2014.12.12

칼럼 | 소셜 분석, 부작용을 감안해야 하는 이유

Evan Schuman | Computerworld

오늘날 소매 기업들이 즐겨 고민하는 주제가 있다. 소셜미디어 IT 애널리틱스를 어떻게 활용해 소비자들과 더 가까워질 수 있을 것인가라는 주제다. 그러나 소매업자가 개인적인 온라인 포스트에 잘못 반응한다면 의도하지 않았던 결과가 나타날 수도 있다.

잠시 한걸음 물러나 생각해보자. 방대한 소셜 포스트가 발생되는 가운데, 소매 업체들은 수백만 건의 고객 상호 행동을 캡쳐하고 분석해 이해하는 이론적인 능력을 가지고 있다. 하지만 이론을 현실로 옮기는 지점이 바로 흥미로워지는 부분이다.



세련되어가는 소셜 애널리틱스
올해 블랙프라이데이 세일 기간 동안 소셜 트래픽을 수량화 하고자 했던 세일즈포스닷컴를 보면 그런 애널리틱스가 얼마나 세련되어졌는지 알 수 있다.

벤더는 수많은 정확한 수치들을 가지고 있다. 예를 들어 콜스(Kohl’s)의 블랙프라이데이 기간 동안 소셜 대화는 4만 6,000건으로, 작년 대비 1,384% 증가했다. 다른 자료들로는: “월마트(3만 4,000 포스트, 작년 대비 42% 감소), 애플(2만 6,000 포스트, 작년 대비 192건 증가), 타겟(1만 6,000 포스트, 작년 대비 60% 증가), 아마존(1만 5,000 포스트, 작년 대비 134건 증가) 등이 가장 많이 거론된 브랜드와 상점들이었다.

소셜 대화는 새벽 4시(12만 5,000 포스트), 새벽 5시(16만 8,000 포스트), 오후 11시(10만 2,000 포스트)등에 최고치를 기록했는데, 이는 소비자들이 이른 새벽부터 늦은 밤까지 쇼핑을 이어갔음을 드러낸다.

모두 상당히 흥미로운 통계지만, 대화 내용까지 알아내려 했던 세일즈포스의 시도는 특히 주목할 만 했다. 내용 분석을 보면 다음과 같다.

6만 3,000건의 포스트가 블랙프라이데이의 난동에 대해 걱정하는 내용이었고, 1만 9,000 건의 포스트가 쇼핑하느라 줄서서 기다리던 사람들의 시간대별 경험, 6만 건의 포스트는 사이버 먼데이 세일기간에 쇼핑하기 위해 블랙프라이데이 쇼핑은 건너뛸 계획이라는 내용이었다.

그러나 소매업자들은 더 깊이 있는 분석에 여전히 목마르다. 그들은 그들에 대해 사람들이 어떤 주제로 이야기하는지, 즉 좋은 내용인지 나쁜 내용인지 알고 싶어 한다. 거기에 보태서 그럴만한 이유가 있는 일리 있는 불만인지 아니면 “월마트 엿 같네”같은 혐오 포스트인지 구분해낼 수 있다면 더 좋다.

빈정대는 내용을 인식하는 것도 원한다. “빅스토어X에서 종이 냅킨을 58달러에 파는걸 봤다. 참 싸기도 싸네!”같은 비꼬는 언급을 불만 사항으로 분류시킬 수 있을 정도의 수준 높은 애널리틱스 시스템을 가진다면 더욱 좋을 것이다.

무엇보다도 그들은 소셜미디어 사용자명과 매장의 CRM 시스템상의 실제 계좌를 매치하고 그들의 언급내역을 실제 구매 행동에 덧붙일 수 있는 소프트웨어를 절실히 필요로 할 것이다.

그렇게 하면 얼마나 많은 불평하는 고객들이 제품을 환불했는지, 그런 언급과 환불 사이에 얼마나 시간이 소요되었는지를 알 수 있게 될 것이다. 만약 언급과 환불 사이에 시간이 길다면 환불을 줄일 수 있는 기회도 찾아낼 수 있을 것이다.

소매업체들이 소셜 포스트를 특정 매장과 연결시킬 수 있을 때 이 모든 작업은 특히 흥미로워진다. 무시무시하게 들리겠지만, 고객이 매장의 와이파이를 사용하거나 제품의 사진을 스냅챗이나 트위터 등에 올리면서 위치 태그를 없애지 않았다면 아주 간단하게 할 수 있는 작업이다.

그런 분석이 이뤄지기 시작하면 고객에 더욱 가까워질 수 있는 잠재성은 극적으로 높아질 수 있다. 소비자들이 스마트폰상에서 지리 위치를 포함해 포스트를 작성하는 경우가 많아짐에 따라, 그 현실화도 앞당겨질 수 있다.

