데이터 리터러시 :
텍스트 마이닝으로
뉴스 분석하기
시장 환경이나 트렌드를 알고 싶을 때, 신제품 아이디어를 얻고 싶을 때 가장 쉽게 접할 수 있는 데이터는 무엇일까? 아마도 시장에 나와 있는 2차 자료를 먼저 찾아볼 것이다. 또한 각종 설문조사 결과나 전문기관의 분석 자료를 살펴볼 것이다. 이런 자료에서 나에게 딱 맞는 자료가 있다면 다행이지만 대체로 뭔가 부족한 부분 때문에 소비자들에게 직접 물어보고 싶은 욕구가 생긴다. 그래서 내가 목적으로 하는 결과를 얻기 위해 조사 기획을 하고 직접 설문조사를 하면 원하는 결과를 얻을 수 있다고 생각한다.
하지만 트렌드나 신제품 아이디어는 소비자에게 질문한다고 해서 답을 찾을 수 있는 내용이 아니다. 설문조사는 신제품 콘셉트를 제시하고 수용도 조사를 할 때 어느 정도 답변을 들을 수 있다. 하지만 어떤 제품이 필요한지, 어떤 콘셉트로 제품을 만들어야 하는지는 답하기 어렵다. 즉, 설문조사로 기술적인 조사는 가능하지만, 탐색적인 조사에 성공할 가능성은 적다. 마케터나 제품기획자가 신제품에 대한 아이디어를 얻고자 한다면, 설문조사로는 어느 정도 한계가 있는 것이다. 앞에서 언급한 2차 자료에서도 아이디어가 없다면 어떻게 해야 할까?
뉴스 빅데이터 속에 있는 진주를 어떻게 찾을까
이럴 때 소비자에게 직접 물어보지 않고, 시장에서 원하는 뭔가를 찾아내거나 아이디어가 될 만한 키워드라도 얻고 싶은 욕구가 생긴다. 우리 주변에서 매일 접하는 가장 대표적인 데이터로 뉴스, 즉 언론사의 기사가 있다. 뉴스는 그 자체로 빅데이터이며, 대표적인 비정형 데이터다. 데이터의 특성이 비정형 데이터이기 때문에 텍스트 형태로 되어 있다. 텍스트를 분석할 수 있는 텍스트 마이닝으로 키워드 빈도 분석과 연관 키워드 분석, 워드 클라우드 분석을 통해 원하는 결과, 즉 진주를 찾을 수 있다.
예를 들어, 만약 내가 건강기능식품의 마케터나 제품기획자라고 생각해보자. 소비자들의 건강 추구 경향은 오래전부터 있었고, 지금도 지속되고 있는 트렌드로 알고 있다. 소득의 증가, 수명의 연장, 삶의 질 추구 등 소비자의 건강 추구 욕구를 충족시키기 위한 다양한 제품이 이미 시장에 많이 나와 있다. 성숙 시장에 접어든 건강기능식품을 담당하고 있는 마케터라면 혹은 제품기획자라면 어떤 신제품으로 시장을 확대할 수 있을까? 상사에게서 히트할 수 있는 신제품을 개발하라는 주문을 받았다면 이제 어떻게 해야 할까?
나는 마케터로서 혹은 기획자로서 통계분석을 전문적으로 해본 적이 없다. 설문조사를 통해 통계분석의 결과를 활용해왔을 뿐이다. 조사 전문기관에 의뢰하여 설문조사를 수행했고, 그 결과를 받아서 처리했기 때문에 딱히 통계분석에 대해 고민해보지 않았다. 분석 결과를 해석하는 것은 학교에서 배운 확률과 트렌드를 사용하는 방법? 통계 정도로 어느 정도 이해하고 있다. 기술적인 조사라면 조사 전문기관에 의뢰하여 처리하면 쉽게 해결할 수 있다.
그런데 신제품 개발을 위한 탐색적인 조사를 외주로 처리하면 왠지 무능한 사원으로 보일 것 같다. 데이터가 풍부한 빅데이터 시대에 데이터로 증거를 제시해야 하는 상황이 되면서 더욱 스트레스를 받고 있다. 직접 빅데이터를 분석해서 그 결과로 멋진 아이디어를 내고 싶다. 데이터 리터러시가 필요한 순간이다. 문제를 해결할 수 있는 필요한 데이터를 수집하고, 적합한 방법으로 트렌드를 사용하는 방법? 분석하여, 적절하게 활용할 수 있을 때 나의 리터러시 역량은 높아진다.
