소셜 데이터 분석

자신의 체험 녹아 있는 페이스북?트위터. 소셜 데이터에 마케팅 포인트 있다

163호 (2014년 10월 Issue 2)

Article at a Glance – 마케팅

 

소셜 데이터는 소비자 집단의 욕망을 포괄적으로 분석하는 데 유용하다. 금융상품 이용 경험이 있는 사람들의 트위터 원문을 분석한 결과 도출된 전략적 콘셉트 중 하나가카드는 일기장이라 할 만하다라는 것이다. 카드 사용을 단순한 금전지출이 아닌 일상의 정리 개념으로 이해하고 있었던 것이다. 지금까지 금융 산업이 금리를 통해 이윤을 내는 분야였다면, 앞으로는 여러 산업의 파이프라인(Pipeline) 역할을 해주는 분야로 바뀌어야 함을 암시한다. 하지만 소셜 데이터가 모든 상황에서 일을 해결해주는 만능기구는 아니다. 많은 방법론 전문가들이 지적하듯 데이터는 스스로 정답이라고 말하지 않는다. 다만 인간이 의사결정을 내릴 때 오류를 줄여주는 축의 역할을 할 뿐이다. 데이터는 관점을 형성하기 위한 도구적인 자료다. 이를 잘 활용할 수 있을지 여부는 결국 이용자가 데이터 해석을 얼마나 잘 해낼 수 있는가에 달려 있다.

 

 

마케팅 분야에서데이터가 중요하다는 것은 오래전부터 상식이 된 이야기다. 그중에서도 소셜 데이터는 소비자의 의도성과 비의도성을 함께 관찰할 수 있는 몇 안 되는 정보 원천으로 평가받고 있다. 가령 트위터를 통해 아이폰의 기능에 대해 사용자들이 남긴 멘션을 분석해보면 재미있는 이야기가 많다. 필자들이 다음소프트와 함께 북미 모바일 기기 사용자들의 트위터를 관찰한 적이 있다. ‘스타벅스 커피와 아이폰, 그리고 미니스커트는 백인 소녀의 상징이다라는 문구가 유난히 눈에 띄었다. 여기에는 아이폰의 기능에 대한 만족이나 정보가 들어가 있지 않다. 그렇지만 이 기기가 얼마나 문화적으로 미국인의 일상에 깊게 파고들었는지 현주소를 파악할 수 있는 지표 역할을 한다. 실제로 청소기는 후버, 냉장고는 지펠처럼 거의 아이폰이 일반 모바일 폰의 대명사처럼 활용되고 있었다. 그들의 일상 속에서 해당 제품이 얼마나 자연스럽게 기능하고 있는가, 그리고 그것을 제공하는 기업들은 잘 모르는 다양한 삶의 편린들이 제품을 통해 어떻게 재구성되고 있는가, 소셜 데이터는 이런 이슈들을 살펴보는 하나의이라고 할 수 있다.

 

 

그런데 문제는 이미빅데이터관련 토론에서도 많이 지적되었던 것처럼 데이터가 너무 많다는 것이다. 이제 기업들은 하루에도 수백만 건의 소셜 데이터를 마이닝해서 자신들의 제품과 관련된 이슈를 이끌어내려고 한다. 그런데 의외로쓸 만한 정보가 많지 않다라는 볼멘소리가 많다. 정작 제품의 진짜 수요를 발견하는 데 큰 도움이 안 되는 광고성 메시지나 특정 사용자의 정보를 리트윗한 데이터들을 정제하느라 시간과 비용을 써버린다는 안타까운 소식이 종종 들려온다. 이런 일들이 벌어지는 이유가 무엇일까? 마케팅 전략의 관점에서 데이터를 분석하고 그 결과를 바탕으로 실행 차원으로까지 확장시켜 살펴보려는 노력이 결여되어 있었기 때문이다. 정보를 제공해주는 기업들에게도 나름의 책임이 있다. 이제는 마케팅을 위한 소셜 데이터를 분석했다는 그 자체에 중점을 둘 것이 아니라, 어떻게 기업들이 복잡한 현실을제대로 바라볼 것인지해석을 위한 관점 설정을 도와주는 것이 시급하다. 이제 필자들은 마케팅 전략 수립과 실행을 위한소셜 데이터 관리에 대해서 이야기를 해보려고 한다.

