[똑똑!빅데이터]SNS에 담긴 소비자 마음을 읽다

[이데일리 이유미 기자] 사람들은 매일 페이스북에 사진을 올리고 스마트폰으로 기사를 읽고 신용카드로 결제를 합니다. 큰 의미없는 일상생활인 것 같지만 행동 하나하나가 모두 데이터로 쌓이고 있습니다. 이른바 ‘빅데이터’ 시대입니다. 요즘 뜨고 있는 인공지능(AI)도 빅데이터 덕분에 더욱 발전하고 있는거죠. 빅데이터가 왜 중요한 걸까요. 사례를 통해 데이터 이야기를 해보겠습니다.

소셜네트워크서비스(SNS)에는 많은 데이터가 담겨있습니다. 고객 대상 설문조사보다 보다 솔직한 사용자의 마음을 읽을 수가 있기 때문에 기업 입장에서는 중요합니다.

남성 수제구두를 제작하는 칼렌시스는 SNS 데이터 분석을 활용한 대표적인 중소기업입니다. 칼렌시스는 이전에는 패션과 미용에 아낌없이 투자하는 남성들을 의미하는 그루밍족을 타겟으로 홍보를 했으나 큰 성과를 얻지는 못했습니다. 이에 일반고객과 그루밍족을 차별화해 마케팅을 진행하고자 했습니다. 이를 위해 칼렌시스는 이들 고객군에 대한 이해가 필요했습니다. 칼렌시스는 ‘그루밍족과 일반소지바들의 니즈’를 파악하기 위해 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터를 분석해보기로 했습니다.

한국정보화진흥원 빅데이터센터는 ‘2016 중소기업 빅데이터 활용지원사업 우수사례집’을 통해 칼렌시스 사례를 공개했습니다.

칼렌시스는 트위터, 커뮤니티, 블로그, 카페 등을 통해 우선 ‘남성 수제구두’를 키워드로 데이터를 수집하고 광고성 글을 제외한 후 분석을 진행했습니다. 칼렌시스는 당연히 ‘남성’과 관련된 키워드들이 많이 도출될 것으로 기대했습니다.

하지만 실제로 SNS 데이터들을 분석해보니 ‘예쁘다’, ‘신랑’, ‘남편’, ‘남자친구’ 등 여성적인 표현이 남성적인 표현보다 높게 나타났습니다. 여성들이 남편이나 남자친구를 위해 선물로 남성 수제구두를 구매하기 때문이었습니다. 구매를 결정하는 중요 요소도 여성의 취향이 반영된 것으로 나타났습니다. 구매 결정요소는 예쁜 디자인, 가격, 착용감, 실용성 등으로 나타났습니다.

(자료=한국정보화진흥원 빅데이터 센터 ‘2016 중소기업 빅데이터 활용지원사업 우수사례집’)

이를 통해 카렌시스는 마케팅 타겟고객을 남성으로 한정하지 말고 여성을 중심으로 활발한 마케팅을 시행해야한다는 판단을 하게 됐습니다. 또 디자인 측면에서도 남성들이 보는 관점 뿐 아니라 여성들이 예쁘다고 느끼는 디자인 요소도 필요하다는 것을 알게 됐습니다.

또 칼렌시스는 수제구두를 구매하는 그루밍족의 구매목적과 구매결정요인 등을 파악하고자 그루밍족이 많이 활동하는 온라인커뮤니티의 데이터를 분석했습니다. 이들은 수제구두를 선택할 때 가죽의 퀄리티를 가장 중요하게 생각했으며 클래식한 라인의 구두를 선호했습니다. 이를 통해 칼렌시스는 프레스티지라인의 첫번째 구두로 ‘수트에 어울리는 클래식한 구두’라는 메시지를 찾을 수 있었습니다. 이외에도 그루밍족은 구두관리에 관심이 높다는 분석 결과도 얻었습니다.

(자료=한국정보화진흥원 빅데이터 센터 ‘2016 중소기업 빅데이터 활용지원사업 우수사례집’)

칼렌시스는 데이터분석 결과를 바로 마케팅 및 홍보에 적용했습니다. 지난해 10월부터 여성고객 대상 홍보, 고퀄리티 가죽 및 구두관리 방법을 중심으로 한 홍보 등을 진행했습니다. 이를 통해 제품 문의나 홈페이지 방문자는 물론 매출액도 증가하는 성과가 이어졌습니다.

칼렌시스의 매출 증감률. (자료=한국정보화진흥원 빅데이터 센터 ‘2016 중소기업 빅데이터 활용지원사업 우수사례집’)

칼렌시스의 경우 SNS 텍스트마이닝의 연관어분석을 활용한 것입니다. ‘수제구두’ 단어와 같이 언급된 단어들이 무엇인지를 찾아내 수제구두에 관심있는 사람들이 어떠한 특징을 갖고 있는지 알 수 있는 것이죠.

텍스트마이닝에는 연관어분석 뿐 아니라 해당 단어에 대한 사용자들의 생각이 긍정적인지 부정적인지를 파악하는 감성어분석 방식도 있습니다. 하지만 이에 대한 분석은 쉽지는 않는 것이 현실입니다. 영어의 경우 긍정형 단어와 부정형 단어가 비교적 명확하지만 한국어는 전체 맥락을 파악해야만 하는 경우가 많기 때문에 더욱 어렵습니다. 또 영어에 대한 분석은 영어를 사용하는 여러 국가에서 많이 이뤄지지만 한국어에 대한 분석은 한국에서만 이뤄지고 있죠. 향후에는 감성어 분석 기술도 더욱 발달하게 되면 보다 소비자의 생각을 잘 읽어 보다 좋은 상품을 만들 수 있지 않을까 기대해봅니다.