문제를 정의하고 필요한 뉴스 데이터를 수집하자
데이터 분석을 위해 가장 먼저 해야 할 일은 문제를 정의하는 것이다. 문제는 바로 해결해야 할 과제다. 여기서는 히트할 신제품 아이디어 도출이라고 하자. 예를 들어, 건강기능식품 시장이라고 하고, 이 시장에서 소비자들에게 물어보지 않은 상태에서 물어보는 것보다 더 정확한 신제품 욕구를 찾아보자. 산업 분야의 뉴스에 담긴 텍스트는 주로 기업에서 홍보용으로 제공한 보도 자료를 기반으로 작성된 내용이 많다. 또한 전문가들의 견해나 연구 결과물들이 기사화되기도 한다. 그리고 인터넷과 소셜미디어가 발달하면서 뉴스와 같은 텍스트 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다.
여기에서는 전문적으로 빅데이터를 분석하는 데이터 과학자가 아닌 마케팅 기획자의 관점으로 접근해보고자 한다. 따라서 문과생으로서 학습한 지식과 마케팅 업무 역량 안에서 가능한 방법을 찾아야 한다. 여기서 마케팅 기획자는 일반적인 사무직으로 대체해도 된다. 문제 정의를 현재 담당하고 있는 업무에서 찾고, 관련 검색 키워드만 선정하면 된다. 나머지는 동일하다.
데이터 분석에 앞서 정의한 문제에 대한 데이터를 수집해야 한다. 비전문가가 텍스트 데이터를 수집할 방법으로 빅카인즈(BIG KINDS)를 이용한 웹 크롤링 방법과 MS 파워 쿼리를 이용한 웹 크롤링 방법 등이 있다. 여기서는 빅카인즈에서 텍스트 데이터를 수집하고자 한다.
빅카인즈(www.kinds.or.kr)는 한국언론진흥재단이 운영하는 뉴스 빅데이터 분석 시스템으로 뉴스 속 키워드 관계망, 주요 이슈, 정보원, 이슈 트렌드 분석 정보를 제공하고 있다. 1990년부터 현재까지 54개 트렌드를 사용하는 방법? 언론매체에서 발행한 약 6 천만건의 뉴스 콘텐츠를 검색하고 활용할 수 있다. 검색 방법은 간단하다. 빅카인즈 사이트에 들어가서 네이버나 구글에서 검색하듯이 키워드 검색만 하면 대체로 기본적인 분석이 이루어진다. 분석 과정은 3단계로 Step 01. 뉴스 검색, Step 02. 검색 결과, Step 03. 분석 결과 및 시각화로 구성되어 있다.
좀 더 구체적인 맞춤형으로 분석하기 위해서는 무료로 회원가입을 하고 로그인 후 이용하면 수집한 데이터를 엑셀 파일로 다운로드할 수 있다. 엑셀 파일을 다운로드하면 수집한 데이터가 어떻게 되어 있는지 알 수 있다.
검색한 결과 데이터의 문서(기사)가 많으면 좋긴 하지만 무조건 좋은 것은 아니다. ‘선택한 키워드가 있는지’로만 검색되기 때문에 문제 정의에 부합하는 문서를 찾아내는 것이 문서의 양보다 더 중요하다. 분석자의 선행지식이나 키워드 선정 등 탐색 활동에 따라 수집 데이터의 품질에 차이가 발생할 수 있다. 좀 더 정확한 데이터를 수집하기 위해서는 관계없는 문서를 사전에 검색되지 않도록 검색조건을 설정할 필요가 있다.
예제를 수행하기 위해 기본적인 검색 키워드로 ‘건강기능식품’을 선정하고, 기간을 2010년 1월 1일부터 2020년 4월 30일까지로 설정했다. 54개 언론사 중에서 중앙지와 경제지, 전문지로 한정했다. 기업에서 신제품에 대한 보도 자료를 주로 제공하는 언론사로 한정한 것이다. 그리고 정치, 경제, 사회 등 8개의 통합분류 중에서 ‘경제’ 하나만 선택했다. 상세검색에서 제목과 본문에서 ‘형태소 분석’으로, 그리고 단어 중 1개 이상 포함에 ‘신제품, 신상품’을 설정했다. 즉, ‘건강기능식품’과 ‘신제품’ 혹은 ‘신상품’ 키워드가 들어간 문서를 검색한 결과 최종 수집된 문서는 1,822건이다. 검색 결과에서 분석에 사용한 기사는 1,658건이며, 중복, 예외 등으로 분석에서 제외한 기사는 164건이다.
