마케터를 위한 버즈 데이터의 슬기로운 활용법- 제품∙캠페인 아이디어부터 브랜드 이미지 전략까지

Intro: 버즈 데이터가 인기 있는 이유는 무엇일까요?

스마트폰을 손에서 놓지 못하는 우리의 일상은 대부분 ‘데이터’가 됩니다. 지금 이 글을 읽고 있는 여러분도 어딘가에 ‘데이터’라는 흔적을 실시간으로 남기고 있습니다. 사적인 흔적이 알 수 없는 곳에 쓰인다는 것은 유쾌하지 않거니와, 개인의 안전을 위협하는 일이므로 ‘데이터’의 활용은 다양한 정책들에 의해 규제됩니다. 이는 ‘데이터’로 알아내고 싶은 것들이 많은 마케터들에게는 접근 가능한 자료의 제한과 비용의 상승이라는 어려움으로 다가옵니다.

하지만 이러한 상황 속에서도 버즈(Buzz) 데이터는 상대적으로 쉽게 접근할 수 있는 편입니다. 간단한 프로그래밍으로 만든 크롤링 툴(Crawling Tool)로 포스트들을 쭉 끌어와서 한눈에 볼 수도 있고, 키워드를 입력하기만 하면 버즈량과 연관 키워드를 바로 파악할 수 있는 무료 플랫폼도 많습니다. 버즈 데이터로 시즌의 핫패션 아이템과 연예계 이슈를 키워드를 뽑아낸 기사나 포스트들은 중고등 학생들에게도 낯설지 않습니다.

버즈 데이터는 이해하기 쉽습니다. 입수 경로 및 의미에 대한 사전 이해가 필요한 여타 데이터들과는 달리, 버즈 데이터는 해석을 위한 별다른 노력이 필요하지 않습니다. 버즈량이 급격히 늘어났다고 하면 대중적 관심이 늘어났다는 뜻이고 긍정 비중이 높다는 것은 해당 내용에 대해 대부분은 사람들은 마음이 열려있다는 의미로 이해할 수 있습니다.

본 아티클은 쉽게 접근할 수 있고 이해할 수 있어, 마케터에게는 십수년 전부터 친근한 파트너가 되어온 버즈 데이터의 다양한 활용법을 신입 마케터에게 소개하기 위해 준비하였습니다. 나아가 단기적이고 직관적인 분석에 적합한 것으로 여겨지는 버즈 데이터로 중장기적이면서도 감성적인 주제를 다루어야 할 때는 어떻게 접근해야 하는지에 대해서도 간단히 언급하고자 합니다.

Key Question: 버즈 데이터를 마케팅에 어떻게 활용할 수 있을까요?

식품 브랜드들은 버즈 데이터를 신상품 기획 및 마케팅/커뮤니케이션 아이디어 발굴에 일상적으로 활용합니다. 인기 급상승 원료와 맛이 적용된 신상품을 기획하고, 뜨는 MZ 컬쳐를 녹인 캠페인 아이디어를 구상하는데 버즈 데이터만한 것이 없다. 한편, 제품 수명 주기가 상대적으로 긴 브랜드(스마트폰∙가전∙자동차 등)에도 버즈는 공개부터 출시 후 서스테인 마케팅 시점까지 제품에 대한 시장 반응 변화는 물론 각종 마케팅 커뮤니케이션 활동에 대한 호응도를 즉시 확인할 수 있게 하는 창문이 되어 줍니다.

버즈량의 업계 점유율을 시장 점유율(Market Share)의 개념과 같이 사용하는 경우도 있습니다. 불용 데이터(Garbage Data)가 유입되지 않도록 상시 관리해야 한다는 어려움은 있지만, 온라인에서 벌어지는 마인드 셰어(Mind Share) 경쟁 현황을 모니터링하고자 할 때 브랜드 SOV(Share of Voice)는 명확한 지표가 됩니다.

부정적 메시지의 관리에도 버즈의 위력이 여실히 드러납니다. 제품 품질에 관련한 이슈나 브랜드 이미지에 연결되는 부정적인 이슈는 온라인에서 확산 속도가 매우 빠르기에 확산 전에 조짐을 감지하고 대응하는 것이 무엇보다 중요합니다. 주요 키워드, 부정적 감성(Sentiment) 및 버즈량의 변화폭 등을 버즈 분석 플랫폼에 미리 세팅해 놓으면 발생 초기에 알림(Alerting) 시스템을 통해 감지하여 신속하게 대응할 수 있습니다.

“브랜드 이미지” 전략 수립에 버즈 데이터를 활용하고자 하는 시도 역시 최근 늘어나는 추세입니다. 그런데 제품 특징이나 사용 경험 같은 구체적인 주제와는 달리 ‘이미지’는 정서적인 영역으로 한층 세심한 접근이 요구됩니다. 감성은 중의적 또는 반의적으로 표현되기도 하고 상황(Context)에 따라 의미가 달라질 수 있기 때문입니다. 이에 버즈 데이터로 우리 브랜드의 오늘을 제대로 파악하고 미래의 브랜드 전략 방향성을 정비하려고 하는 마케팅 담당자라면 특히 다음을 주의해야 합니다.

