심 나영 
디지털 2022 보고서에 다르면, 소셜 미디어 사용자는 세계 전체 인구의 약 58%에 해당될 정도로 성장이 지속적되고 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 국내의 경우, SNS는 인터넷 이용자 등 80.2%가, 전 연령대의 70% 이상이 이용하는 인터넷 필수 서비스로 자리 잡은 지 오래이며 2022년도 기준 SNS 순위는 1) 인스타그램(70.8%), 2) 페이스북(42.5%), 3) 밴드(22.8%), 4) 트위터(18.3%), 5) 카카오스토리(16.0%) 순으로 나타났습니다. 덧붙여 50대를 제외하고 연령에 관계없이 1순위로 사용하는 SNS로 인스타그램이 꼽힐 정도로 전 연령대의 라이프 스타일, 워킹, 쇼핑하는 방식 등이 고스란히 담겨 있다고 보아도 과언이 아닐 정도입니다.
이처럼 소비자의 80% 이상이 소셜 미디어(특히 인플루언서 콘텐츠)가 구매 결정에 중대한 영향을 미치는 것과, SNS에서 이러한 잠재 고객과의 접점이 훨씬 빠르고 효과적으로 발생한다는 점에서 소셜마케팅의 중요성과 이를 분석한 소셜 데이터 분석 또한 점점 중요한 지표로 인식되고 있습니다. 그렇다면 소셜 데이터는 어떠한 유형을 가지고 있고, 어떤 특징을 가지고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
소셜 미디어로부터 얻을 수 있는 데이터 유형 5가지
소셜 데이터에는 사진, 구매 내역, 소셜 미디어 활동 시간, 특정 유형의 콘텐츠 참여율 등을 포함한 광범위한 온라인 정보 및 데이터가 포함됩니다. 이처럼 사용자와 연관된 소셜 데이터 유형은 대략적으로 행동 데이터, 참여 데이터, 개인 데이터, 태도 데이터 및 선호도 데이터의 5가지 범주로 나눌 수 있습니다.
#1. 행동 데이터
행동 소셜 데이터는 구매, 웹 사이트 방문, 소셜 미디어 게시물 공유 등 기업이 원하는 작업을 완료하기 위해 사용자가 탐색하는 동안 자주 사용하는 패턴을 찾아 구별하는 데에 의의가 있습니다. 다음은 행동 소셜 데이터 포인트의 몇 가지 예시 입니다.
- 1. 거래 관련 소셜 미디어 데이터: 구독, 구매, 이전 구매, 평균 주문 금액, 장바구니 데이터, 고객 평생가치 등
- 2. 소셜 미디어 사용 데이터: 반복 작업, 작업 완료, 기능 사용, 사용 장치 등
- 3. 정성적 소셜 데이터: 관심 및 좋아요, 클릭, 스크롤, 마우스 움직임 데이터, 사이트/앱 체류시간 등
#2. 참여 데이터
소셜 미디어 네트워크에서 수집 및 측정한 참여 데이터는 사용자가 소셜 플랫폼, 타사 사이트 및 기업 플랫폼과 상호 작용하는 방식을 추적합니다. 다음은 사용자에 의해 수집된 소셜 미디어 참여 데이터 측정 항목의 몇 가지 예시 입니다.
- 1. 웹 사이트 및 모바일 앱 상호작용 데이터: 웹 사이트 방문, 앱 고정성, 가장 많이 본 페이지, 사용자 흐름, 트래픽 소스 등
- 2. 소셜 미디어 플랫폼 참여 데이터: 좋아요, 공유, 답글, 기본 동영상 조회 수 등
- 3. 이메일 참여 데이터: 오픈율, 클릭율, 이탈율, 이메일 포워딩 등
- 4. 고객센터 관련 데이터: 불만/ 문의 사항, 피드백 등
- 5. 유료 광고 반응 데이터: 노출 수, 클릭률, 클릭당 비용, 광고 전환 등
#3. 개인 데이터
개인 소셜 미디어 데이터는 개인 정보에 해당되는 부분이 많아 보안과도 관련되어 있다고 할 수 있습니다. 이러한 데이터 중 많은 부분은 마케터가 사용자의 개인 정보 보호 사유로 액세스가 제한되어 있지만, 생일 및 성별, 나이와 같은 데이터에는 일부 액세스가 가능합니다. 다음은 개인 소셜 미디어 데이터의 몇 가지 예시입니다.