수집된 데이터로 텍스트 마이닝을 하고 시각화하여 제시하자
텍스트 마이닝(text mining)은 자연어로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 특정한 패턴 또는 관계를 추출하여 의미 있는 정보를 찾아내는 기법이다. 즉, 문서 중에 특정 단어가 얼마나 많이 출현하는지 단어 빈도(Term Frequency)를 찾아낸다. 이때 분석에 사용한 데이터는 뉴스인데 문장, 즉 자연어로 되어 있어서 문장 그대로 분석할 수 없다. 하나의 단어로 분리해야 하는데, 이를 형태소 분석이라고 한다.
빅카인즈에서는 R, 파이썬 등 전문적인 빅데이터 분석 언어에서 사용하는 형태소 분석을 시스템에 포함해놓았기 때문에 분석자가 별도로 형태소를 분석하지 않아도 된다. 비전문가도 쉽게 텍스트 마이닝을 할 수 있게 되어 있다.
빅카인즈에서는 텍스트 마이닝의 분석 결과 및 시각화의 결과물을 ‘관계도 분석’, ‘키워드 트렌드’, ‘연관어 분석’ 등으로 제공해준다. 관계도 분석을 통해 데이터의 전체적인 특성을 살펴볼 수 있다. 관계도 분석은 검색 결과 중 정확도 상위 100건의 분석 뉴스에서 추출된 개체명(인물, 장소, 기관, 키워드) 사이의 연결 관계를 네트워크 형태로 시각화하여 보여준다. 함께 제공되는 ‘관련 뉴스’는 ‘검색 결과 중 정확도 상위 100건의 뉴스’를 최신순으로 정렬한 결과를 보여준다. 관계도 분석 결과를 보면서 ‘관련 뉴스’ 를 함께 살펴보면, 어떤 기사에서 어떤 내용이 언급되고 있는지를 한눈에 볼 수 있다.
예를 들어, 정관장 브랜드에 대해 구체적인 정보를 알고 싶다면, 그림에서 정관장을 클릭하면 관련 기사가 우측에 나타나고 키워드도 표시된다. 여기서 정관장은 오메가, 한국야쿠르트는 프로바이오틱스와 밀접한 관계가 있을 것 같다는 추측을 할 수 있다. 즉, 정관장은 오메가를, 한국야쿠르트는 프로바이오틱스를 원료로 하는 신제품을 출시하고 있는 것을 본문 기사를 통해 확인할 수 있다. 오메가를 기준으로 보면 정관장과 CJ 제일제당도 관계가 깊은 것으로 추측된다.
다만 데이터 전처리 과정을 생략했기 때문에 주제와 관련되어 있지 않은 이상한 키워드가 있을 수 있다. 관계도 분석의 결과를 살펴보면, 관련 기사 건수를 3건으로 했을 때 ‘부총리, 이상의, 연구소장, 대표이사, 상품기획부장, 연구원’ 등의 단어가 불필요하게 느껴진다. 이런 단어로 인해 결과의 내용 타당성을 저해할 수 있다. 이럴 때는 관련 기사 건수를 4건, 5건 등으로 높이면서 불필요한 단어가 나타나지 않는 그림을 최종적으로 선택할 수 있다. 때에 따라서는 검색 결과를 다운로드한 엑셀 파일에서 데이터 전처리를 한 후 빅카인즈가 아닌 다른 분석 방법으로 추가 분석을 하면 해결할 수 있다.
그리고 키워드 트렌드를 연간기준으로 살펴보면, 건강기능식품의 신제품에 대한 기사는 지속해서 상승하는 추세임을 알 수 있다. 특히 2019년도에 가장 많이 언급된 것을 알 수 있다. 2020년은 4월 30일까지 언급 양으로 4개월 동안의 언급 양이 2015년 전체 언급 양과 비슷한 정도로 많다는 것을 알 수 있다. 이는 코로나19와 관련이 있는 것으로 파악된다.
연관어 분석은 검색 결과 중 분석 뉴스와 연관성(가중치, 키워드 빈도수)이 높은 키워드를 시각화하여 보여준다. 텍스트 시각화 방법 중 대표적인 방법으로 워드 클라우드가 있다. 최소의 의미를 지니는 문장 구성 성분인 형태소를 분석하고 그 빈도에 따라 문자의 크기를 나타내는 방법이다.
빅카인즈에서는 별도의 워드 클라우드 분석을 하지 않고도 시각화 결과를 바로 확인할 수 있다. 키워드 중에서 주제와 관련이 없는 단어는 제외해야 하는데, 선택항목으로 분석제외를 할 수 있다.
또한 막대그래프로도 볼 수 있다. 그리고 필요하다면 엑셀 테이블로 연관어 분석 결과를 다운로드할 수 있다. 즉, 단어 빈도(TF)를 쉽게 분석 알 수 있다. 여기서는 ‘기능성, 소비자, 화장품, 중국, 의약품, 유산균, 프로바이오틱스, 그린알로에’ 등의 단어가 많은 빈도수를 나타내고 있다.