1) 장기 데이터, 적어도 연간 데이터를 수집하여 분석해야 합니다

무엇보다 타이밍(seasonality)의 영향력을 간과해서는 안 됩니다. 스마트폰의 경우 연초나 하반기의 공개 행사를 기점으로 버즈량은 폭발하고 신제품에 대한 기대와 우려의 내용이 뜨겁게 오가지만 정작 제품이 출시되면 버즈량은 지속적으로 감소하면서 긍정적 평가의 비중은 상승하는 패턴이 전형적입니다. 에어컨이나 가습기 같은 계절 제품군은 주력 계절인지 여부에 따라 관심도의 격차가 극명하며 업계의 중요 행사(예: 박람회, 제품발표회) 전후에도 브랜드에 대한 정서적인 반응의 방향이 달라지기도 합니다.

무엇보다 타이밍(seasonality)의 영향력을 간과해서는 안 됩니다. 스마트폰의 경우 연초나 하반기의 공개 행사를 기점으로 버즈량은 폭발하고 신제품에 대한 기대와 우려의 내용이 뜨겁게 오가지만 정작 제품이 출시되면 버즈량은 지속적으로 감소하면서 긍정적 평가의 비중은 상승하는 패턴이 전형적입니다. 에어컨이나 가습기 같은 계절 제품군은 주력 계절인지 여부에 따라 관심도의 격차가 극명하며 업계의 중요 행사(예: 박람회, 제품발표회) 전후에도 브랜드에 대한 정서적인 반응의 방향이 달라지기도 합니다. 빅모델을 넘어 BTS 같은 메가 모델이 등장하는 광고 캠페인도 집행 시기에 따라 버즈의 흐름을 크게 출렁이게 합니다. 이에 우리 브랜드의 사계절이 담긴 연간 데이터 정도는 확보해야 브랜드 이미지의 실체를 제대로 파악할 수 있습니다. 시간과 비용이 허락한다면 이전 연도의 데이터도 확보하여 해당 연도의 변화 내용도 함께 확인하는 것을 추천합니다.

2) 순수 소비자 반응에만 주목하세요

주제에 맞는 수집 채널 선정은 버즈 분석의 출발점입니다. 특히 브랜드 이미지를 분석할 때는 뉴스∙미디어, 광고성 포스트, 브랜드 운영 접점 등에서 발생한 버즈가 결과를 왜곡하지 않도록 설계 단계에서부터 해당 채널들을 제외하는 것이 좋습니다. 경우에 따라서는 트위터 내 단순 RT와 같은 기계적 포스트들도 제거하여, 능동적이고 순수한(상업적 의도가 없는) 소비자의 감성 표현만을 분석의 원재료로 사용할 수 있도록 걸러내는 준비가 필요합니다.

3) 형용사가 주인공이나 함께 쓰인 동사와 명사를 살피고, 차별화된 표현에 집중하세요

이미지 분석 시에는 정서적 반응이 주로 반영되는 ‘형용사’를 우선 대상으로 삼게 됩니다. 그러나 형용사만 들여다봐서는 명확한 인사이트 도출이 어렵습니다. 그 형용사가 어떤 명사를 꾸미고 어떤 동사와 함께 했는지를 반드시 ‘원문’을 통해 확인해야 합니다. 이 과정을 누락할 경우 정반대의 결론을 얻을 수 있으니 주의가 필요합니다. (예를 들어, ‘Cheap’이 ‘Price’를 수식하는지, ‘Material’과 함께 쓰였는지에 따라 그 의미는 전혀 다릅니다. 명사를 함께 살피지 않으면 ‘고급스럽지 않은’을 ‘경제적인’과 같이 긍정 이미지로 해석하는 우를 범할 수 있습니다.)

한편 new, first, best, amazing 같은 일상적 형용사들은 브랜드 간 차별적인 이미지 포지셔닝의 축을 세우는 데는 큰 도움이 되지 않습니다. 이들의 양과 비중은 브랜드 경쟁력을 가늠하는 과정에서는 참고할 수 있으나 이미지 형용사들의 군집을 만들 때에는 포함 여부를 신중히 검토하는 것이 좋습니다.

우리 브랜드가 위치한 이미지 영역을 알게 되면 각 해당 영역을 구성하는 형용사들의 발현 트렌드를 통해 우리가 어디에서부터 어느 쪽으로 움직여가고 있는지를 짚어볼 수 있고 지향하는 영역의 핵심 형용사들을 활용하여 브랜드 커뮤니케이션 메시지를 정교하게 가다듬을 수도 있습니다.

Outro: 질문이 명확하다면 답은 버즈 데이터 안에 있습니다

위에서 소개한 내용 외에도 마케팅 영역에서 버즈 데이터의 활용성은 무궁무진합니다. 질문(Key Question)만 명확하다면 ‘버즈 데이터의 열린 바다’로부터 마케터가 건져낼 수 있는 답(Insight)은 항상 존재합니다.

단, 버즈 데이터는 지금 이 시간도 생명체처럼 실시간으로 움직이며 변화하고 있기에 데이터 수집 기간 설정과 분석 타이밍의 선정이 중요함을 잊지 말아야 합니다. 한편 감성적 주제나 중장기적인 전략을 다룰 때는 설계, 수집, 분석, 인사이트 도출의 전 과정에서 보다 섬세한 접근이 필요함을 기억해야 할 것입니다.



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