- 1. 이름, 성 또는 전체 이름
- 2. 위치 (국가, 주, 도시, 우편번호 및 세부 주소)
- 3. 이메일 주소
- 4. 운전 면허증, 여권 번호
- 5. 신용카드 또는 직불카드 정보
- 6. 생일, 연령, 성별
- 7. 직업 및 고용 이력 등
#4. 태도 데이터
태도 소셜 데이터는 쉽게 말해 소셜 미디어 사용자의 감정, 반응과 관련된 데이터 입니다. 이는 사용자가 특정 메세지, 소셜 미디어 콘텐츠 및 기타 정보를 인식하는 방식을 측정합니다. 해당 데이터는 주관적인 특성을 가지고 있으며 설문조사, 인터뷰, 사용자 피드백, 불만 및 리뷰 등을 목적으로 수집되곤 합니다.
- 1. 사용자 만족도
- 2. 사용자 감정
- 3. 사용자 기본 설정
- 4. 구매 기준 또는 선호도 등
#5. 선호 데이터
소셜 미디어에서 사용자가 다양한 활동, 콘텐츠 식별, 반응 등을 식별하여 지원하는 데이터 입니다. 사용자의 소셜 미디어 선호도 데이터는 아래와 같이 예를 들 수 있습니다.
- 1. 푸드/ 디저트 선호도
- 2. 좋아하는 활동
- 3. 패션/ 뷰티
- 4. 가족/ 반려동물
- 5. 영화 및 쇼 장르
- 6. 스포츠 등
소셜데이터 특징 3가지
앞서 살펴본 듯이 소셜 데이터는 소셜 미디어 플랫폼을 이용하는 방대한 사용자들의 로그를 기반으로 유의미한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그렇다면 소셜 데이터는 어떤 특징을 가지고 있으며, 어떤 식으로 활용이 가능한지 살펴보겠습니다.
#1. 트렌드를 쉽게 파악할 수 있음.
소셜 데이터는 지금, 현재를 중심으로 실시간 컨텐츠가 업로드, 공유되는 특성을 지닙니다. 이에 관심이 없는 주제보다는 현재 사람들이 가장 관심있는 주제를 말하고자(보여주고자)하는 자발적인 컨텐츠 위주로 생성되기 때문에 트렌드를 쉽게 유추할 수 있습니다. 더 나아가 사회 현상까지 분석할 수 있는 중요한 소스가 되기도 합니다.
단적인 예로, 어떤 한 카테고리에 급 부상하는 해시태그를 통해서도 현재 사람들이 관심을 가지고 드러내고 싶은 테마가 무엇인지 어느 정도 트렌드를 예측할 수 있다는 것입니다.
#2. 소비자 반응과 여론 추이를 확인하고 이를 비즈니스에 활용할 수 있음.
비즈니스 측면에서 소셜 데이터는 잠재 고객이 사용하는 소셜 미디어와 네트워크에서 어떻게 상호작용을 하는지에 따라 소비자를 더 이해하는데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 잠재 고객의 행동 데이터와 참여 데이터를 통해 그들이 좋아하는 관심사나 콘텐츠 등을 비즈니스와 연결된 카테고리 등으로 추출할 수 있습니다. 이를 기반으로 잠재 고객이 반응하고 선호하는 형태의 캠페인이나 콘텐츠를 기획하는 데에 중요한 소스로 활용하는 데 있습니다.
#3. 고객 언어를 파악하여 고객 이해를 심화할 수 있음.
위 글에 이어 소셜 미디어에서는 비교적 소비자가 사용하는 언어와 문장, 표현 등이 제한 없이 자유로운 특성을 가지고 있습니다. 때문에 이를 추출하여 연령대, 성별, 직업 군 등 특정 카테고리에서 자주 사용하는 언어 표현들과 뉘앙스, 해시태그 등을 발견할 수 있습니다.
이러한 과정을 통해 다양한 고객 언어와 마주할 수 있으며, 고객을 이해하는 것을 넘어 시대 흐름을 이해할 수 있는 하나의 창구로서도 활용도가 높다고 볼 수 있습니다.
소셜데이터의 한계
앞서 소셜 데이터와 관련하여 소셜 데이터 유형, 특징을 알아봤습니다. 그렇다면 반대로 소셜 데이터가 가지고 있는 한계는 무엇이 있을까요?
#1. 본질적인 소비자의 솔직한 욕구와 고민을 찾기 어렵다.
