2017.07.28

'좋아요'는 버려라··· 진짜 성과를 위한 '소셜 인텔리전스' 확보 방안

Sandra Gittlen | CIO
대부분의 기업들이 페이스북, 트위터, 링크드인, 스냅챗, 인스타그램 등의 플랫폼을 각종 목적을 위해 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 여러 소셜 미디어 모니터링 툴에서 획득한 정보를 실행 가능한 지능(intelligence)으로 바꿀 수 있는 방법에 대해 모르는 기업이 상당수다.



“소셜 인텔리전스는 단지 소셜 분석 툴이 제공하는 분석 기능을 활용하는 것에 그치지 않는다. 기본적이거나 복잡할 수 있지만 지능이 되기 위해서는 적용이 필요하다. 지금쯤이면 그 수준에 도달할 것으로 기대했었는데, 현실이 기대에 미치지 못 하고 있다”라고 가트너의 리서치 부사장 제니 수씬이 말했다.

수씬은 새로운 맛을 출시할 시장을 확인하기를 원하는 요거트 기업의 경우를 예로 들었다. “요거트 핵심 인구는 여성이지만 그 기업은 라크로스를 즐기는 북동부의 남성들이 ‘파워 요거트’에서 무엇을 원하는지 파악하고 싶을 수 있다. 그러나 기존의 소셜 관행에서는 이러한 통찰을 얻어내기 어렵다”라고 그녀는 설명했다.

그녀에 따르면 브랜드워치(Brandwatch), 크림슨 헥사곤(Crimson Hexagon), 신테지오(Synthesio), 터크워커(Talkwalker) 같은 소셜 분석 툴에서 일련의 쿼리(Query)를 이용해 기업들은 이러한 질문에 대한 답을 발견할 수 있다.

기업 다수가 제대로 활용하지 못 하고 있지만 효과가 큰 시도 중 하나는 소셜 분석을 전통적인 CRM, ERP, 기타 백엔드(Back-end) 시스템으로 자동 전송하여 소셜 발견 사항을 기존의 내부 데이터와 융합할 수 있는 기능이다. 수씬은 기업들이 소셜 분석 보고서의 “지나치게 단순화된” 버전을 CRM 시스템에 수동으로 통합하는 경우가 많다고 지적했다.

소셜 인텔리전스: 인간의 개입이 필요하다
닛산 노스 아메리카(Nissan North America)의 소셜 미디어 고객전략팀 수석 관리자 브라이언 롱은 연간 수 백만 개에 이르는 브랜드 관련 게시물, 트윗(Tweet), 각종 포스트를 분석해 실행 가능한 지능으로 적용할 수 있는 자동화 작업에는 인간의 분석이 필수적이라고 말했다.

그녀는 “고객들이 필요로 하는 것과 브랜드의 대응 방법을 항상 사람이 읽고 해석하며 이해해야 한다”라고 말했다. NNA에는 기업 트위터 핸들(Handle), 페이스북 페이지, 인스타그램, 구글 플러스(Google Plus)를 모니터링하는 소셜 미디어 관리 툴 스프링쿨러(Sprinklr)를 이용해 통합된 데이터를 검토하는 6-8명의 분석가를 보유하고 있다.

롱은 분석가들이 대응 시기를 결정한다며, “개별적인 우려 인스턴스만으로는 충분하지 않을 수 있지만 상위 10개 또는 20개의 우려에 대해서는 주의를 기울이고 있다”라고 말했다.

롱은 소셜 인텔리전스를 만족도 설문조사 및 기타 고객 피드백과 연계했을 때 조직의 제품, 광고, 고객 경험에 대한 정보를 제공하고 이를 형성하는데 도움이 될 수 있는 매우 중요한 데이터 포인트(Data Point)로 보고 있다.

5년 전에 수립된 소셜팀은 스프링쿨러를 이용해 데이터를 정리 및 태그(Tag) 처리하고 있다. 이는 실행 가능한 지능을 의사 결정자들에게 제공하는데 도움이 된다. 스프링쿨러에서 수집한 소셜 정보는 조직 내의 다른 기술과 함께 활용돼 문제를 검증하고 해결하고 있다.