 

 

‘시장 세그먼테이션 방법론을 개선하라

수십 년간 마케팅 교과서에 항상 등장하는 개념이 ‘STP 전략’, 즉 세그먼테이션(Segmentation), 타기팅(Targeting), 포지셔닝(Positioning)이다. 마케팅 전략 컨설턴트들에게 오랫동안 사랑받아온 기법이기도 하다. 그런데 요즘 시장의 변화 동향을 보면 사업자들이 의도하지 않은 결과가 종종 목격된다. 우선 e-learning 시장이 대표적이다. 한때 메가스터디, 교육방송 등 수많은 사업자들은 학습자가 공부하기에 편한 환경이야말로 소비자 경험 전략의 핵심이라고 보고 1030대 주사용자를 대상으로 FGI를 실시하고 기기 이용 맥락을 관찰하는 작업을 계속해왔다. 그런데 계속해서 서비스 환경이나 플랫폼을 개선해도 매출이 크게 오르지 않았다. 그 이유가 무엇일까? 2030대 성인 교육 시장에서는 주사용자와 소비자가 일치했지만, 10대 시장의 상당수는 학부모가 제품 선택 권한을 쥐고 있었기 때문이다. 학부모들은 e-learning 환경의 시스템적 요소보다 유명 강사와 교재의 내용같이 다른 요소에 더 관심을 기울이고몰빵을 하는 성향이 강했다. 이는 전통적인 마케팅 전략 수립 방법론이 정말 타당한지에 대해 다시 생각해보게 하는 부분이다. 시장 세그먼테이션을 할 때 흔히 고객의 성격, 연령, 라이프스타일 등으로 카테고리(Category)를 구분하는 작업을 한다. 그리고 이때 분석가의 직관이나 지식, 경험 등이 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 그의 관점 자체가 완전히 빗나간 것이라면 어떻게 될까? 앞서 e-learning 서비스 실패 사례처럼 시장에서 전략적 성공을 위한 성과 귀인 자체가 잘못 설정될 수 있는 것이다.

 

그러나 서베이나 심층 인터뷰를 통해 여러 번 물어봐도 소비자가 속 시원히 대답해주지 않는 경우가 많다. 소비자도 자신들이 정말로 무엇을 원하는지 모르는 경우가 많기 때문이다. 게다가 온라인 환경을 들여다보면 문제는 더 복잡해진다. 사람들은 더 이상 단일 제품에 대한 단일 선호를 드러내지 않는다. 스타벅스 커피, BMW 자동차, 맥도날드 햄버거 등 여러 범주의 상품에 대한 선호를 마구잡이 식으로 표현한다. 마켓 세그먼테이션을 하려면 제품 범주를 단일 차원으로 구분하고, 그 안에서 어떻게 하면 소비자 편익(Consumer’s benefit)과 비용(Cost)을 분석할 수 있을지 고민해야 한다. 그러자면 선호(Preference)가 분명히 식별되어야 하는데, 그것조차 어렵다는 것이다. 따라서선호자체를 바라보는 새로운 관점을 적용할 필요가 있다.

 

따라서 전통적으로 직관적으로 나누던 마켓 세그먼테이션 방식을 재구성할 필요가 있다. 그래서 필자들과 다음소프트는 소비자의 복잡한 선호를 반영하기 위해인터카테고리 모델링’(Inter-Category Modeling)과 관련된 연구를 했다.1 이를 위해서 5년간 트위터와 네이버 블로그의 원문 분석과 유사도에 기반한 네트워크 알고리즘으로 분석을 시도했다. 데이터 마이닝 기법을 통해 소비자 한 사람의 글을 문서(Document) 하나로 보고, 그 안에서 등장하는 여러 형태의브랜드와 관련된 표현들을 골라내 자동 그루핑한 다음, 유난히 공통 언급(Co-Occurance)이 잦은 것들끼리 재분석했다. 이렇게 도출되어 최종 정제된 데이터셋을 분석해본 결과 사람들이 병렬적으로 언급하는 브랜드들이 있고, 그것들 사이에는 묘한 공통점이 있었다. 우선 D&G와 비오템, 캘빈 클라인과 같은 것들이 동시에 언급될 때에는 그것들이 갖고 있는 전통 범주와는 별도로스포티함’ ‘도시적임’ ‘20대의 속성처럼욕망 자체(Desire itself)’에 의한 선호(Preference)가 번들링(Bundling)처럼 나타남을 알 수 있다. (그림 1 참조)

 

 

다시 말해서 사업자가 각각의 단일 제품 마케팅을 하더라도 소비자들이 자신들의 선호에 의해인접한 것처럼인식하는 브랜드들이 갖는 영향력을 인지해야 한다는 의미다. 애초에 시장 세그먼테이션 단계에서부터 다른 사업자의 존재를 신경 써야 하는 것을 뜻하기도 한다. 과거에는 포지셔닝 분석에서 경쟁재·보완재를 분석함으로써 제품 전략을 초점화하는 차원에서만 다른 브랜드의 영향력을 고려하는 것이 보통이었다.

 

 

그런데 흥미롭게도 소비자의 복합적인 선호를 기반으로 시장 세그먼테이션 방식을 재구성하는 일에 매력을 느낀 이들이 있었다. 바로 방송산업이다.2 광고 수익이 중요한 성과 비중을 차지하는 이 분야는 이제 여러 브랜드의 PPL과 직접 광고 등을 통해 비즈니스모델을 확장해나가고 있다. 그런데 만약 복합적인 소비자의 선호 체계를 인식할 수 있다면 어떨까? 자사의 방송 프로그램 안에가장 궁합이 잘 맞는브랜드들을 조합(Combination) 형태로 맞출 수 있게 되는 것이다. 실제로 국내 모 종합편성채널의 경우 프로그램별로 자주 등장하는 브랜드와 라이프스타일 간의 네트워크를 통해 효과적인 광고 편성을 할 수 있는 방법을 적극 고민했다.

