이제 빅 데이터는 생활 용어이다.
‘광고’나 ‘마케팅’의 전문가가 아닌 사람들도 그 단어들을 대화 속에 활용하는 것처럼, 빅 데이터라는 단어도 어느덧 우리가 사용하는
많은 단어 중에 하나가 됐다. 하지만 광고와 마케팅을 논하는 수많은 일반인이 제대로 된 광고와 마케팅에 대한 계획이나 실행을 하지
못하는 것처럼, 빅 데이터 역시 우리가 쉽게 이야기할 수는 있지만 활용하지 못하는 전문가의 영역으로 생각되고 있다.
역설적이게도 이러한 우리들의 생각은 빅 데이터의 활용 사례를 설명하는 다양한 책들에 의해서 생겨나게 된 것 같다.
방대한 용량(Volume), 다양한 종류(Variety)로 축적되는 빅 데이터의 활용 사례를 보여 주는 기존의 도서들은, 어찌 보면 그것을
활용할 줄 아는 전문가들이 자신의 기술을 소개하는 ‘유료 광고 전단지’가 아닌가 하는 생각마저 들게 한다.
그도 그럴 것이 지금까지의 빅 데이터의 활용은 주로 기술을 이미 가지고 있는 사람이 그것의 활용에 대한 아이디어를 가진
사람으로부터의 주문을 받아 자신의 기술을 활용해 보고서를 만드는 ‘기술 중심의 개발자’적 관점에서 이루어졌기 때문이다.
그런 의미에서 최근 제일기획이 운영하는 디지털 소비자 패널 시스템(Digital Consumer Panel System; 이하 DCPS)과
소셜 미디어 분석 시스템(Social Media Analysis System; 이하 SMA)은 조금 특별하다. DCPS와 SMA는 다른 빅 데이터 솔루션과는
달리 ‘활용 중심의 수요자’적 관점에 기반하는 다소 다른 길을 걷고 있기 때문이다.
먼저 그 개발 배경에 대해서 살펴보자.
DCPS와 SMA의 개발 배경
예술이 관찰에서 시작되고 대화가 경청에서 시작되듯이, 기업의 모든 마케팅 활동도 시장 관찰(Market Sensing)에서 시작된다.
그동안 제일기획은 1986년부터 전국 소비자조사(Annual Consumer Research; 이하 ACR)라는 이름으로, 매년 전국 대도시에
거주하는 3800명의 소비자에 대한 서베이를 진행하는 방식으로 시장을 관찰하고 있다.
이 자료는 지난 26년간 축적돼 활용되면서 상당한 공신력을 얻게 됐으며, 제일기획뿐만 아니라 업계가 공유하는 기본적인 시장 관찰
자료로 활용되고 있다. DCPS와 SMA는 이 ACR이 지향하는 자발적인 시장 관찰과 맥락을 같이 한다. 다만, 데이터의 수집과 활용에
있어 빅 데이터 기술을 활용했다는 특징이 있다.
이는 로 요약된다.
DCPS의 특징과 활용 사례
먼저 DCPS는 자체적으로 모집된 20~49세의 패널 3000명(향후 5000명 이상으로 확충)의 행동데이터와 서베이를 활용해, 소비자를
프로파일링 하는 데 필요한 정보들을 종합적이고 체계적으로 분석할 수 있게 도와주는 시스템이다.
이를 구성하는 행동데이터는 모바일 혹은 기타 온라인 환경에서 로그 형태로 기록되는 검색, 방문 이력이며, 서베이는 패널의
Media 사용 실태 (4대 매체 포함), Life Style 및 Psychographics, 상품 사용 실태(52개 업종), 정신분석학관점 유형화와 같이
브랜드의 사용이나 태도에 영향을 미치는 요인들에 대한 정보들을 담고 있다.