소셜 데이터에서 우리는 지금 사람들이 열광하는 관심사와 카테고리를 파악할 수 있습니다. 즉, 트렌드를 손쉽게 파악할 수 있다는 강점이 있으나 관심이 덜 한 주제에 대한 소비자들의 의견이나 욕구와 고민에 대해 들을 수 있는 것이 거의 없다는 한계를 가지고 있습니다. 이는 대중에게 공개되어 있는 SNS의 특성과 업로드를 하는 사용자의 의도와 관련이 깊습니다. 본인의 깊은 고민이나 욕구에 대한 주제 보다는, 남에게 자랑스럽게 드러내고 싶은 주제나 욕망과 관련되어 다소 편파적인 특성을 지닌 컨텐츠의 비율이 더 높다는 것에서 유추할 수 있습니다. 소셜데이터의 텍스트와 해쉬태그만을 분석하기 때문에 이러한 경향은 피할 수 없는 결과입니다.
#2. 소비자의 세부 프로필을 알기 어렵다.
SNS에는 대외적으로 공개되는 특성 상(혹은 비공개 설정), 자신의 프로필에 대해 100% 공개하지 않고 함구하는 경향이 있기 때문에 정확한 프로필을 알기 어렵다는 한계가 있습니다. 이에 네이버나 구글, 카카오 등에서 제공하는 데이터로 보완하고는 있다고 하지만 기업 입장에서는 중요한 의사결정을 내리기엔 다소 부족할 수 있는 부분입니다.
#3. 비정형 데이터의 한계
소셜 데이터는 비정형 데이터에 해당됩니다. 소셜에서 언급되는 것은 당연히 관심을 가진 소비자들 간에 생성되며, 이미 인지를 하고 있는 상태이기 때문에 일반적인 질문을 하는 조사 방식보다 모수 자체에 편향이 담겨 있다고 할 수 있습니다. 따라서 이러한 변칙과 모호함의 특성으로 인해 기존의 데이터 분석 결과에서 의미가 있다고 판단하는 기준과 근거를 동일하게 적용할 수 없는 한계가 있습니다.
#4. 분석 범위와 방식의 한계
소셜 데이터는 트위터, 블로그, 커뮤니티, 인스타그램, PR 언론기사 등과 그에 게재된 댓글 정도에서 수집 및 분석이 이루어집니다. 이에 수집할 수 있는 데이터에는 한계가 있으며, 특히 텍스트 영역에서는 정확도가 떨어지는 경우도 드물게 있습니다. (가령 댓글이 부정적인 경우 한 끗 차이로 긍정적인 것으로 분류 된다던지) 이에 소비자가 제품, 서비스, 브랜드 또는 사회 현상에 대해 전반적으로 어떻게 느끼는지 정확한 판단이 어려울 수 있으며, 소셜 데이터를 중점으로 전략을 도출한다는 가정하에 단편적인 측면에서 의사결정을 내려야 할 수도 있습니다.
소셜데이터의 한계를 보완해주는 검색 데이터
소셜 데이터는 소셜 미디어 플랫폼의 부상과 함께 고객을 이해하고 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 지표 중 하나로 활용되고 있습니다. 앞에서 살펴본 바와 같이 전 연령대의 SNS의 높은 이용율과 더불어 유의미한 데이터인 것은 맞지만, 그 안에서도 허와 실이 존재한다는 것은 부정할 수 없습니다.
그렇다면 소셜 데이터의 한계를 보완해 줄 수 있는 데이터는 무엇이 있을까요? 아무래도 소셜 뒤에 숨겨진, 진정한 소비자의 욕구와 고민을 대변하는 검색 데이터가 아닐까 합니다.
누구나 검색창 앞에서는 솔직해지는 특성을 가지고 있습니다. 다양한 검색어에는 소비자의 삶에 관련된 고민, 문제, 관심사, 욕구 등이 담겨져 있으며 보여주기 식이 아닌 진정으로 궁금한 질문에 있다는 것이 소셜 데이터와의 가장 큰 차이점 입니다.
검색 데이터(마케팅)에 대해 궁금하신 분들은 아래 관련 포스트들을 참고하시기 바랍니다.
이처럼, 모든 데이터는 각각의 특장점과 한계를 가지고 있습니다. 따라서 각 특성을 고려하여 의사결정 및 전략 수립의 방향에 따라 적절하게 활용/보완하는 것을 추천하며 어떤 것을 대체할 수 있는 완벽한 데이터는 없다는 것은 꼭 염두에 두시기 바랍니다.
참고 페이지/자료
나스미디어, ‘2022 인터넷 이용자 조사’ 결과 발표
소셜 데이터란 무엇이며 왜 필요한가요?
소셜 미디어 데이터: 무엇을 수집하고 어떻게 사용합니까?
소셜 미디어 마케팅(SMM): 정의, 작동 원리, 장단점
소셜데이터의 한계
소셜데이터 무엇이 다른가?