 

지금까지 좀처럼 정의하기 힘들었던산업 간 융합’(Inter-industry convergence)에 대해서도 새로운 시사점을 줄 수 있다. 전략경영 학자인 조셉 포락(Joseph Porac)은 제조업, 금융업, 건설업 등 전통 산업 범주와 달리 그 안의 시장 참여자들끼리 합의한 새로운 범주 논리가 시장을 지배하는 시대가 될지도 모른다고 이야기한 바 있다. 다시 말해서 사람들의 인식, 선호 같은 것으로 시장을 바라보는 시각 자체가 달라질 수 있다는 것이다.

 

‘인터카테고리 모델은 결국 소비자의 복잡하고 모호한 선호가 존재한다는 사실 자체를 인정하라는 시사점을 준다. 그리고 더 이상 전문가의 직관이나 물어보는 방식이 아니라, 복잡한심리 네트워크를 관찰함으로써 세그먼트를 나누기 위한 기초 자료를 재구성해서 만들 필요가 있음을 제시한다.

 

 

소셜 데이터는 일단 소비자의 수요(Demand) 변화

동향뿐만 아니라 그들이 제품을 이용하는 과정에서

핵심 문제가 무엇이라고 느끼는지의 과정을

추적해준다는 이점이 있다.

 

산업의 현주소 진단과 미래 사업의 본질 찾기에 유용

마이클 해넌 스탠퍼드대 교수도 말했지만, 사업이 커나갈수록 기업들은잘되는 사업에 집중하는 경향이 강하다. 재무성과분석 위주의 경영전략이 꾸려질 경우 이런 모습은 점점 심화될 수 있다. 그러나 경영학 교과서에서도 지적하는 것처럼 성공공식 위주의 경영 패러다임은 급격한 환경 변화에 매우 취약하고, 위기에 빠졌을 때에도 회복탄력성을 갖는 데 어려움을 초래할 수 있다.

 

소셜 데이터의 힘은 이처럼 기업들이 잘되는 제품, 잘 팔리는 서비스에만 집중하는 게 아니라사업의 본질을 소비자의 일상을 통해 재정의하고, 계속해서 비즈니스모델을 진화시키도록 촉구한다는 데 있다. 그리고 일반적으로 유추하기 힘든 미래 사업 기회도 포착할 수 있다는 장점이 있다.

 

최근 한 카드사가 필자들과 다음소프트에 소셜 데이터를 통한 브랜드 가치 개선에 대한 의뢰를 해온 적이 있다. 위기 국면에 있었던 이 회사는 앞으로 격랑이 예상되는 금융 분야에서 어떻게 하면 위기 극복이 가능할지 고심하고 있었다. 항상 금융 산업에서 문제시되는 것이상품의 불완전 판매. 그러나 애초에 정보를 일부러 부족하게 제공하는 기업은 없다. 열심히 고민해서 구조화한 상품이 등장했는데도 불구하고, 시장의 동향이나 그것을 활용하는 소비자의 실수로 인해 가치가 왜곡되는 경우가 문제인 것이다.

 

그래서 필자들은 아예 한국의 금융 산업이 도대체어떤 지평을 갖고 있느냐에 대한 근본적인 의문 제기부터 해보기로 했다. 블로그, 트위터 등 온라인 공간에서 한국인의 ‘Money Thing’은 무엇인가와 관련된 포괄적인 데이터를 수집했다. 그 결과 2030대 계층에서 전통 금융 산업의 상식과는 다른 이슈가 도출됐다. 은행, 카드, 생명보험을 비롯한 주요 사업자들은 금융 산업을 전체 시장의 혈액을 공급하는 기능, 중개 기관으로서 역할에 무게를 두는 경향이 강하다. 그래서 자금을 대출해주거나 상품을 매매하는 과정에서 정확성과 신뢰성을 담보하면, 대면 판매 채널 차원에서 문제를 일으키는 일은 없을 것이라 믿어왔던 것이다.

 

 

그러나 나날이 소비자의 욕망은 진화해간다. 우선 2030대 계층은 기존 소매 금융에서 매우 중요한 장기 금융 상품에 대한 불신을 드러냈다. 서브프라임 모기지 사태 이후 경제 환경의 불확실성이 심해지면서, 오랫동안 돈을 비축해두고 수익성을 도모하기보다는 당장 쓸 수 있는포켓 머니를 마련하는 데 골몰하게 된 것이다. 어른 세대와 달리에 대한 태도도 매우 수동적이었다. 어떻게 해서든 자가를 마련하려는 1960∼1970년대생 금융소비자들과 정반대로 밖으로 보여줄 이유가 없는 자신의 집을 굳이 돈을 모아 구비하려는 필요성을 못 느끼는 경우가 많았다.