현재 팀은 기업 의사소통, 법률, 마케팅 등의 여러 부서를 위한 보고서를 생성할 수 있다. 롱은 해당 기업이 여러 비즈니스 결정에서 소셜 미디어의 힘을 목격했다고 말했다. 그녀는 정서, 규모, 영향력 등의 요소를 관찰하면서 신속하고도 조사에 기초한 결정을 내린다”라고 말했다.

소셜 인텔리전스 전략은 예술과 과학의 혼합체다
제브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)에서 소셜 미디어만 전담하고 있는 글로벌 소셜 미디어 전략 관리자 샐리 앤 카민스키는 노트북, 스캐너, RFID, 바코드 프린터를 제조하는 해당 기업에서 소셜 인텔리전스를 활용할 수 있도록 하는 것이 자신의 업무라고 생각한다.

영업 지원팀이 잠재적인 고객과 관련하여 그녀에게 접근하면 카민스키는 오라클의 소셜 관계 관리 툴인 소셜 클라우드(Social Cloud)를 열어 포괄적인 대시보드를 구성함으로써 영업 직원들이 영업에 성공할 수 있도록 돕는다. 카민스키는 페이스북, 트위터, 링크드인뿐만이 아니라 메시지 게시판과 블로그에서의 대화에서 검색할 소셜 클라우드의 불린(Boolean) 검색 키워드, 구문, 주제를 불러온다.

“우리는 고객들에게 문제를 유발할 수 있는 제품 또는 솔루션에 대한 통찰을 찾는다”라며 그녀는 해당 툴의 의미론적 필터링이 자동으로 의도에 일치하는 결과를 찾는데 도움이 된다고 덧붙였다.

그녀는 영업 지원팀에 대상의 브랜드에 대한 소셜 미디어 전반의 보편적인 정서를 보여주는 말풍선이 포함된 프레젠테이션 덱을 제공하곤 한다. 단 긴 영업 사이클 때문에 그녀는 거래가 발생했는지 여부는 파악할 수 없다. 그러지만 반복적인 지원 요청을 볼 때 효과가 있는 것으로 간주되고 있다.

NNA의 롱과 마찬가지로 카민스키는 소셜 분석 및 백엔드 시스템이 얼마나 통합되는지 여부에 상관 없이 인간의 개입이 소셜 인텔리전스의 중요한 부분으로 남아 있을 것이라고 관측했다.

그는 “수 천 개의 트윗과 페이스북 게시물을 걸러서 문제가 있을 수 있는 1-2개의 반짝 이슈 대신에 진정한 통찰일 가능성이 있는 것을 찾아낼 수 있으려면 예술과 과학을 특수하게 조합해야 한다고 생각한다”라고 말했다.

해당 기업의 제품과 서비스에 대한 심오한 이해도 소셜 정보를 소셜 인텔리전스로 바꾸는데 필수적이다. 자동화를 통해 기대하긴 어려운 부분이다. 그는 “특정 불만 요인에 대한 대화가 소셜에서 일어나고 있을 때, 해당 불만을 해소해줄 수 있는 우리의 제품을 떠올리려면 제품과 서비스를 제대로 이해하고 있는 인간의 개입이 필수적이다”라고 말했다.

그녀는 자동화된 소셜 인텔리전스 툴이 아닌 인간이 이를 파악하고 이용해 브랜드를 강화하는 핵심이라고 말했다.

소셜 인텔리전스를 IT의 정보 인프라에 통합하기
가트너의 수씬은 기업들이 소셜 인텔리전스를 더욱 활용하지 못하는 것에 대한 불만을 드러냈다. 그녀는 기업들이 처음에 소셜 플랫폼에 귀를 기울이기 시작했을 시점의 경우 적절한 기술이 없었다는 점을 인정하면서도 이제는 소셜 플랫폼으로부터 얻은 구조화되지 않은 데이터와 전통적인 시스템으로부터 얻은 구조화된 데이터를 융합하여 지능을 추출할 수 있다고 강조했다.

하지만 그녀는 조직들이 오라클, 세일즈포스(Salesforce), 마이크로소프트 다이나믹스(Microsoft Dynamics), 기타 기업용 시스템에서 제공되는 소셜 모듈을 활용하는 대신에 타블로(Tableau) 등에서 얻는 ‘좋아요’의 수 같은 “방해 소셜 데이터”(jamming social dat)에 치중하고 있다고 말했다. 그녀는 “지능이라 할 수 있는 정보를 제공하지 못한다. 분명 도움이 되지 않는다”라고 잘라 말했다.

