온라인 마케팅은 데이터를 활용해서 스마트하게 하자
SNS 플랫폼에서의 데이터 수집과 분석을 통한 온라인 마케팅 효과 평가. 블로그, 유튜브, 인스타그램 웹크롤링 및 감성분석 실제 적용 사례 탐구
0. 데이터 기반 마케팅, 어떻게 해야할까?
안녕하세요, 해시스크래퍼입니다. 오늘은 온라인 마케팅에 고민이 많으신 소상공인, 스타트업, 온라인 마케팅 실무진들을 위한 포스팅입니다.
사실 데이터를 활용한 마케팅이 대세라지만.. 어디서 어떻게 데이터를 수집하면 좋은지, 데이터를 실무에 어떻게 적용시켜야 하는지 모르겠다는 분들 많으십니다.
온라인 마케팅하시는 분들은 저런 고민 한 번쯤은 해보셨을 듯해요.
그래서 이번에는
1. 무료 빅데이터 서비스를 사용하여 마케팅 전략 짜는 방법
2. SNS 데이터 수집해서 온라인 마케팅에 적용하는 방법
위 두 가지 주제를 실제 사례로 설명드릴게요.
1. 온라인 마케팅 전략 짜기에 반드시 필요한 무료 빅데이터 서비스
빅데이터 기반 상권분석을 할 수 있는 국내 대표 서비스가 있습니다.
바로 네이버 스마트 플레이스 입니다.
1) 네이버 스마트 플레이스
처음 창업하시고 온라인 마케팅 하시려면 첫 번째가‘노출’입니다. 네이버에서의 업체명 노출은 필수죠.
네이버 스마트 플레이스 에서는 다양한 관점의 데이터를 확인할 수 있습니다. 내 점포(회사)를 검색한 사람들의 데이터를 확인할 수 있어요.
연령대, 시간대, 성별 데이터를 통해 잠재고객의 데이터를 확인할 수 있어요. 20-30대 젊은 여성들 타겟의 소비자들이 내 회사명을 검색하면 그에 맞는 서비스와 온라인 마케팅 전략을 기획해야
합니다.
하지만 검색한 소비자 유형과 실제 고객층이 다를 수도 있어요. 검색 소비층은 20-30대 인데 실제 유입고객은 40-50대 라면?
정보 검색결과와 방문(유입) 결과가 다르다는 건 어디에선가 문제가 있다는 뜻입니다. 그 문제를 찾아 해결해야 검색 소비층이 유입고객과 일치하겠죠.
앱으로 예약, 주문, 리뷰까지 모두 확인할 수 있어 정말 편리하죠. 소상공인 분들에겐 필수가 되었습니다.
대부분 자신의 것만 모니터링하실텐데요, 주안점은 “경쟁사”가 무엇을 하는지 눈 부릅뜨고 지켜보셔야 합니다.
주요 경쟁사 메뉴/상품은 무엇인지, 인기 있는 리뷰를 확인하고 고객을 우리쪽으로 끌어오기 위한 전략이 필요합니다.
고객이 주로 방문하는 시간대는 언제인지, 유입되는 채널이 어디인지, 고객의 동선을 파악하시면 더욱 좋습니다.
상위의 조건들을 나열해놓고 분석하면 타겟 고객님이 소비할 상품/서비스에 대한 가격전략이 나오게 됩니다.
‘이 구역 미친 맛집은 여기야’ 라는 말 하고 싶으시면 앞에서 언급해드렸던 것들을 스마트 플레이스를 통해 분석하시길 바랍니다.
빅데이터가 별겁니까. 저런 데이터를 기반으로 상품/서비스 기획하시고 온라인 마케팅 하시는게 빅데이터 기반 온라인 마케팅이죠
2) 네이버 데이터랩
타겟에 맞는 트렌디한 아이템이나 이슈가 뭔지도 알면 좋겠죠?
그런 핫한 아이템이나 키워드를 넣어 온라인 마케팅하시면 타겟에게 노출될 확률이 높아지니까요
그런 걸 확인해볼 수 있는 곳이 데이터랩 입니다.