 

그런데 이와는 반대로 트위터 원문상에서 새로운 패턴이 도출되기도 했다. ‘카드는 일기장이라 할 만하다라는 멘션이었다. 신용카드 명세서는 사람들에게 큰 부담이자 노출되면 안 되는 개인정보였다. 그런데 모바일 카드 붐이 일면서 신용카드는 그 사람의 일상을 가장 잘 표현할 수 있는 정보 원천이 되기 시작한 것이다. 어떤 소비자들은 애인이나 친구들과 함께한 일상이 신용카드 사용 기록에 담겨 있다고 보기도 했다. 그리고 특정인과 함께 사용했던 기록은 두고두고 흔적으로 남아추억을 재구성하는 데에도 중요한 자료가 됨을 보여주었다. 이쯤 되면 금융 산업은 더 이상 단일 산업이 아니라 여러 산업에 대한 사용자의 수요(Demand)를 조정(Coordination)하는플랫폼’(Platform) 역할을 하는 분야임을 유추할 수 있다. 어쨌거나 신용카드가 있어서 옷도 사고 식사도 할 수 있는 환경인 데다가 그 기록을 고스란히 추적해보면 일반적인 사람들의 소비 패턴이 어떤 양상으로 일어나는지 재구성이 가능하기 때문이다.

 

 

이와 관련된 제언을 받은 카드 회사는 당장 소셜 데이터를 통해장소 마케팅’(Spatial Marketing)을 위한 상황 정보(Context information)를 모으기 시작했다. 이를 위해 데이터 마이닝 툴을 자사의 맥락에 적합화시킨 플랫폼을 도입했다. 그리고 압구정 갤러리아, 가로수길 등 특정 장소 정보와 직접적으로 결부되어 있는 여러 사용자의 소셜 멘션 분석을 통해 개별 공간에 방문할 경우개인화된 메시지’(Personalized message)를 던져줄 수 있는 솔루션을 고민하게 됐다. 일종의 추천 시스템(Recommendation system)의 기초 자료이자 상황 정보로서 소셜 메시지(Social mention)의 용처를 고민하게 된 것이다.

 

더 나아가서 카드 회사도 자신들의 제품뿐만 아니라 다른 업종의 제품이 갖고 있는사용자 경험’(User Experience)에 대해 고민할 필요가 있음을 깨닫게 되었다. 단순히 포인트를 적립해주거나 카드 사용 이후 피드백을 주는 것만으로는 소비자들이 자사의 서비스를 사랑하지 않는다는 점을 알게 된 것이다. 그리고 사람들마다 자연스럽다고 여기는 라이프스타일의 조합과 관련된 정보를 모으기 시작했다. 이것은 상식적인 기준에서 보면딴짓이다. 그러나 정작 카드가 사람들의 일상을 중재해주는플랫폼역할을 한다는 점을 염두에 두고 보면, 사업의 본질적 영역에 해당하는 일이라고 해도 과언이 아니다. 그래서 이 회사는 고객 경험(Customer Experience)의 관점에서 모바일 기기, 서비스 플랫폼 등의 유용성을 분석하던 전문가들을 대거 기용하고 신사업 추진 역량의 핵심 인자로 활용하게 되었다.

 

다른 회사들은스마트 뱅킹’(Smart Banking)과 같이 실제 모바일 디바이스 환경에서 어떻게 하면 신뢰성 있으면서 편안하게 금융 결제를 할 것인가를 고민할 동안에, 모바일 환경에 내재된 카드 서비스가 여러 일상의 컨트롤 타워로서 기능할 수 있는 가능성을 모색하게 된 것이다. 아직까지 이 회사의 재무성과가 대폭 개선되었다는 소식은 들려오지 않는다. 하지만 한때 부정적인 이미지로 사람들이카드 산업에 대한 총체적 분노를 드러내던 시기와는 달리 자신들의 상품을경험이라는 차원으로 홍보할 수 있었다는 점에서는 일정한 성과를 냈다고 볼 수 있다. 이제 장기적으로는 이런 상황 정보에 대한 분석 역량을 바탕으로 카드 사용 비중이 매우 높은 호스피탈리티 산업에 대한 전략적 컨설팅도 가능하겠다는 것이 이 회사의 내부 의견이었다.

 

이를 종합해보면 우선 소셜 데이터를 통해 그동안 도외시해왔던 고객의 수요 관련 정보들을 식별할 수 있다는 이점이 있다. 카드사 입장에서 다른 제품 시장 관련 동향은거시적인 산업 변화를 읽어내는 정보 수준에 그쳤지만, 이제는 자사 서비스의 수요로 직결되는 핵심 지식이 된 것이다. 그리고 구체적으로 관련 마케팅 혁신 조직을 신설하는 근거를 제공함으로써행동을 위한 아키텍처를 수립하는 데 중요한 원동력이 되었음을 보여주는 사례이기도 하다.