수씬은 이러한 통합의 부재가 소셜 미디어가 마케팅에 묻혀 있거나 별도의 독립체로 유지되는 조직 내의 사일로의 결과물인 경우가 많다고 말했다.

그녀에 따르면 소셜 인텔리전스를 제대로 활용하기 위해서는 반드시 조직의 비즈니스 분석 및 IT의 지능 인프라에 통합되어야 한다. 수씬은 “데이터 책임자들 다수는 소셜 인텔리전스가 문제라는 사실은 인지하지 못한다”라고 말했다.

설명에 따르면 소셜 인텔리전스는 CRM과 ERP시스템 등의 다른 데이터 관리 노력에 적용되는 관리가 적용될 때 빛을 발한다. 수씬은 “소셜 책임자 및 데이터 관리 책임자가 서로 소통하고 더 나은 의사결정을 위해 이 정보를 교환할 수 있으며 교환이 필요하다는 점을 이해해야 한다”라고 말했다.

마케팅 사일로에서 소셜 인텔리전스 꺼내기
HFS 리서치(HFS Research)의 디지털 주도 프론트 오피스 서비스 연구 책임자 멜리사 오브라이언은 조직의 사일로가 소셜 플랫폼에서 얻을 수 있는 힘을 저해하고 있다는데 동의했다.

오브라이언은 “이 영역을 처음으로 다루기 시작했을 때 소셜 미디어를 순수한 마케팅 관점에서 고객 관계에 활용하는 방법에 대한 논의가 있었다. 이제는 대화가 그 때보다 더욱 광범위하다. 소셜에서 얻는 데이터는 기업 전반에 걸쳐 더 큰 역할을 할 수 있다. 하지만 일반적으로 소셜 전략은 마케팅의 하위 집합으로 존재했으며 여전히 그런 경향이 있다”라고 평가했다.

그녀는 기업들이 소셜 여정의 초기 단계에 머무르고 있으며 고객 중심적으로 전향하면서 소셜 인텔리전스가 기업 전반에 확산될 것으로 보고 있다. 오브라이언은 “그러나 기업들에게 쉬운 문제는 아니다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
2017.07.28

'좋아요'는 버려라··· 진짜 성과를 위한 '소셜 인텔리전스' 확보 방안

Sandra Gittlen | CIO
대부분의 기업들이 페이스북, 트위터, 링크드인, 스냅챗, 인스타그램 등의 플랫폼을 각종 목적을 위해 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 여러 소셜 미디어 모니터링 툴에서 획득한 정보를 실행 가능한 지능(intelligence)으로 바꿀 수 있는 방법에 대해 모르는 기업이 상당수다.



“소셜 인텔리전스는 단지 소셜 분석 툴이 제공하는 분석 기능을 활용하는 것에 그치지 않는다. 기본적이거나 복잡할 수 있지만 지능이 되기 위해서는 적용이 필요하다. 지금쯤이면 그 수준에 도달할 것으로 기대했었는데, 현실이 기대에 미치지 못 하고 있다”라고 가트너의 리서치 부사장 제니 수씬이 말했다.

수씬은 새로운 맛을 출시할 시장을 확인하기를 원하는 요거트 기업의 경우를 예로 들었다. “요거트 핵심 인구는 여성이지만 그 기업은 라크로스를 즐기는 북동부의 남성들이 ‘파워 요거트’에서 무엇을 원하는지 파악하고 싶을 수 있다. 그러나 기존의 소셜 관행에서는 이러한 통찰을 얻어내기 어렵다”라고 그녀는 설명했다.

그녀에 따르면 브랜드워치(Brandwatch), 크림슨 헥사곤(Crimson Hexagon), 신테지오(Synthesio), 터크워커(Talkwalker) 같은 소셜 분석 툴에서 일련의 쿼리(Query)를 이용해 기업들은 이러한 질문에 대한 답을 발견할 수 있다.

기업 다수가 제대로 활용하지 못 하고 있지만 효과가 큰 시도 중 하나는 소셜 분석을 전통적인 CRM, ERP, 기타 백엔드(Back-end) 시스템으로 자동 전송하여 소셜 발견 사항을 기존의 내부 데이터와 융합할 수 있는 기능이다. 수씬은 기업들이 소셜 분석 보고서의 “지나치게 단순화된” 버전을 CRM 시스템에 수동으로 통합하는 경우가 많다고 지적했다.