DCPS는 조사 내용에 대한 깊이(Depth)를 ACR 수준으로 유지함과 동시에, 패널 행동을 지속적이고 실시간으로 관찰하는 것은 물론,
이들에 대한 서베이를 통해 응답한 의도와 실제 행동 간의 관계를 비교하는 등의 다양한 활용을 할 수 있다는 특징이 있다.
간단하게 말하면 ACR은 오랜 역사를 가진 전통적인 Big Picture이고, DCPS는 카메라로 찍은 동영상이라고 할 수 있다.
현재 DCPS는 소비자 의사 결정 과정(Consumer Decision Journey)이나 표적 소비자에 대한 프로파일링과 같은 조사에 활용되고
있다. 소비자의 광범위한 행동데이터가 조사 목적에 맞는 표본에 특화해 분석되는(패널 조사) 혼합적인 조사 기법이 적용되고 있는
것이다. 물론 앞으로는 더 많은 문제를 해결하는 데에도 활용될 수 있을 것이며, 지속적 축적을 통하여 시계열적인 활용도 가능해질
것으로 전망된다.
는 화장품 업종과 연관된 DCPS를 활용한 사례이다. 겨울철 여성 소비자들이 관심을 가지고 검색하고 구매하는 수분크림의
구매 경로를 연령대로 유형화한 결과를 보여주고 있다. 그림에서 볼 수 있듯이 똑같은 온라인 사이트에서 화장품을 구매하더라도
20대 미혼 여성과 40대 기혼 여성의 정보 탐색의 길이와 경로는 다르게 나타난다. 40대 기혼 여성에 비해 20대 미혼 여성의 정보 탐색
경로는 길고 복잡하다. 이는 20대 미혼 여성 소비자가 의사 결정 시 더 많은 요인을 고려하는 것으로 해석할 수 있다.
또한 구매에 이르기까지 경험한 접점들에 대한 정보를 통해 매체 전략 등에 대한 정보도 확보할 수 있다.
SMA의 특징과 활용 사례
SMA는 수집(Crawling) 대상이 되는 소셜 미디어 서비스(SNS)와 인터넷 사이트를 대상으로 ‘온라인과 모바일에서 발생하고 있는
소비자들의 일상적인 의견과 브랜드 경험’을 수집, 분석하는 시스템이다. 시스템은 현재까지 수집된 약 12억 3000만 건 이상 (2013년 2월 기준)을 그 대상으로 하고 있으며, 당신이 글을 읽고 있는 지금 이 순간에도 소비자들의 의견을 수집하고 있다.
ACR과 DCPS가 표본이라는 대표를 통해서 전체 소비자들을 설명하려는 구조적인 노력(앞의 표현에 따르면, 그림과 동영상)이라면,
SMA는 개별 소비자들이 자신의 마음대로 찍은 사진들이 축적돼 자발적인 정보를 제공하게 되는 페이스북의 ‘체크인’에 비견된다.
페이스북에는 특정 장소를 방문한 사람들이 해당 장소에서 찍은 사진에 같은 장소를 태그를 하는 ‘체크인’을 한다.
이러한 행동이 결합되면, 궁극적으로 하나의 장소를 서로 시간과 관점에서 표현한 사진들이 집단을 이루게 된다.
쉽게 말해, 에펠탑을 체크인 한 사진들을 모으면 서로 다른 시간과 각도에서 에펠탑을 본 사진들이 모여, 우리가 에펠탑에 가지 않고도
에펠탑의 모든 시간과 각도를 체험하게 되는 것과 같은 이치이다.
SMA는 소비자들의 의견을 활용해 버즈량 분석, 연관어 분석, 감성어 분석, 업종별 분석, TPO 분석 (Time, Place, Occasion 등의
Life Context)과 같은 결과를 도출한다. 이들 분석 결과를 표면적으로만 활용한다면, 이미 다른 소셜 분석업체가 제공하는
정량적이고 기계적인 결과물과 특별한 차이점이 없을 것이다.