 

 

변화하는 수요의 흐름을 읽는 데 유용

게다가 소셜 데이터의 또 다른 이점은 시간대별로 소비자의 수요와 행동이 어떻게 변화하는지 추정이 가능하다는 데 있다. 기존 서베이 방식은 일종의 횡단면 분석(Cross-sectional Analysis)이다. 특정 변수가 어떻게 작용하는지에 대한 단일 시점의스틸 컷이라는 의미다. 마케팅 조사 분석을 의뢰한 사업자들 입장에서는 이 정도 정보만 제공해줘도 큰 의의를 두는 경우가 많다. 그러나 얼마 지나지 않아 해당 분석 결과가시간이슈를 붙잡는 데에는 난항이 있음을 이야기하기도 한다.

 

 

소비자의 수요는 계속 변한다. 그래서 계량 마케팅 학자들은 종종 패널 데이터 분석, 즉 여러 변수별로 변화량이 포착되는 횡단면 분석과 시간대별 변화량이 반영된 시계열 분석(Time-series analysis)의 방법이 혼합된 데이터셋을 이용할 것을 제안한다. 이것은 통계학적 객관성을 갖기에는 매우 유용한 방법론이다. 그러나 그조차도 분석의 주된 단위를 어떻게 설정할 것인가, 그리고 샘플(Sample)을 어떻게 압축할 것인가의 이슈가 남는다. 이 역시도 잠깐 동안의사진인 셈이다. 그리고 계속해서 데이터 원 역할을 할 소비자에게 인센티브를 주어가며 장시간 동안의 정보를 모은다는 것도 매우 어려운 일이다.

 

전동 칫솔 시장의 어느 기업도 비슷한 문제 의식을 갖고 있었다. 그동안 계속해서 서베이 중심의 분석을 해왔지만, 그 인사이트를 반영한 마케팅 전략의 결과가 매출 개선으로 직결되는 경험을 하지 못했던 것이다. 필자들과 다음소프트가 소셜 데이터를 들여다본 결과 전동 칫솔 시장 자체에 대한 사람들의 관념화 수준이 매우 낮다는 것을 인식할 수 있었다.

 

우선 다른 일상 제품 시장인 화장품이나 수유·피딩 분야보다 훨씬 언급 비중이 낮았던 데다가 특정 브랜드를 언급하는 비중은 0.3%로 매우 빈약한 수준이었다. 다시 말해서 구강 세정 관련 기기를 생산하는 기업들은브랜드를 강조하거나 기기 자체의 유용성을 강조하는 것보다 다른 소비자의 행태로 눈을 돌려야 함을 입증하는 결과였다. 서베이 데이터로는 좀처럼 발견하기 어려운 시사점이기도 했다. 일단 성숙된 시장이 존재한다는 가정하에 특정 기능의 강·약점, 그것으로부터 소비자들이 느끼는 편익 등을 물어보는 식이었기 때문이다. 소셜 데이터와 서베이 분석이 제기하는질문자체가 다른 상황이라고 보아도 좋았다.

 

그리고 사용자의 구체적인 행태 분석을 위해 프로젝트를 실시했던 2012년의 전년도인 2011년부터 2009년까지 거슬러 올라가 블로그, 포털, 트위터, 커뮤니티의 19만 건에 해당하는 글을 분석했다. 그 결과 사람들의 적극적인 치아 관리 자세에 해당하는임플란트’ ‘교정관련 단어가 꾸준히 상승세를 보였다. 반면시술이나성형과 관련된 뷰티 키워드들은 하락세를 나타냈다. 행위적인 차원에서는만들다’ ‘양치질’ ‘병원과 같이 보다 일상적인 키워드가 등장하기 시작했다.

 

우선 각자의 치아가 어떤 문제를 안고 있느냐에 따라 선호하는 구강 세척 방식이 달라질 수 있다는 관점이 제기됐다. 과거에는 칫솔 사용이 획일화되어 있었던 반면, 최근에는 치실이나 치간칫솔, 워터픽과 같은 세척 도구가 전문화되고 있는 추세다. 그중에서도 교정·임플란트 환자는 워터픽>치간칫솔>치실 순으로 중요도를 가졌던 반면, 충치와 입냄새를 걱정하는 사람들에게는 치실>치간칫솔>워터픽 순의 중요도가 식별됐다. 결국 이들 각자의 고객마다 제품을 추천해주는 방식이 달라야 함을 의미한다.

 

이 외에도치실워터픽은 여전히 사용하기에 번거로운 도구들이었다. 소셜 데이터는 구강 세척 제품의 사용 편의성 증대를 간접적으로 제안하는 결과를 나타냈다. 특히 치실의 경우 지저분하다는 인상이 짙은 반면, 워터픽은 사용이 어렵다는 평가가 많았다. 따라서 교정·임플란트와 같은 치아질환을 가진 소비자들뿐만 아니라 일반적인 사람들로까지 타깃을 확장할 수 있는 제품 설계가 시급한 셈이었다.