텍스트 마이닝의 결과를 바탕으로 신제품 아이디어를 도출하자
텍스트 마이닝으로 분석한 결과에서 의미 있는 뭔가를 찾아야 분석의 의미가 있다. 예제 분석은 건강기능식품의 신제품 트렌드를 파악하고자 뉴스 1,600여 건의 기사를 분석했다.
그 결과 첫째, 건강기능식품과 신제품 단어가 들어간 뉴스가 지속해서 상승하고 있다는 것을 알 수 있다. 특히 2020년 4개월간의 기사 건수가 2015년 1년의 기사 건수와 유사한 정도로 많다. 기업들이 신제품을 만들어 내는 만큼 소비자들도 관심이 많다는 것을 연관어 분석의 결과에서도 확인할 수 있다. 둘째, 건강기능식품의 주성분으로 오메가, 유산균, 프로바이오틱스 등이 주목을 받고 있다는 것을 알 수 있다. 셋째, 건강기능식품을 생산하는 기업으로 그린알로에, 오리온, CJ제일제당, KGC인삼공사, 에이치엘사이언스 등을 확인할 수 있다.
이상의 결과를 바탕으로 성장세를 보이는 건강기능식품 시장에서 차별화할 수 있는 신제품 아이디어를 찾아야 한다. 새로운 원료나, 새로운 콘셉트나 새로운 가치를 제안하면 새로운 시장을 만들 수 있을 것이다. 마케터나 기획자의 전문성과 통찰력이 요구되는 순간이다.
한때 워드 클라우드 분석이 빅데이터 분석으로 잘못 알려진 적이 있다. 빅데이터를 이용하여 글자의 크기와 색이 다른 멋진 구름을 보고 번뜩이는 통찰을 한 사람도 있지만, 대다수의 사람은 통찰을 하지 못했다. 대부분 텍스트 데이터를 시각적으로 보여주기 위한 하나의 방법으로 워드 클라우드를 사용할 뿐이며, 이것만으로는 빅데이터 분석이라고 할 수 없다.
어쩌면 워드 클라우드는 제대로 된 빅데이터 분석을 위한 탐색적 분석의 하나로 보는 것이 타당할 것이다. 텍스트 마이닝의 결과를 바탕으로 예측분석까지 할 수 있다면 제대로 된 빅데이터 분석을 활용하는 단계까지 접근한 것이다. 텍스트 빅데이터로 주가를 예측하거나 트렌드를 예측하거나 질병을 예측한다면 충분한 가치를 발휘하는 경우들이다. 예측 분석은 빅데이터 분석 전문가의 영역으로 별도의 분석 방법을 사용해야만 가능하다.
지금까지 건강기능식품과 관련하여 신제품(신상품)에 대해 뉴스 빅데이터를 빅카인즈로 수집하고, 텍스트를 분석하고, 그 결과를 시각화해봤다. 데이터 분석 전문가가 아닌 일반적인 마케팅 기획자 수준에서도 비정형 빅데이터를 텍스트 마이닝으로 분석하고, 그 결과를 탐색적 결과물로 활용할 수 있다는 자신감을 가질 필요가 있다. 데이터가 풍부한 시대를 앞서가는 방법의 하나는 내가 직접 데이터를 수집하고 분석하고 시각화하여 직접 사용하는 것이다. 나의 데이터 리터러시를 높이는 것이 최선이다.
호랭이의 호기심 곳간
네이버 데이터랩 활용방법
네이버에서는 데이터 랩이라는 데이터 조회 서비스를 운영하고 있다.
"데이터 조회만으로 별다른 활용이 가능할까?" 하는 의문이 들 수 있겠으나 우리나라에서 사용자가 가장 많은 네이버 검색 기록 등을 통한 데이터 조회로 관심 분야 또는 영업 등 다양한 분야에 활용, 적용할 수 있다.
네이버 데이터랩 알아보기
네이버의 검색 트렌드 및 급상승검색어 이력, 쇼핑 카테고리별 검색 트렌드 제공
위 바로가기를 통해 네이버 데이터랩 서비스로 바로 이동할 수 있으며 사용료는 무료이다.
데이터랩 첫 화면
네이버 데이터랩에 접속하면 홈화면은 쇼핑인사이트로 되어 있으며 쇼핑 분야별로 어떠한 품목이 검색 상위권을 차지하고 있는지 확인할 수 있다.