네이버의 검색 트렌드 및 급상승검색어 이력, 쇼핑 카테고리별 검색 트렌드 제공
실시간 검색어도 확인할 수 있고 임의의 키워드를 넣어 키워드별 비교분석이 가능합니다.
요새 대세인 ‘펭수’와 경쟁자인 ‘뽀로로’ 키워드 검색량을 비교해봤습니다.
역시 근래 대세는 펭수가 맞네요. 9월 중순 부터 검색량이 계속 늘더니 뽀로로를 제쳤습니다.
뽀로로는 2019년 8월 26일에 고점을 찍었네요. 왜 갑자기 올랐나 찾아보니 모 TV프로그램에 뽀로로를 주제로 퀴즈를 내서 검색순위 1위로 올라왔나봅니다.
국내 소비자의 75%는 네이버로 검색을 하기 때문에 국내에 관련된 정보와 분석은 네이버가 최고입니다.
이 외에도 데이터랩은 e-나라지표, 공공데이터 포털 등 각종 공공기관 사이트에서 나오는 데이터를 연동했기 때문에 너무 편리합니다. 데이터 찾겠다고 수많은 공공데이터 포털을 일일이 찾아볼 필요가
없으니까요
3) Google 트렌드
물론 국내에 한해서 입니다. 수출이나 국외 트렌드를 알고 싶으시다면 ‘구글 트렌드’를 이용하시는 것이 좋습니다.
구글은 세계적인 포털 사이트 답게 전 세계에서 발생하는 검색어를 대상으로 빅데이터 분석을 실시하고 있어요.
전 세계에서 BTS 가 얼마나 인기가 많은지 알고 싶으신 분들은 구글 트렌드로 검색하시면 됩니다.
전 세계적으로 관심도가 높은 줄은 알았는데 아프리카 코트디부아르에서까지 인기가 많을 줄은 몰랐습니다.
구글 트렌드는 상당한 수준의 분석 능력을 인정받았습니다. 구글 트렌드 빅데이터 분석으로 미국 트럼프 대통령 당선과 영국 브렉시트를 정확히 예측했었죠. 해외 수출을 염두에 두고 계신다면 구글 트렌드를 유용하게
이용하시면 좋습니다.
2 .SNS 데이터 수집해서 온라인 마케팅에 적용하는 방법
SNS 수집 채널은 원하시는 타겟과 목적에 따라 달라집니다.
20-30대 여성 의류를 판매하실 경우, 인스타그램, 유튜브, 여성 커뮤니티 같은 곳에서 데이터를 수집하면 되겠죠.
30-40대 유아용품을 판매하시는 마케터 분들은 유아 카페, 인스타그램, 유아용품 플랫폼에서 원하시는 데이터를 얻으실테고요.
온라인 마케팅 효율성을 평가하고 싶다면 온라인 마케팅한 채널 내 고객 반응을 수집하고 분석하면 됩니다.
저희 고객분들이 주로 어떤 데이터를 수집하시고 어떻게 활용하는지 채널별로 알려드릴게요.
1) 블로그, 카페 웹크롤링
블로그, 카페 같은 경우는 글 제목, 조회수, 작성일, 글 내용, 댓글, 작성자 등 웹 화면에서 볼 수 있는 모든 것들을 수집할 수 있어요.
로그인이나 카페 가입이 필요한 폐쇄적인 블로그, 카페도 가능합니다. 온라인 마케팅이나 광고라고 의심되는 글을 제외하여 수집할 수도 있구요.
광고가 아닌 리얼 데이터를 수집해서 분석하게 되면 실제 온라인 마케팅에 대한 효과를 제대로 분석할 수 있습니다.
얼마 전 유명한 축구선수를 모델로 한 아이스크림 B사의 경우 온라인 마케팅 효과를 분석하기 위해 블로그와 카페 글을 수집해서 고객반응을 분석했어요.
2) 유튜브 웹크롤링
유튜브의 경우는 수집할 수 있는 항목이 더 많습니다.
영상 URL, 영상제목, 조회수, 게시일자, 좋아요/싫어요 수, 구독자 수, 댓글, 댓글의 답글, 아이디 등을 수집합니다.