 

조언을 요청했던 기업은 결국 다음과 같은 시사점을 찾아냈다. 우선 구강 헬스케어 시장이 치과 병원이라는 서비스 사업자와 불가분의 관계가 되어가는 모습이라는 것이다. 과거에는 치과가돈 먹는 하마또는무서운 병원이라는 감성으로 표면화되었던 반면, 예방 기능이 중요해지면서 사람들이 칫솔을 구매할 때에도 자신의 이가 갖고 있는 문제점이 무엇인가에 주의를 기울이게 된 셈이다. 따라서 병원 서비스가 제공해주는 경험의 모습과 칫솔이 제공하는 경험의 모습이 얼마나 상관관계를 갖는지 분석하는 것이 제품 성공의 비결인 것처럼 이해되었다.

 

 

한편 소비자가 능동적으로치아 관리행위를 함으로써 연관 제품을 구매할 수 있는 여지를 주는 것도 중요하다는 점을 도출했다. 부가된 제품(Augmented product) 시장의 성장 가능성까지 점치게 된 것이다. 치실, 치간칫솔, 워터픽과 같이 문제가 생길 때마다 활용하는 제품이 다르다는 점도 부가된 제품이 다양한 서브카테고리(Sub-category) 차원에서 마케팅될 수 있음을 판단하게 하는 기회였다.

 

마지막으로브랜드 언급이 적다는 점은 초기 시장 전략에서 브랜드 위주의 마케팅 커뮤니케이션이 갖는 비효율성을 시사하지만, 역으로무주공산의 상황에서 브랜드 독점력을 키워나갈 수도 있음을 의미한다는 점도 발견하게 되었다. 따라서 애초에 브랜드 강조에 집중 투자하는 것은 위험하지만, 그렇다고 브랜드 효과를 아예 무시하는 것도 다른 사업자의 공격 위험(Pre-emptive risk)을 높일 수 있음을 발견하게 됐다.

 

이를 종합해보면 소셜 데이터는 일단 소비자의 수요(Demand) 변화 동향뿐만 아니라 그들이 제품을 이용하는 과정에서핵심 문제가 무엇이라고 느끼는지의 과정을 추적해준다는 이점이 있다 하겠다. 그리고 단기적으로는 억제해야 할 전략적 행동도 장기적으로는 기회 요인이 될 수 있음을 보여주는 일종의 청사진 역할을 한다고도 볼 수 있다.

 

 

페르소나 디자인을 통한 소비자 일상의 재구성

그렇다면 소셜 데이터를 통한 이러한 시사점들이 일상과 어떤 접변점이 있을까. 얼마 전 한양대 강형구 교수와 그 동료들이 분석한 연구는 트위터상에서의무드’(Mood)가 주가 수익률(Stock Return)을 예측하는 데 매우 유용한 자료임을 언급한 바 있다. 거의 23일 전 트위터 멘션이 이후 금융 시장의 동학과 밀접한 인과관계가 있음을 입증하는 자료였다.

 

그와 비슷한 문제의식 선상에서 필자들과 다음소프트는 한국인의기분과 관련된 프로젝트를 했다. 그리고 이를페르소나 디자인기법으로 특정인의 일상을 재구성하는 방식으로 편집해봤다. 하루 시간대별로 사람들의 기분이 어떻게 변화하는지 소셜 메시지 분석을 통해 살펴보는 과제였다. 우선 사람들의 대략적인 정서를우울하다기분좋다로 재분류하고, 시간대별로 언급 비중을 체크해봤다. 그 결과 가장 중요한 모멘텀(Critical Momentum)은 잠드는 시간이었다. 사람들이 가장 기분 좋아하면서 우울하다는 생각을 피력하는 순간이기도 했다.

 

 

주된 이유는 그다음 날가기 싫은 회사를 간다라는 사실 때문이었다. 그러나 반대로 기분 좋은 이유는 퇴근 직전 분위기 좋았던 저녁식사, 휴식으로 인해 남아 있는 감정 등이 장점으로 발휘되기 때문이라는 해석도 가능할 법했다. 이처럼잠들기 전의 역설은 소셜 데이터에서 소비자의의도를 파악하지 않고서는 식별 불가능한 부분이다. 그렇다면 이에 따르는 마케팅은 어떻게 변화해야 할까? 이를 위해 트위터 데이터를 살펴보았다. 가장 대표적인 아이템인 커피(Coffee)를 예로 들어 설명하면, 아침에 출근할 때 마시는 커피와 점심에 마시는 커피, 저녁에 마시는 커피가 다를 수 있다. 아침에는 꽉 찬 지하철이나 버스에서 뛰어 나와 덜 깬 잠으로부터 각성하기 위해 마시는 회사의 캔커피, 그리고 점심때에는 바쁜 오전 일상을 보낸 직후 휴식과 함께 회사 명찰을 달고 마시는생존을 상징하는 전문점 커피가 주된 아이템이다. 그러나 16시에 부장님에게 야단맞은 상태에서 친구들과 마시는 커피는 점심에 마셨던 것보다 훨씬 값싼 상품일 수 있다. 그 자체가 목적이 아니라 상사를 욕하거나 구성원들끼리 연대감을 가질 수 있는 기회만 제공해주면 되기 때문이다.