2022년 3월10일부터 3월 13일까지 4일간 트위드 자켓이 1위, 원피스가 2위, 트렌치코트가 3위로 최근 이용자들이 어떤 부분에 관심을 가지고 있는지 확인할 수 있다.
물론 이 부분은 패션의류 관련업에 종사하는 분이라면 트렌드를 반영해 품목 선정할 때 참고할 수도 있겠다.
데이터랩 메뉴
데이터랩 메뉴
네이버 데이터랩의 상단 메뉴에는 데이터랩 홈, 검색어 트렌드, 쇼핑 인사이트, 지역통계, 댓글 통계로 나뉘어 있다.
이제 하나하나 사용법과 활용법에 대해 알아보자.
검색어 트렌드
데이터 조회 화면
검색어 트렌드 조회
검색어 트렌드 메뉴에는 주제어와 기간, 범위, 성별, 연령층을 선택하고 조회할 수 있다.
어떠한 주제어를 입력하느냐에 따라 주제어별 검색 조회량에 대한 추세를 그래프로 비교할 수 있는 기능이라 할 수 있다.
데이터 조회 결과 화면
검색어트렌드 예시 화면
예를 들어 주제어 1에 컴퓨터를 입력했고 검색어는 그래픽카드와 cpu를 입력했고, 주제어 2에는 스마트폰을 입력한 뒤 검색어에는 갤럭시, 아이폰을 입력했다.
검색 결과를 확인해보면 스마트폰 주제어가 컴퓨터 주제어에 비해 높은 검색률을 보이는 것을 알 수 있다.
컴퓨터의 경우 검색량의 차이가 크지 않다는 것을 알 수 있고 스마트폰의 경우 신형 스마트폰 출시일쯤에 검색량이 많아졌던 것을 알 수 있다.
쇼핑분야 트렌드 비교
쇼핑 인사이트
쇼핑 인사이트 분야 통계
쇼핑 인사이트 분야에 패션의류-남성의류-니트/스웨터 분야에 대해 검색해보았다.
그래프를 통해 검색량의 변화를 알 수 있고 pc보다 모바일로 검색하는 비중이 많은 것을 알 수 있으며 검색한 이용자층의 정보도 볼 수 있다.
이용자층은 30대, 40대 남성이 주로 검색한다는 점을 확인할 수 있다.
쇼핑 분야 트렌드 비교
쇼핑분야 트렌드 조회화면
쇼핑분야 트렌드에는 분야별로 항목을 선택한 뒤 조회를 하면 항목별로 어떠한 품목의 검색량 추이를 알 수 있다.
지역 통계
지역별 관심도
마포구 인기업종
지역 통계에는 시. 군. 구의 단위까지 인기 업종을 단순 조회할 수 있다.
종로구 인기업종
위의 두 가지 이미지를 보았을 때 마포구에는 생활업종이 가장 인기가 있으며 종로구에는 음식점이 가장 인기가 있다는 것을 알 수 있다.
맞춤형 트렌드 분석도구
업종별 검색 관심도
맞춤형 트렌드 분석 도구를 이용하면 지역별 또는 업종별로 읍/면/동 단위까지 이용자의 검색 관심도를 상세하게 검색할 수 있다.
카드 사용통계
카드 사용 통계
카드 사용 통계는 비씨카드의 데이터를 기반으로 전국 지역별/업종별/연령별/성별로 나누어 카드 사용내역을 조회할 수 있다.
뉴스 댓글 통계
뉴스 댓글 통계
뉴스 댓글 통계는 기사에 대해 댓글 수, 작성자수, 섹션별, 시간대별, 성별, 연령별, 기기별, 국가별로 확인할 수 있다.
기사 섹션 중에는 사회면에 대한 댓글이 가장 많은 것을 알 수 있었으며 댓글 수 등을 통해 사용자의 관심도 등을 알 수 있다.
활용 방법
네이버 데이터랩의 여러 통계 및 조회 서비스를 활용하는 가장 좋은 방법은 내 관심사와 나의 업무 등에 적용해보는 것이 가장 좋다고 생각한다.
대학내일20대연구소
Z세대 타깃 브랜드 마케터 A는 오늘도 Z세대 트렌드를 찾아 나섭니다. 유튜브에 ‘Z세대 트렌드’를 검색하기도 하고, 인스타그램 피드를 무한 새로고침하며 우리 브랜드에 잘 맞는 떡상 트렌드가 어디에서 생겨나고 있는지 모니터링합니다. 하지만 우리 브랜드에 적용할 만한 그럴듯한 Z세대 트렌드는 눈에 들어오지 않습니다. ‘트렌드', ‘유행'이라는 키워드로 정리된 내용은 이미 한바탕 유행한 터라 써먹기에 는 철 지난 느낌을 떨칠 수 없기 때문입니다.
