고 시장 내 새로운 기회를 발견할 수 있습니다. 
 
예를 들어, 국내 한 소셜 분석 업체에서는 약 130만 건의 온라인 게시글을 활용하여 화장품 소비 트렌드 분석을 진행했습니다.
 
분석 결과에 따르면, 지속적으로 화학물질 관련 이슈가 발생하면서 소비자들은 화장품을 구매할 때 '성분'을 중시하는 것으로 나타났습니다. 스킨케어 제품이 아니라 선크림 등 피부 보호 제품을 구매할 때도 성분을 가장 중시 여기는 것으로 나타났고 (성분(18.6%)>수분(14.5%)>백탁현상(14.3%)>SFP지수(14.1%)>제형(9.8%)), 천연·유기농·수제 화장품에 대한 관심도 역시 증가한 것으로 나타났습니다. 천연화장품의 언급량은 2016년 상반기 17만6734건에서, 2018년 상반기에는 23만1145건으로 30.7%, 유기농 화장품은 5만7276건에서 7만7840건으로 35.9% 증가했습니다. 이에 더해, 화장품 성분 분석 앱에 대한 관심도 역시 증가했습니다. 이처럼 제품에 대한 매년 언급량 변화 추이를 살펴보면서, 화장품 소비 트렌드를 파악할 수 있습니다. 
 
▣ 브랜드에 대한 소비자 인식을 분석할 수 있습니다
 
 
소비자/브랜드 인식 분석은 특정 제품에 대한 고려 또는 구매 속성을 분석하여 구체적인 소비자의 인식과 니즈를 파악하고, 기업의 경쟁력 강화 및 의사결정에 필요한 자료로 활용될 수 있습니다. 기간에 따른 담론 변화 추이와 다르게 소비자/브랜드 인식 분석은 구매 요소에 대해 집중적으로 파악하고, 세일즈에 영향을 미치는 소비자 니즈를 분명히 이해하는 데 목적이 있습니다. 제품 고려 및 구매 속성뿐만 아니라 만족, 불만족 요소를 파악함으로써 소비자 스스로도 미처 인지하지 못하고 있던 니즈를 소셜 빅데이터를 통해 발견이 가능합니다.
 
브랜드의 경우, 경쟁사와 함께 언급량 및 채널별 점유율을 분석하여 브랜드의 전반적인 평판과 경쟁 구도를 확인할 수 있습니다. 또한, 브랜드에 대한 호감도 및 관심도, 그리고 연관어를 바탕으로 자사/경쟁사에 대한 차별점을 이해할 수 있죠. 해당 브랜드의 이미지 포지셔닝을 통해 강약점을 파악하는 것뿐만 아니라, 특정 이슈의 효과 및 소비자의 인식(긍/부정)을 살펴볼 수 있습니다.
 
소비자/브랜드 인식 분석은 단순히 형성된 담론에 대해 이해하는 것을 넘어, 소비자의 만족도 및 현재 온라인에서 발생하고 있는 실시간 소비자 반응을 빠르게 파악하여 제품 및 전략에 반영한다는 점에서 소셜 빅데이터의 강점을 극대화합니다. 
 
▲소비자 반응을 즉각 인지해 긍정적 효과로 이어진 Chick-fil-A 사례(출처: Chick-fil-A 트위터)
 
실제로 미국 치킨 프랜차이즈 Chick-fil-A는 신제품에 대한 소비자의 불만족 포인트를 빠르게 파악하여 개선하였습니다. Chick-fil-A는 기존의 오리지널 BBQ 소스를 스모크하우스 BBQ 소스로 교체하여 출시했습니다. 하지만 이 새로운 소스는 Chick-fil-A 충성고객의 입맛에 맞지 않았고, 기존 오리지널 소스로의 복구 요청이 #BringBackTheBBQ 해시태그로 트위터에서 강하게 표출되었습니다. 브랜드 언급량은 평소보다 9배나 증가했지만 그중 73%가 부정적인 반응이었습니다. 다행히도 Chick-fil-A는 이러한 소비자의 냉담한 반응을 Sprinklr라는 소셜 리스닝 툴을 활용해 빠르게 알아차렸습니다.
 