소셜 인텔리전스: 인간의 개입이 필요하다
닛산 노스 아메리카(Nissan North America)의 소셜 미디어 고객전략팀 수석 관리자 브라이언 롱은 연간 수 백만 개에 이르는 브랜드 관련 게시물, 트윗(Tweet), 각종 포스트를 분석해 실행 가능한 지능으로 적용할 수 있는 자동화 작업에는 인간의 분석이 필수적이라고 말했다.

그녀는 “고객들이 필요로 하는 것과 브랜드의 대응 방법을 항상 사람이 읽고 해석하며 이해해야 한다”라고 말했다. NNA에는 기업 트위터 핸들(Handle), 페이스북 페이지, 인스타그램, 구글 플러스(Google Plus)를 모니터링하는 소셜 미디어 관리 툴 스프링쿨러(Sprinklr)를 이용해 통합된 데이터를 검토하는 6-8명의 분석가를 보유하고 있다.

롱은 분석가들이 대응 시기를 결정한다며, “개별적인 우려 인스턴스만으로는 충분하지 않을 수 있지만 상위 10개 또는 20개의 우려에 대해서는 주의를 기울이고 있다”라고 말했다.

롱은 소셜 인텔리전스를 만족도 설문조사 및 기타 고객 피드백과 연계했을 때 조직의 제품, 광고, 고객 경험에 대한 정보를 제공하고 이를 형성하는데 도움이 될 수 있는 매우 중요한 데이터 포인트(Data Point)로 보고 있다.

5년 전에 수립된 소셜팀은 스프링쿨러를 이용해 데이터를 정리 및 태그(Tag) 처리하고 있다. 이는 실행 가능한 지능을 의사 결정자들에게 제공하는데 도움이 된다. 스프링쿨러에서 수집한 소셜 정보는 조직 내의 다른 기술과 함께 활용돼 문제를 검증하고 해결하고 있다.

현재 팀은 기업 의사소통, 법률, 마케팅 등의 여러 부서를 위한 보고서를 생성할 수 있다. 롱은 해당 기업이 여러 비즈니스 결정에서 소셜 미디어의 힘을 목격했다고 말했다. 그녀는 정서, 규모, 영향력 등의 요소를 관찰하면서 신속하고도 조사에 기초한 결정을 내린다”라고 말했다.

소셜 인텔리전스 전략은 예술과 과학의 혼합체다
제브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)에서 소셜 미디어만 전담하고 있는 글로벌 소셜 미디어 전략 관리자 샐리 앤 카민스키는 노트북, 스캐너, RFID, 바코드 프린터를 제조하는 해당 기업에서 소셜 인텔리전스를 활용할 수 있도록 하는 것이 자신의 업무라고 생각한다.

영업 지원팀이 잠재적인 고객과 관련하여 그녀에게 접근하면 카민스키는 오라클의 소셜 관계 관리 툴인 소셜 클라우드(Social Cloud)를 열어 포괄적인 대시보드를 구성함으로써 영업 직원들이 영업에 성공할 수 있도록 돕는다. 카민스키는 페이스북, 트위터, 링크드인뿐만이 아니라 메시지 게시판과 블로그에서의 대화에서 검색할 소셜 클라우드의 불린(Boolean) 검색 키워드, 구문, 주제를 불러온다.

“우리는 고객들에게 문제를 유발할 수 있는 제품 또는 솔루션에 대한 통찰을 찾는다”라며 그녀는 해당 툴의 의미론적 필터링이 자동으로 의도에 일치하는 결과를 찾는데 도움이 된다고 덧붙였다.

그녀는 영업 지원팀에 대상의 브랜드에 대한 소셜 미디어 전반의 보편적인 정서를 보여주는 말풍선이 포함된 프레젠테이션 덱을 제공하곤 한다. 단 긴 영업 사이클 때문에 그녀는 거래가 발생했는지 여부는 파악할 수 없다. 그러지만 반복적인 지원 요청을 볼 때 효과가 있는 것으로 간주되고 있다.

NNA의 롱과 마찬가지로 카민스키는 소셜 분석 및 백엔드 시스템이 얼마나 통합되는지 여부에 상관 없이 인간의 개입이 소셜 인텔리전스의 중요한 부분으로 남아 있을 것이라고 관측했다.