Z세대는 자신을 Z세대라고 명명하지 않기 때문에, ‘Z세대 트렌드’를 설명하는 콘텐츠는 대부분 다른 세대가 이들을 관찰하고 작성한 콘텐츠인 경우가 많은데요. 그래서 진짜 트렌드라고 하기에는 어딘가 부족해 보이죠. 물론 이러한 콘텐츠를 보는 것이 의미 없는 일은 아니지만, 지금 이 순간에도 새로운 트렌드가 솟아나고 있는데 한발 늦은 콘텐츠를 읽는 것으로 급부상하는 트렌드를 제때 포착하기란 쉽지 않습니다.
진짜 Z세대 트렌드를 찾으려면 Z세대가 노는 곳으로 직접 찾아가야 합니다. 그렇다면 마케터 A는 다음 문제에 봉착합니다. Z세대가 노는 곳은 어디이며, 어떻게 이들과 자연스럽게 어울릴지 말이죠.
대학내일20대연구소는 Z세대 마이크로 트렌드의 출발점으로 ‘TTTB’에 주목했습니다. TTTB는 틱톡, 트위터, 트위치, 블로그 의 약자인데요. 유튜브나 인스타그램만큼 Z세대의 이용량이 많진 않지만, TTTB에서는 Z세대들이 교류하면서 실시간으로 날것의 트렌드를 주고받는 걸 목격할 수 있습니다. 최근 떠오른 신조어나 유행템 등 핫한 Z세대 트렌드도 되짚어보면 이 네 곳에서 마이크로트렌드로 먼저 모습을 드러낸 경우가 많았거든요.
그.러.나. 트렌디한 플랫폼이라는 소문만 듣고 TTTB에 접속했다가 쏟아지는 콘텐츠 사이에서 무엇이 트렌드인지 파악하기 어려웠던 적 한 번쯤 있으셨을 텐데요. 이 콘텐츠를 통해 TTTB 플랫폼 특징을 짚어드리면서 온라인 망망 대해에서 가장 빠르게 트렌드를 포착하는 힌트를 알려드릴게요.
✅ 동영상 콘텐츠 생태계를 바꾼 틱톡
10대들의 놀이터로 알려진 틱톡은 초반에는 대중적이지 않다는 인식이 강했으나 지금은 다릅니다. 틱톡 등장 이후 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠까지 숏폼 콘텐츠 플랫폼이 늘어나면서 동영상 생태계가 변화했습니다. 숏폼 콘텐츠의 영향력이 커지면서, 브랜드도 이에 집중하고 있습니다. 틱톡이 Z세대 사이에서 유행하는 플랫폼이라는 사실은 익히 알려졌지만, 여기서 어떻게 트렌드를 포착할 수 있을까요?
틱톡이 발표한 What's Next Report 2022 보고서에 따르면, 국내에서 ‘틱톡푸드’ 키워드가 전년 대비 발생량이 935% 증가한 것으로 나타났습니다. 짧은 영상을 통해 푸드 트렌드를 소개하는 콘텐츠가 틱톡에서 핫했다는 것을 알 수 있는 지표입니다. 최근 숏폼 콘텐츠에서 꿀젤리, 마시멜로 구워먹기, 편의점 음료 조합 등 간단한 레시피를 알려주는 콘텐츠를 많이 찾아볼 수 있는데요. 대부분 틱톡에서 시작되어 인스타그램, 유튜브 등 타 플랫폼으로 옮겨간 경우입니다. 틱톡 검색창 해시태그에 낯선 푸드 아이템이 등장한다면 마이크로트렌드로 주목해 볼만 합니다.
틱톡에서 본 유행 아이템이 찐 트렌드인지 궁금하다면, 릴스나 쇼츠에서도 반응이 핫한지 확인해보는 것도 추천합니다. 틱톡에서 핫한 인플루언서들이 릴스와 쇼츠에 동시 업로드하기도 하고, ‘틱톡에서 핫한 아이템=10대 유행’이라는 인식이 자리 잡히면서 틱톡에서 시작된 챌린지나 아이템이 다른 플랫폼으로 옮겨가는 일이 빈번해졌거든요.
✅ 열성적인 찐팬이 모여 노는 곳, 트위터
그렇다고 해서 Z세대 트렌드를 포착하기 위해 ‘실트’를 하루종일 모니터링하기란 쉽지 않은 일입니다. 올림픽이나 대선처럼 국가적인 핫이슈가 있을 때, 수강신청이나 개강, 시험기간 등 Z세대만의 이벤트가 있는 시기에 실트를 통해 Z세대의 실시간 반응을 살펴보면 이들이 자주 쓰는 밈이나 짤을 쉽게 알 수 있으니 참고하세요!