 

요일 시간대별로도 사람들의 정서를 분류해보았다. 그러자 주중 시간대인 금요일이 주말인 토·일요일보다 훨씬 행복한 것으로 나타났다. 다음 소프트 연구팀은주말전에는 기대감으로 인해 긍정적인 정서가 고조되는 반면, 정작 휴일을 쓰는 동안에는 자신들의 여유자원이 빠져나간다는 생각 때문에 큰 부담을 느끼는 것으로 해석했다.

 

 

결국 토··월이라는 날에는 일반적인 상식과 달리 사람들의불만또는우울함을 최소화시켜줄 수 있는 제품 제공이 절실한 셈이다. 반면 금요일은 전통적인불금의 상식이 통한다고 볼 수 있겠다.

 

이처럼 소셜 데이터를 통해 한 사람의 일상을 재구성해보는 작업은 다음과 같은 이점이 있다. 우선 스토리텔링 방식을 통해 의사결정자들도 소셜 데이터를 통한 시장분석 방법을 잘 이해할 수 있게끔 설명해준다는 장점이다. 일반적인 통계 분석이나 네트워크 모델은 데이터의 정교함 차원에서는 좋지만 실제 비즈니스에 활용하기 위한 결정을 내리는 최고경영자 입장에서는 이해하기 어려운 수치 정보들에 불과한 경우가 많다. 오히려 이들이 이해하기 좋은 정보는한 편의 소설처럼 편집되어 있는 자료들이다. 따라서 이 과정에서 인류학이나 문화론에서 자주 활용하는 한 사람의 일상 재구성 기법이 빅데이터를 통한 큰 사진을 의미 있는 이야기 구성으로 보여주는 데 유용하다.

 

또 하루 중에도 사람들이 특정 제품·서비스를 선호하는 시간이 각각 다르다는 점에서 중요한 맥락을 제공하기도 한다. 하루 중에도 한 사람의 가격민감도가 변할 수 있음을 파악하고, 각각상황에 맞는 솔루션을 제공할 수 있게 도와주는 것이다. 최근 마케팅 연구자들이 영화감독이나 CF 감독으로 활약하는 경우를 종종 보게 된다. 한 사람의 하루하루가 마케팅을 위한감동적 장면이 될 수 있음을 깨닫고, 그것을 새로운 맥락으로 재구성하기 위한 노력의 일환인 셈이다. 그 과정에 소셜 데이터와 같은 자료가 객관성과 설득력을 더해줄 수 있다면 금상첨화일 것이다.

 

 

이제빅데이터라는 말을 그만 쓸 때도

되었다고 주장하고 싶다. 가장 큰 이유는 앞서

언급했던 것처럼 데이터의 양만 많다고 해서

좋은 시사점을 도출하는 것이 아니기 때문이다.

 

소셜 데이터, 마케팅을 위한 미래지향적 도구로 활용하라

필자들은 이제빅데이터라는 말을 그만 쓸 때도 되었다고 주장하고 싶다. 가장 큰 이유는 앞서 언급했던 것처럼 데이터의 양만 많다고 하여 좋은 시사점을 도출하는 것이 아니기 때문이다. ‘데이터 사이언스라는 표현도 매우 조심해서 써야 한다. 계량 분석 자체가 중요한 것이 아니라, 수요자가 의사결정에 참고하기 좋은 경영 지식으로 변환시켜 제공하는 것이 더 절실하기 때문이다. 그런 점에서 SNS 데이터는 GIS 자료나 모바일 로그 자료에 비해 훨씬 소비자의 의도를 파악하기도 쉽고 조사분석 경력이 적은 현업 담당자들도 손쉽게 활용할 수 있다는 이점이 있다. 접근 용이성이 있는 셈이다.

 

이처럼 데이터가 많은데, 소셜 데이터를 제대로 활용하기 위해서 고민해야 할 것들은 무엇일까? 그리고 그것들은 마케팅 조사 방법론에서 어떻게 활용될 수 있을까.

 

1. 사용자·소비자의 심성 모형을 포착할 수 있다.

특히 모바일 환경이 중요한 화두가 되면서 소비자의상황 정보(Context information)’에 대한 관심이 늘어나고 있다. 과거에는 특정 제품의 내적 맥락에 집중했다면 이제는 그것을 커피숍에서 썼느냐, 아니면 집에서 썼느냐와 같은 확장된 상황에 더 많은 관심을 기울이고 있다. 게다가 사람들이 의도하지 않은 행동도 간접적인 소셜 멘션 등을 통해 파악할 수 있어 전략적인 이점이 있다.그러나 다른 한편으로 소셜 데이터에서 나온 일부 패턴을 가지고답’이라고 생각하는 것도 곤란하다. 연구조사방법론의 관점에서 그것의 상관관계만이 아닌 인과관계를 이해하려고 노력해야 하며, 다양한 데이터와의 교차분석, 즉 데이터 삼각화(Data Triangulation)를 통해 균형적인 시각을 갖기 위한 노력이 절실하다고 하겠다.