그는 “수 천 개의 트윗과 페이스북 게시물을 걸러서 문제가 있을 수 있는 1-2개의 반짝 이슈 대신에 진정한 통찰일 가능성이 있는 것을 찾아낼 수 있으려면 예술과 과학을 특수하게 조합해야 한다고 생각한다”라고 말했다.

해당 기업의 제품과 서비스에 대한 심오한 이해도 소셜 정보를 소셜 인텔리전스로 바꾸는데 필수적이다. 자동화를 통해 기대하긴 어려운 부분이다. 그는 “특정 불만 요인에 대한 대화가 소셜에서 일어나고 있을 때, 해당 불만을 해소해줄 수 있는 우리의 제품을 떠올리려면 제품과 서비스를 제대로 이해하고 있는 인간의 개입이 필수적이다”라고 말했다.

그녀는 자동화된 소셜 인텔리전스 툴이 아닌 인간이 이를 파악하고 이용해 브랜드를 강화하는 핵심이라고 말했다.

소셜 인텔리전스를 IT의 정보 인프라에 통합하기
가트너의 수씬은 기업들이 소셜 인텔리전스를 더욱 활용하지 못하는 것에 대한 불만을 드러냈다. 그녀는 기업들이 처음에 소셜 플랫폼에 귀를 기울이기 시작했을 시점의 경우 적절한 기술이 없었다는 점을 인정하면서도 이제는 소셜 플랫폼으로부터 얻은 구조화되지 않은 데이터와 전통적인 시스템으로부터 얻은 구조화된 데이터를 융합하여 지능을 추출할 수 있다고 강조했다.

하지만 그녀는 조직들이 오라클, 세일즈포스(Salesforce), 마이크로소프트 다이나믹스(Microsoft Dynamics), 기타 기업용 시스템에서 제공되는 소셜 모듈을 활용하는 대신에 타블로(Tableau) 등에서 얻는 ‘좋아요’의 수 같은 “방해 소셜 데이터”(jamming social dat)에 치중하고 있다고 말했다. 그녀는 “지능이라 할 수 있는 정보를 제공하지 못한다. 분명 도움이 되지 않는다”라고 잘라 말했다.

수씬은 이러한 통합의 부재가 소셜 미디어가 마케팅에 묻혀 있거나 별도의 독립체로 유지되는 조직 내의 사일로의 결과물인 경우가 많다고 말했다.

그녀에 따르면 소셜 인텔리전스를 제대로 활용하기 위해서는 반드시 조직의 비즈니스 분석 및 IT의 지능 인프라에 통합되어야 한다. 수씬은 “데이터 책임자들 다수는 소셜 인텔리전스가 문제라는 사실은 인지하지 못한다”라고 말했다.

설명에 따르면 소셜 인텔리전스는 CRM과 ERP시스템 등의 다른 데이터 관리 노력에 적용되는 관리가 적용될 때 빛을 발한다. 수씬은 “소셜 책임자 및 데이터 관리 책임자가 서로 소통하고 더 나은 의사결정을 위해 이 정보를 교환할 수 있으며 교환이 필요하다는 점을 이해해야 한다”라고 말했다.

마케팅 사일로에서 소셜 인텔리전스 꺼내기
HFS 리서치(HFS Research)의 디지털 주도 프론트 오피스 서비스 연구 책임자 멜리사 오브라이언은 조직의 사일로가 소셜 플랫폼에서 얻을 수 있는 힘을 저해하고 있다는데 동의했다.

오브라이언은 “이 영역을 처음으로 다루기 시작했을 때 소셜 미디어를 순수한 마케팅 관점에서 고객 관계에 활용하는 방법에 대한 논의가 있었다. 이제는 대화가 그 때보다 더욱 광범위하다. 소셜에서 얻는 데이터는 기업 전반에 걸쳐 더 큰 역할을 할 수 있다. 하지만 일반적으로 소셜 전략은 마케팅의 하위 집합으로 존재했으며 여전히 그런 경향이 있다”라고 평가했다.

그녀는 기업들이 소셜 여정의 초기 단계에 머무르고 있으며 고객 중심적으로 전향하면서 소셜 인텔리전스가 기업 전반에 확산될 것으로 보고 있다. 오브라이언은 “그러나 기업들에게 쉬운 문제는 아니다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
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