또, 실시간 트렌드를 확인하기 어렵다면 우리 브랜드 제품에 관한 찐 후기를 살펴보는 것도 좋은 방법입니다. 에 따르면, 구매 인증과 긍정 후기, 부정 후기, 구매 인증 모두 트위터에 올린다는 답변이 많았습니다. Z세대 소비자의 가감 없는 ‘찐 후기’를 파악할 수 있는 거죠.
특히 Z세대는 자신의 찐 후기 게시글을 모니터링하고, 실시간 소통하는 브랜드를 일 잘하는 브랜드라고 인식합니다. 브랜드 계정이 직접 자신의 리뷰를 다른 이들에게 공유하면서 홍보하거나, 댓글을 쓰고 하트를 눌러 반응하는 모습을 긍정적으로 받아들입니다. 그러면서 해당 브랜드의 찐팬이 되기도 하고요. 아래, Z세대 찐팬을 보유한 브랜드 트위터 피드를 슬쩍 눈팅하면서 이들이 어떻게 소통하고 있는지 살펴보시고 우리 브랜드에도 적용할 점을 찾아보시면 어떨까요?
🔗트위터 유저 반응을 적극 활용한 브랜드🔗
✅ 최애 스트리머와 실시간 소통하는 재미, 트위치
Z세대가 실시간 스트리밍 방송 플랫폼 트위치를 찾는 이유로는 덕질이 빠지지 않습니다. 후원 기능을 통해 자신이 좋아하는 1인 크리에이터(스트리머)와 실시간으로 소통하면서 이들의 콘텐츠에 직접 참여할 수 있기 때문이죠. 스트리머에게 일정 금액을 후원하는 문화가 자연스럽게 정착할 수 있었던 것도 트위치의 영향이 컸어요. 이렇게 소통하는 과정에서 Z세대의 핫한 밈이나 신조어가 탄생하기도 해요. 또한, 스트리머들의 게임방송을 통해서 최근 Z세대가 즐기는 게임 장르 트렌드를 알게 된다거나, 라이브 방송에서 자주 언급되는 음악이 유튜브에서 유행하는 경우가 많습니다.
이미지를 클릭하면 해당 퀴즈 콘텐츠로 이동합니다.
✅ 이제는 힙한 플랫폼, 네이버블로그
Z세대가 한 달 내 이용한 SNS 를 조사했을 때, 인스타그램(78.5%)과 페이스북(57.6%)에 이어 블로그(37.1%)가 3위에 올랐습니다. 향후 이용하고 싶은 SNS 순위를 알아봤을 때도, 인스타그램(63.2%)에 이어 블로그가 41.2%로 2위를 차지했습니다. 밀레니얼 세대에게는 광고가 넘쳐 신뢰도가 낮은 편인 블로그가 왜 Z세대에게 인기를 끌게 되었을까요?
💬 하고 싶은 말이 많은 편이라 네이버 블로그를 SNS로 이용해요! 올해 화제였던 ‘블챌(네이버 블로그 하루일기 챌린지)’의 여파가 여전히 이어지고 있는 것 같아요. 인스타그램보다 길고 다양한 이야기를 담을 수 있어 선호해요.
Z세대가 말하는 네이버블로그의 매력은 일상을 기록하기에 부담 없다는 점입니다. 인스타그램은 팔로워와 소통하는 공간이면서 줄글보다는 사진을 업로드하기에 적합한 플랫폼이지만, 블로그는 예쁜 사진이 없어도 줄글로 하고 싶은 얘기를 쭉 늘어놓을 수 있다는 게 Z세대의 주된 선호 이유예요. 이용자가 많은 인스타그램이나 유튜브와 달리, Z세대는 블로그를 나만의 희소성 높은 채널로 여깁니다.
네이버블로그에서 포착할 수 있는 대표적인 Z세대 트렌드는 ‘갓생’입니다. 줄글로 게시글을 작성할 수 있기 때문에 자신의 일상과 취미, 대외활동, 스펙을 쌓는 과정 모두를 블로그에 기록합니다. Z세대가 어딜 가고, 무엇을 먹고, 어떻게 쉬는지 등 일상 속 마이크로트렌드가 궁금하다면 월기(月記)와 같은 블로그 기록에서 찾아보세요.