그러한 의미에서 오랜 시간 브랜드와 마케팅을 고민해온 제일기획 고유의 관점과 역량이 반영된, ‘해석’이라는 과정을 거치는 제일기획의 SMA가 특별한 의미를 갖는다.
다음의 사례는 SMA를 활용한 사례이다. 먼저 는 두 화장품 브랜드(국산 브랜드 A와 외산브랜드 B)를 비교한 결과이다.
그 결과, 이들 브랜드의 공통점(국산 브랜드 C를 경쟁 브랜드로 하고 있으며, 자외선 차단제, 세럼, 스킨케어, 수분크림, 아이크림에서
서로 경합)과 차이점(브랜드 A; 점유율이 높아 제품군 별로 고루 언급 VS. 브랜드 B: 점유율이 낮고 다른 외산 브랜드와 비교되고 있음)을 분석해 광고 콘셉트와 마케팅 전략의 도출에 활용된 사례이다.
그리고 는 특정 브랜드의 체험단 모집 이후 실제 그 브랜드에 대한 사용후기 및 버즈량이 증가한 추이를 통해 광고주에게
캠페인 효과를 정량적으로 제시한 사례이다. 이들 분석 결과는 광고주의 요청을 만족시킨 결과임과 동시에, 비용과 시간의 효율을
극대화했다는 긍정적인 내부 평가를 받은 바 있다.
마케팅 인사이트의 르네상스는 빅 데이터로부터
지금까지 DCPS와 SMA를 만들기까지의 고민과 이들의 현재 모습 및 활용 사례를 설명했다.
사실 지금 이 순간에도 우리가 처리하지 못하는 데이터가 축적되고 있으며, 이를 해결하기 위한 마케터들의 노력이 계속되고 있다.
따라서, 현재의 DCPS와 SMA는 완성형이 아니라, 진행형인 시스템이다.
이러한 진행형의 DCPS와 SMA를 소개한 이유는 이들이 ‘활용 중심의 수요자’라는 관점에서 만들어진 빅 데이터 시스템이기 때문이다.
그리고 이 시스템의 사례를 통해, 빅 데이터 자체에 압도된 수많은 사람들에게 그 해결의 방법을 암시하고자 함이다.
빅 데이터는 매우 중요한 ‘수단’이다. 이는 마케팅이나 광고와 같은 사회과학적인 문제의 해결에 있어서도 그러하다.
많은 사회과학들은 ‘완전정보’를 가진 합리적인 인간을 전제로 한다. 물론 현실적으로는 이러한 인간이 존재하지 않기 때문에,
사회과학의 설명력은 완벽하지 않다.
하지만 빅 데이터로 인해 우리는 ‘완전정보’라는 조건을 상당 부분 충족시켜 나갈 수 있다.
빅 데이터 기술을 통해 정보의 습득과 처리에 대한 한계가 극복되고 있다는 것은 ‘완전정보’라는 제약 조건을 극복하는 과정이
될 수 있을 것이다.
이 완전정보(빅 데이터)를 수단으로 해, 문제를 해결하는 것은 결국 ‘합리적인 인간’이다.
빅 데이터 기술은 범람하는 정보를 일정한 형태로 리포팅해 준다. 이 수단은 문헌 조사와 같은 기존의 자료와 병렬관계에 있는 새로운
정보의 원천이다. 결국 빅 데이터 시대의 문제 해결은 빅 데이터를 포함한 다양한 정보를 종합적으로 활용해, 가장 이성적인 결론을
내릴 수 있는 합리적인 인간이다. 그런 의미에서 DCPS와 SMA는 시장 관찰의 최전방에 있는 사람들의 요구(활용 중심의 수요자)에
의해 만들어진 제일기획 고유의 Bottom-up적 빅 데이터 대응 솔루션이라고 할 수 있다.
지금 제일기획의 ‘프로’들은 ‘데이터의 대홍수’를 ‘마케팅 인사이트를 통한 르네상스’로 극복하고 있다.
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