Chick-fil-A는 신제품 출시와 동시에 급격하게 증가한 부정적인 소비자의 마음을 돌리기 위해, 소비자가 만들었던 #BringBackTheBBQ 해시태그를 활용하여 #BroughtBackTheBBQ라는 새로운 캠페인을 진행했습니다. 영향력이 높은 250명의 소비자를 찾아 서프라이즈 선물을 제공하는 등 Sprinklr를 통해 3일 동안 7,500개 이상의 메시지에 응답한 결과, 이전 3개월보다 브랜드 언급량이 18배 증가했습니다. 가장 놀라운 결과는 과거에 발생했던 73%의 부정적인 언급량이 92%의 긍정적 언급량으로 바뀌고, 초기의 분노가 극적으로 반전되었다는 점입니다. Chick-fil-A는 Sprinklr라는 소셜 리스닝 툴을 통해 신제품에 대한 소비자 반응을 빠르게 인지하고, 부정적인 소비자의 인식을 바꾸기 위한 적절한 액션을 취함으로써 브랜드에 닥친 위기를 성공적으로 극복할 수 있었습니다. 
 
▣ 소비자를 유형화하고 타겟팅 전략을 수립할 수 있습니다
 
다음으로는 특정 제품 또는 이슈 언급에 대한 정성적인 분석으로 소비자의 유형을 카테고리화하고, 각 유형의 특징을 파악함으로써 소비자 타겟팅 전략 수립이 가능합니다. 또는 어떤 상황에서 자사의 제품이 소구되고 있는지, 특정 배경이나 영향을 주는 요소를 분석하여 제품에 대한 정교한 타겟팅을 실행하는 근거를 소셜 빅데이터로 마련할 수 있습니다. 
 
아이스크림 브랜드 Ben & Jerry's는 예상치 못한 인사이트를 소셜 빅데이터로 발견했는데요. 이를 통해 새로운 타겟 고객 설정 및 더 나아가 해당 타겟을 위한 흥미로운 신제품을 내놓아 성공을 거뒀습니다.
 
▲소셜 빅테이터를 통해 타겟팅을 수립하고 신제품을 출시한 Ben&Jerry’s(출처: Ben&Jerry’s 공식 홈페이지)
 
아이스크림은 일반적으로 화창하고 더운 여름에 광고 효과가 크리라 생각되곤 합니다. Ben & Jerry's 역시 뉴욕 현지에 일주일 내내 눈 폭풍이 강타했을 때, 아이스크림 광고 효과가 없을 거라고 예상했습니다. 하지만 오히려 눈 폭풍이 강타한 주말 동안 광고 실적이 증가한 것을 확인한 Ben & Jerry's는 원인을 파악하고자 소비자 담론에 귀를 기울였습니다.
 
소셜에서 Ben & Jerry's 아이스크림이 언급된 게시글을 대상으로 아이스크림을 먹는 날의 날씨, 먹으면서 함께 하는 소비자 행동 등 다양한 변수를 분석해보니, 실내에서 영화나 TV 또는 넷플릭스를 볼 수밖에 없는 상황에서 Ben & Jerry's 아이스크림이 함께 언급된다는 것을 발견했습니다. 
 
기존의 선입견을 넘어서, 흐리고 추운 날씨 역시 자사 제품에 긍정적인 영향을 주는 요소임을 깨달은 Ben & Jerry's는 일기예보에 따라 마케팅 계획을 조율했습니다. 뿐만 아니라, 여기서 힌트를 얻은 넷플릭스 앤 칠(Netflix & Chilll’d)이라는 새로운 맛의 아이스크림을 출시했습니다(넷플릭스 앤 칠(”Netflix and chill?”)은 미국에서 남녀 간에 자주 사용하는 은어로 한국의 “라면 먹고 갈래? 와 비슷한 표현이라고 합니다). Ben & Jerry's는 소셜 빅데이터가 아니었으면 알아차릴 수 없었을, 완전히 새로운 제품 소구 영역을 확인함으로써 신제품을 개발하고 효과적인 마케팅 전략을 수립하게 되었습니다. 
 
