검색데이터로부터 고객 페르소나 설정하기

검색데이터로부터  고객 페르소나 설정하기

대개 하나의 인텐트 아래에는 여러개의 검색쿼리가 존재합니다. 검색쿼리를 통해 얻은 결과를 통해 소비자는 원래 자신이 달성하고자했던 목적(인텐트)이 있기 때문에 그 목적이 해결될 때가지 다양한 검색쿼리를 사용하게 됩니다.

이렇게 단일한 인텐트를 위해 발생하는 일련의 검색쿼리의 시퀀스를 확인하거나, 하나의 상위 개념의 키워드 안에 어떤 종류의 인텐트들이 있을 수 있는 지 확인하고자 할 때 우리는 리스닝마인드 허블의 “패스파인더”기능을 활용할 수 있습니다.

예를 들어 “임신”이라는 단어를 패스파인더에 입력하면 아래 이미지에서 처럼 임심을 검색 하기 이전과 이후에 소비자들이 검색한 다양한 쿼리들이 시퀀스로 표현이 됩니다.

[패스 파인더] – 임신의 앞 뒤로 검색하는 소비자들의 검색 쿼리

이 검색어들을 들여다보게 되면 검색한 사람들이 각기 어떤 상황에 놓여있으며 어떤 목적으로 검색을 했는 지 짐작이 됩니다. 아래의 클러스터 탐지 기능 이미지에서 처럼 확인된 몇가지의 목적별로 키워드를 클러스터링을 하고 나면 우리는 임신이라는 주제 안에서 사람들이 해결하려는 고민, 욕구, 필요를 발견 할 수 있습니다.

[클러스터 탐지] – 임신이란 키워드에 담긴 다양한 인텐트

50대 임신 확률/50세 이후 임신 가능성/48세 임신 가능성/48세 임신가능성/47세 임신 확률/46세 임신 가능성/40대 임신/40대 출산/43세 임신 확률/39살 임신 가능성/임신 적정 나이/임신 가능 나이/나이대별 임신확률/여자 임신 가능 나이/임신 잘되는 나이/여자 나이 별 임신/여성 가임기 나이/남성 출산가능 연령/39세 임신

이 키워드들은 이런 과정을 통해 확인할 수 있었던 몇 가지의 페르소나 중의 하나인 “노산에 대한 걱정을 가진 사람”이 사용한 검색쿼리의 일부입니다. 이 키워드들의 검색 볼륨 정보를 “인텐트 파인더(3번째 이미지)”를 통해 확인해 본 결과 연간 검색량이 약 10만 정도에 이름을 알 수 있습니다. 그리고 인텐트 파인더의 데모그래픽 프로파일 필터 기능을 통해 “노산에 대한 걱정을 가진 사람”의 페르소나를 뽑아 보면 이들은 곧 40대가 될 30대 후반의 가임 여성이라고 말할 수 있습니다.

[인텐트 파인더] – 노산관련 검색어 관련 정보

우리는 이런 방식의 페르소나를 기반으로 타겟 고객을 보다 깊이있게 이해하고 한발 더 나아가 크리에이티브에 변화를 만들 수 있습니다.