 

2.소셜 데이터를 통해 도출된 전략적 제언을 실무 조직 차원에서 합의할 수 있어야 한다.

아무리 좋은 데이터를 기반으로 소비자의 일상을 정밀 분석해줘도 실무 조직이 받아들이지 않으면 소화가 힘들다는 것이다. 이미 SNS를 통해 포착된 사람들의자체가 회사가 속한의 본질을 구성한다고 이야기했다. 그러나 안타깝게도 많은 기업 조직의 실무 담당자들은우리 관행은 그것과 다르다라고 주장하거나, ‘산업 특수적인 맥락을 이해해달라라는 식의 요청을 하는 경우가 있다. 소셜 데이터는 그들에게 엄연히 외부 지식(External knowledge)이다. 조직 이론의 관점에서 보면 외부의 조언자가 새로운 아이디어를 이야기해도, 그것을 소화할 수 있는흡수역량(Absorptive capacity)’이 없으면 발전이 없다. 따라서 소셜 데이터의 전략적 활용에 매력을 느끼는 경영자와 이를 실제 업무 활동에 비추어 평가해봐야 하는 중간급 관리자 사이에 어느 정도의 합의점이 필요하다 하겠다.

 

 

3.데이터를전략적 제언으로 받아들여야지 ‘절대 예측으로 받아들이면 안 된다.

데이터를 기반으로 한 의사결정에 불만을 품는 발언을 종종 듣는다. 그래서 데이터 마이닝으로 완전 자동화를 하기보다는 사람의 수작업 여지가 남아 있는반자동화 엔진을 만드는 것이 더 낫지 않냐는 이야기도 있다. 그러나 많은 방법론 전문가들이 지적하듯 데이터는 스스로 정답이라고 말하지 않는다. 다만 사람이 상상으로, 또는 직관으로 의사결정을 내렸을 때 오류를 줄여주는 축의 역할을 할 뿐이다. 데이터는 일종의 관점 형성을 위한 도구적인 자료다. 그것을 잘 소화할 수 있는 해석자의 철학이 어느 정도로 깊은가의 여부에 따라 효용이 달라지기도 한다. 다시 말해서 데이터를 통한 의사결정이 예상을 빗나갔을 때에는, 그 데이터를 바라보는 시각이 어떻게 형성되었느냐의 문제이지, 절대로 데이터 자체가 근원적 한계를 갖고 있다고 단정하기는 어렵다는 점이 있다.

 

이러한 여러 고려점이 있지만 소셜 데이터는 점점 주관의 객관화를 요구하는 마케팅 이론계의 진화 상황에 잘 맞는 도구로 각광받고 있다. 모든 비즈니스의 성공은 이제 사람의 마음을 제대로 읽을 수 있느냐의 여부로 귀결되고 있다. 단순한 매출 성공뿐만 아니라 소비자의 삶을 재설계하는 관점에서 소셜 데이터를 다시 들여다보길 권한다.

 

송길영다음소프트 부사장 ysong@daumsoft.com

송길영 다음소프트 부사장은 고려대 컴퓨터학과에서 학사·석사·박사 학위를 받았다. IT 분야에서 10여 년, 마케팅 분야에서 10여 년간 종사한 경험을 바탕으로 활동하는 빅데이터 및 오피니언 마이닝 전문가로 <여기에 당신의 욕망이 보인다>를 집필했고 오피니언 마이닝 워킹 그룹을 이끌고 있다.

 

천영준연세대 기술경영연구센터 책임연구원 yoshirochan@yonsei.ac.kr

천영준 연세대 기술경영연구센터 책임연구원은 연세대 경영학과와 동 대학원 정보산업공학과를 졸업했고 기술경영정책을 연구했다. 예술과 경영학, 그리고 소비자의 일상을 주제로 산업계 포럼과 최고경영자과정에서 강의를 해왔고 <바흐 혁신을 말하다> <직장인 4대 비극>을 썼다.

 

장대련연세대 경영학과 교수 drchang@yonsei.ac.kr

장대련 연세대 경영학과 교수는 미국 컬럼비아대에서 경영학 석사 학위를, 하버드대에서 마케팅 전공으로 박사 학위를 받았다. 홍콩과기대, 호주국립대 등에 초빙강의를 했으며 세계적 학술지인등에 논문을 게재했고 시사적인 경영 이슈와 관련해 HBR Online 블로그 활동을 하고 있다. 저서로는 <트랜스 시대의 트랜스 브랜딩(공저)> <마케팅 서바이벌> 등이 있다.

동아비즈니스리뷰 334호 세계관의 세계 2021년 12월 Issue 1 목차보기