네 개의 플랫폼을 살펴보면서 Z세대 트렌드를 모니터링하는 방법의 감을 잡으셨나요? 숏폼을 사랑한다는 Z세대가 블로그 같은 긴 호흡의 플랫폼에도 관심을 보이고, 트위치에서 몇 시간짜리 라이브 스트리밍을 보는 일이 이해하기 어려울 수 있겠어요. 자세히 들여다보면 이들이 여러 개의 플랫폼을 목적에 따라 사용한다는 점을 알 수 있습니다. 특정 채널에서 만족 못하는 부분을 또 다른 채널에서 보완하는 거죠. 이들이 어떤 포인트에서 이 플랫폼을 찾는지 궁금하신가요? Z세대에게 어필할 수 있는 플랫폼 문법은 물론 트렌드 분야별로 팁을 정리한 ⟪밀레니얼-Z세대 트렌드 2022⟫에서 힌트를 얻어보세요!
쉽게 배우는 구글 트렌드 사용법 / 빅데이터 / 해외 반응 알아보기
앞으로의 시대는 어떤 시대가 될까요? 언론과 책에서 앞다투어 4차산업혁명에 대해서 이야기 하고 있습니다. 그리고 그 기술 중에는 사물인터넷(Iot), 드론, 3D프린터, 머신러닝, 빅데이터 등 새로운 분야들이 많이 연구되고 상용화되고 있는 요즘입니다.
하지만 일반 사람들이 경험하기에는 그 기술들이 조금 어렵고 낯설게 느껴지는 것이 사실이죠.
그 중에서 빅데이터에 대한 이해와 실습을 도울 수 있는 도구를 소개해 드리려고 해요.
바로 구글 트렌드 입니다.
구글 트렌드의 주소는 아래와 같습니다. (모바일에서도 당연히 잘 실행됩니다.)
(https://trends.google.com)
구글 트렌드 탐색창에서 샤넬을 치면 아래에 여러 항목이 보이는데요. 이 때 우리는 검색어 말고 기업 / 주제 등을 선택해야 합니다.
가장 흔하게 실수할 수 있는 부분인데요.
검색어 샤넬은 한글로 검색한 "샤넬" 이라는 검색어의 검색량 결과를 보여줍니다. 그런데 세계 다른 나라에서 한국어로 샤넬을 검색하진 않을 거잖아요? 그래서 검색어 샤넬을 선택하면 한글로 검색한 결과만을 보여주니 제대로 검색량을 반영할 수 없습니다.
그런데 주제 / 기업 / 인물 등으로 표현된 검색어의 경우 전 세계 언어의 검색량을 모두 통합한 결과를 보여줍니다. 그러면 전 세계의 검색량을 반영할 수 있겠죠?
만약 한글 검색어로서만 검색을 해 보고 싶다면 검색어로 선택하시면 됩니다. 차이 이해하셨나요?
저는 이번에 이 브랜드의 전세계 인지도를 알아보고 싶은 것이니 주제를 선택하겠습니다.
그 다음에는 비교 버튼을 눌러 내가 비교하고 싶은 검색 대상을 추가하면 됩니다.
저는 구찌와 루이비통을 를 한 번 추가해 보겠습니다.
한 가지 팁을 드리면 브랜드의 추세를 알아볼 때에는 기간을 5년으로 설정해 두고 추세를 보는 것이 좋다고 합니다. 기본 디폴트 세팅은 12개월로 되어 있으니 조정해서 알아보세요.
세 브랜드를 알아보면 어떤가요? 예전에는 샤넬과 루이비통이 비슷한 검색량으로 각축을 벌이고 구찌가 가장 하위권이었는데,
2017년을 기점으로 구찌의 검색량이 엄청나게 늘은 것을 확인할 수 있네요. 검색량은 엄청나게 늘었는데, 실제 기업도 성장했을까요?
마치 암호화폐 시장, 시세표 보는 것처럼 작년 말에 가파르게 상승한 후, 올해 들어서는 검색량이 감소하는 추세를 보이고 있네요.
그리고 지역별 분포를 볼 수 있었는데요. 우리나라의 검색량이 매우 높은 순위권에 있음을 확인해 볼 수 있었습니다.
역시 우리나라 사람들은 빠르군요. 아직 세계적으로 뜨겁지는 않지만 고루고루 사용자들이 분포해 있다는 것도 확인해 볼 수 있네요. 나이지리아와 베네수엘라에서 엄청 많이 하고 있는 것도 의외네요^^
앞으로 스팀잇이 전세계 대표 소셜미디어가 되는 날을 기대해 봐야겠네요.^^
빅데이터라는 전문적인 분야를 스마트폰과 PC로 누구나 간단하게 경험할 수 있는 구글 트렌드.
세상의 사람들은 어떻게 생각하고 있을까 한 번 관심분야에 대해 검색하며 시야를 넓혀가 보는 건 어떨까요?
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