▣ 실시간 위기 알람이 가능합니다
 
 
소셜 빅데이터를 기반으로 한 위기 알림 시스템은 온라인에서 발생하는 소비자 게시글을 실시간으로 모니터링하여, 브랜드 및 제품의 리스크를 관리하고 빠르게 대응할 수 있도록 하는 시스템입니다. 앞서 언급한 다양한 인사이트를 얻기 위해 소셜 빅데이터를 분석하는 과정도 분명 실용적이고 중요한 일입니다. 하지만, 일정 기간 내 발생한 소비자 게시글을 모아 분석하기에는 이미 늦어버려 적절한 대응 타이밍을 놓치는 브랜드 위기 케이스가 온라인상에서 비일비재하게 발생되곤 합니다. 이를 방지하고자 소셜 빅데이터를 활용하여 브랜드와 제품 명성에 영향을 미칠 수 있는 리스크 관련 키워드를 설계합니다. 이를 통해 해당 키워드가 포함된 소비자 게시글이 급증하거나 경고로 인지할 수 있는 수준만큼의 언급량이 발생하는 경우 담당자에게 메시지가 전송되어 즉각 대응할 수 있습니다. 
 
일례로, 맥도날드(McDonald)는 소셜 리스닝 툴 Sprinklr를 활용하여 부정적인 언급량 급증을 모니터링할 수 있도록 10개 주제에 대한 위기 알람을 설정하였습니다. 해당 주제의 언급량이 임계치에 도달하면 적시에 담당자에게 메시지가 발송될 수 있도록 4가지 언어의 알람 조건 450개를 세팅했고, 이렇게 설정된 위기 알람은 실제 위기관리의 성과로 이어졌습니다. 
 
영국에서 두 명의 소녀가 어린이 식사에 플라스틱 장난감 사용을 중단하라는 청원서에 서명했고, 그 청원은 언론의 지지를 받게 되었습니다. 그 소녀들은 BBC 쇼 "The War on Plastic”에 출연했고, BBC 쇼가 시작되었을 때 위기 알림 시스템이 작동했습니다. 맥도날드 영국과 미국 팀은 BBC 프로그램 방영 시작 후 35분 이내에 알림을 받았으며, 그 결과 적절한 성명서를 적시에 배포할 수 있었습니다. 이처럼 위기 알림 시스템은 여러 기업에서 이미 유용하게 활용되고 있으며, 브랜드와 제품 명성 관리에 없어서는 안 될 필수 요소로 자리 잡았습니다.
 
 
소셜 빅데이터의 인사이트 종류와 실제 사례를 통해, 소셜 빅데이터에 대한 막연한 기대감이 ‘소셜 빅데이터로 어떤 인사이트를 얻을 수 있을지’에 대한 구체적인 고민으로 달라지셨나요? 기존에 진행되어왔던 구조적인 설계의 설문조사로는 미처 알아차리지 못했을 법한 인사이트를 확인하는 것 이외에도 소셜 빅데이터에는 무궁무진한 가능성이 있습니다. 이러한 가능성을 충분히 활용하기 위해서는 우리 브랜드와 제품에 대한 소비자 언어를 파악하고, 목적성이 분명한 분석이 진행되어야 한다는 점을 다시 한번 강조하고 싶습니다. 구체적인 분석 목적과 적절한 분석 방법을 통한 소셜 빅데이터 분석으로 소비자의 마음에 조금 더 가까워질 수 있길 바랍니다.
 
참고문헌
 
| 트렌드 변화를 분석할 수 있습니다. 
 
<빅 데이터 분석해 보니…'케미포비아' 화장품 가장 민감> 
 
https://www.news1.kr/articles/?3452785 
 
| 소비자의 브랜드에 대한 인식을 분석할 수 있습니다.
 
<How Chick-fil-A Listened to Fans and Successfully #BroughtBacktheBBQ>
 
https://explore.sprinklr.com/social-listening-to-improve-brand-sentiment-chick-fil-a.html 
 
| 소비자를 유형화하고 타겟팅 전략을 수립할 수 있습니다.
 
<Ice cream on a cold night>
 
https://www.brandwatch.com/blog/social-listening-guide/ 
 
| 실시간 위기 알람이 가능합니다.
 
<How McDonald’s Uses Sprinklr Smart Alerts for Crisis Management and Research: Q&A with Jola Oliver> 
  
https://blog.sprinklr.com/how-mcdonalds-uses-sprinklr-smart-alerts/ 
 
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