그동안 고객과 마케터의 관계는 일방적인 짝사랑과도 같았습니다. 마케터는 고객이 브랜드/제품에 대해서 어떻게 생각하는지 궁금하지만, 상대방(고객)은 내색하거나 표현하지 않죠. 그 비밀스러운 속내를 알기 위해 글로벌 선도기업들은 고객 접점(Touch-points)에서 벌어지는 경험 활동을 분석하는 데 많은 시간과 비용을 투입해 왔지만 만족스러운 결과물을 얻기에는 역부족이었습니다.

마침내 마케터들은 새로운 영역으로 눈을 돌리기 시작했습니다. 고객이 자기 생각을 있는 그대로 표출하는 새로운 땅, 디지털/소셜 미디어 세계에서 그 해답을 찾은 것이죠. 고객은 디지털/소셜 미디어에 밤낮을 가리지 않고 실시간 버즈(사람들이 웅성거리며 떠드는 소리 혹은 입소문을 뜻하는 용어로 사용자가 SNS에 게재한 글, 댓글, 공유 등을 포함함)의 형태로 제품과 서비스에 대한 평가와 반응을 쏟아냅니다. 그토록 궁금했던 고객의 마음속 깊은 곳을 속속들이 탐색해 볼 수 있는 우군을 만난 셈이죠.

소셜 네트워크, 온라인 사이트 등을 통해 고객의 속내를 파악하고 그들의 마음을 얻기 위한 전략을 설계하는 일련의 과정을 Social Listening이라고 합니다. 사전적으로는 ‘소셜/디지털 채널 공간에서 생성되고 공유되는 소비자들의 인지, 선호, 후기, 옹호, 충성 등의 버즈를 수집하고 정제해 비즈니스 인사이트를 도출하는 일련의 과정’이라고 정의합니다.

[그림1] S-Core의 Social Listening Analytics Process

기존 소비자 조사 방식의 경우, 표본(Sample) 내 사전질의 항목을 기반으로 조사-수집-정제-분석까지 최소 1주 이상 소요되었습니다. 반면 Social Listening은 어떤 국가/언어든 Social Listening Tool을 통해 특정 기간의 원하는 데이터를 실시간에 가깝게 수집할 수 있죠. 지금 이 순간 고객이 자신의 브랜드/제품에 대해 무슨 생각을 하고 있는지 들여다볼 수 있다는 뜻입니다.

[그림2] 자사 및 경쟁 브랜드/제품에 대한 글로벌 소비자 반응 실시간 수집 가능

실제로 삼성전자, 코카콜라, Dell과 같은 유수 글로벌 기업들은 온라인 소셜 채널로부터 다양한 소비자의 목소리를 취합하는 소셜 커맨드 센터(Social Command Center)를 설치해 전략적 의사결정 과정에 적극적으로 반영하고 있습니다.

[그림3] S-Core의 Social Command Center 개발/운영 중인 사례

Social Listening 분석은 크게 3가지로 구분됩니다.

첫번째 Social Monitoring의 핵심은 적시성입니다. 아무리 의미있는 소비자 변화라도 제때 파악해내지 못하면 정보로서의 가치가 없어집니다. 지금 바로 실행할 Quick Fix 방안을 연계해야 하기 때문입니다. 이를 위해 신제품 Product Lifecycle 전반(사전 공개~공개~출시~출시 이후)에 걸쳐 시행되는 마케팅 캠페인에 대한 소비자 반응을 시간별, 세부 속성별로 구분해 분석이 가능해야 합니다. 이를 고객 경험 Journey Path와 연관시켜 글로벌 및 지역별 소비자의 구매·비구매 요소를 조기에 파악, 대응함으로써 판매 전환율이 상승할 수 있습니다. 여기서 한 단계 더 나아가 고객사 및 경쟁사의 브랜드, 주요 제품, 유관 시점에 대한 Daily Monitoring을 통해 이슈 위험성 및 시급성을 평가해 적시 감지하는 Social War Room 체계도 구축하여 상시 운영할 수 있어야 합니다.

두 번째 Social Research는 디지털/소셜 상의 소비자 관심 테마를 사전에 발굴, 분석해 고객사의 비즈니스 이슈와 연계한 인사이트를 제공하는 분석입니다. 특히 소비자들의 Social 버즈를 확인하는 것을 넘어, 상품기획, 경쟁사 동향, 영업/서비스 반응 등 다양한 주제로 확장이 가능하다는 장점이 있습니다.

[그림4] 디지털/소셜 버즈를 활용한 Social Research 테마 선정

마지막 Social Insight Learning 분석은 고객사 대·내외 데이터 및 디지털 버즈 연계를 통한 빅데이터 기반 인사이트 도출 작업을 의미합니다. 수백만 건의 디지털 버즈를 통계적으로 재해석해 좀 더 고차원적인 인사이트를 도출하여 전달하죠. 버즈를 비롯한 다양한 디지털 마케팅 데이터와 판매량과의 상관관계를 규명하기 위해 AI/Deep Learning 기법을 활용하여 신제품 출시 후 어느 시점에 디지털 마케팅을 개시하는 것이 가장 효과적인지를 예측할 수 있으며, 또한 향후 지속적 Digital Governance 체계를 수립하고 KPI를 기반으로 관리해 나갈 수 있는 전략적 방향성도 함께 제시 할 수 있어야 합니다.

[그림5] 디지털/소셜 버즈 등 다양한 데이터를 연계한 Social Insight Learning 분석

최근 수많은 디지털 플랫폼들이 정보를 쏟아내고 있습니다. 그러나, 정보는 정보일 뿐이죠.
다양한 정보와 데이터를 입수, 분석해 비즈니스 인사이트 관점에서 고객에게 의미 있는 결과를 전달하는 것은 Social Listening Tool이 아니라 역량 있는 분석가들만이 제공 가능한 가치입니다.
특히 전통적 시장조사와 달리 온라인상의 규정되지 않은 이슈에 적시 대응하기 위해서는, 산업에 대한 명확한 이해와 이종 디지털/소셜 플랫폼 데이터 활용에 대한 전문지식이 필수입니다.

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