가장 핫한 채널인 만큼 판매 전후 실시간 반응을 분석하기 가장 좋은 채널이기도 하죠. 하지만 유튜브 댓글을 분석하는 곳은 많지는 않습니다.
왜냐?! 유튜브의 댓글은 비정형데이터, 정제가 필요한 문장이 많기 때문에 정확도가 그만큼 떨어집니다. 때문에 데이터 수집보다는 가공과 분석에 힘을 쏟아야 하는 채널이기도 합니다.
핸드폰 제조하시는 S 고객님은 스마트폰 판매량을 예측하기 위해 주요 유튜버들의 댓글을 수집하고 분석하여 판매예측모델을 만드셨어요.
주요 경쟁사 제품을 홍보하는 유튜버들의 댓글 감성분석을 통해 경쟁사 제품에 대한 세부 니즈를 파악하고 벤치마킹 요소로 활용하여 비슷한 컨셉의 제품을 저렴한 가격에 내놓아 판매량을 올린 케이스도
있습니다.
3) 온라인 마케팅의 핵심이지만 가장 어려운 인스타그램 웹크롤링
대부분의 SNS 채널의 데이터를 수집/분석하는 것에는 큰 어려움은 없습니다만, 인스타그램은 데이터 수집이 어려운 채널입니다.
크롤링 해보신 분들은 아실겁니다. 인스타그램은 IP 차단이 어마무시하게 잘 됩니다.
인스타그램은 크롤링 API 를 제공한다는 사실을 아십니까? 하지만 하루 건 수가 정해져 있어서 대량의 데이터를 수집할 수 없어요. 그래서 가상 IP 를 투입할 수 밖에 없지만 그래도 차단됩니다. 인스타그램
개발자들 대단하세요!
그 외에도 무한 스크롤 방식의 UX, 달라지는 클라스명, 댓글의 더보기 버튼등의 장애물이 많아 원하는 데이터를 쉽게 크롤링 하기가 차암~ 어렵습니다. 물론 저희는 능력있는 개발자 분들이 알아서잘 해결해주셔서 문제 없이 수집하고 있습니다.
인스타그램의 게시물 URL/이미지, 팔로워 수, 팔로우 수, 게시글, 게시일자, 댓글, 아이디, 좋아요 수 등을 수집합니다.
특정 제품 또는 인물의 게시글과 댓글을 수집해서 고객들의 반응을 실시간으로 분석하시는 분들 엄청 많으십니다.
특히 플랫폼 업체들은 실시간으로 제품의 반응도와 인기도를 측정해서 고객들에게 정보를 주는 서비스를 제공하기 때문에 인스타그램 데이터를 많이 활용하세요.
이렇게 SNS에서 수집된 내용을 데이터 가공/정제, 형태소 분석, 자연어처리 등 일련의 과정을 통해 문장별로 긍/부정률을 측정 할 수 있습니다.
해시스크래퍼의 인스타그램 데이터를 수집해서 게시글 별 감성분석을 실시한 화면이 아래 화면입니다.
감성분석이라는 항목에 점수가 나와 있죠? 1점에 가까우면 긍정, -1에 가까우면 부정으로 평가할 수 있습니다.
게시물이 전반적으로 긍정에 가까운 분석결과가 나왔네요.
예시로 보여드리기 위해 게시글을 분석한 것을 보여드렸지만 댓글도 분석할 수 있어요.
- 과연 내가 한 온라인 마케팅이 실제 효과가 있는가?
- 인스타그램 댓글의 긍정률은 제품의 판매량에 영향을 끼치는가?
- 사이트 회원가입하는 숫자는 블로그 긍정적인 댓글 수량과의 상관관계가 있는가?
이런 질문이 머리 속에 있다면 데이터를 통해 인사이트 도출이 필요하신 순간이신 겁니다! (연락주세요)
지금까지 무료 빅데이터 서비스, SNS 데이터를 활용하여 온라인 마케팅한 사례 등을 통해 실제 어떻게 온라인 마케팅에 사용되고 있는지 알아보았습니다.
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