온라인 포스트에 오프라인 대응이 시도된다면?
그러나 실현 가능성이 코앞에 있긴 하지만, 소매업자들은 그런 종류의 작업이 오히려 큰 역풍을 불러일으킬 수 있다는 점을 생각해야 한다.




2014.12.12

칼럼 | 소셜 분석, 부작용을 감안해야 하는 이유

Evan Schuman | Computerworld

오늘날 소매 기업들이 즐겨 고민하는 주제가 있다. 소셜미디어 IT 애널리틱스를 어떻게 활용해 소비자들과 더 가까워질 수 있을 것인가라는 주제다. 그러나 소매업자가 개인적인 온라인 포스트에 잘못 반응한다면 의도하지 않았던 결과가 나타날 수도 있다.

잠시 한걸음 물러나 생각해보자. 방대한 소셜 포스트가 발생되는 가운데, 소매 업체들은 수백만 건의 고객 상호 행동을 캡쳐하고 분석해 이해하는 이론적인 능력을 가지고 있다. 하지만 이론을 현실로 옮기는 지점이 바로 흥미로워지는 부분이다.



세련되어가는 소셜 애널리틱스
올해 블랙프라이데이 세일 기간 동안 소셜 트래픽을 수량화 하고자 했던 세일즈포스닷컴를 보면 그런 애널리틱스가 얼마나 세련되어졌는지 알 수 있다.

벤더는 수많은 정확한 수치들을 가지고 있다. 예를 들어 콜스(Kohl’s)의 블랙프라이데이 기간 동안 소셜 대화는 4만 6,000건으로, 작년 대비 1,384% 증가했다. 다른 자료들로는: “월마트(3만 4,000 포스트, 작년 대비 42% 감소), 애플(2만 6,000 포스트, 작년 대비 192건 증가), 타겟(1만 6,000 포스트, 작년 대비 60% 증가), 아마존(1만 5,000 포스트, 작년 대비 134건 증가) 등이 가장 많이 거론된 브랜드와 상점들이었다.

소셜 대화는 새벽 4시(12만 5,000 포스트), 새벽 5시(16만 8,000 포스트), 오후 11시(10만 2,000 포스트)등에 최고치를 기록했는데, 이는 소비자들이 이른 새벽부터 늦은 밤까지 쇼핑을 이어갔음을 드러낸다.

모두 상당히 흥미로운 통계지만, 대화 내용까지 알아내려 했던 세일즈포스의 시도는 특히 주목할 만 했다. 내용 분석을 보면 다음과 같다.

6만 3,000건의 포스트가 블랙프라이데이의 난동에 대해 걱정하는 내용이었고, 1만 9,000 건의 포스트가 쇼핑하느라 줄서서 기다리던 사람들의 시간대별 경험, 6만 건의 포스트는 사이버 먼데이 세일기간에 쇼핑하기 위해 블랙프라이데이 쇼핑은 건너뛸 계획이라는 내용이었다.

그러나 소매업자들은 더 깊이 있는 분석에 여전히 목마르다. 그들은 그들에 대해 사람들이 어떤 주제로 이야기하는지, 즉 좋은 내용인지 나쁜 내용인지 알고 싶어 한다. 거기에 보태서 그럴만한 이유가 있는 일리 있는 불만인지 아니면 “월마트 엿 같네”같은 혐오 포스트인지 구분해낼 수 있다면 더 좋다.

빈정대는 내용을 인식하는 것도 원한다. “빅스토어X에서 종이 냅킨을 58달러에 파는걸 봤다. 참 싸기도 싸네!”같은 비꼬는 언급을 불만 사항으로 분류시킬 수 있을 정도의 수준 높은 애널리틱스 시스템을 가진다면 더욱 좋을 것이다.

무엇보다도 그들은 소셜미디어 사용자명과 매장의 CRM 시스템상의 실제 계좌를 매치하고 그들의 언급내역을 실제 구매 행동에 덧붙일 수 있는 소프트웨어를 절실히 필요로 할 것이다.

그렇게 하면 얼마나 많은 불평하는 고객들이 제품을 환불했는지, 그런 언급과 환불 사이에 얼마나 시간이 소요되었는지를 알 수 있게 될 것이다. 만약 언급과 환불 사이에 시간이 길다면 환불을 줄일 수 있는 기회도 찾아낼 수 있을 것이다.

소매업체들이 소셜 포스트를 특정 매장과 연결시킬 수 있을 때 이 모든 작업은 특히 흥미로워진다. 무시무시하게 들리겠지만, 고객이 매장의 와이파이를 사용하거나 제품의 사진을 스냅챗이나 트위터 등에 올리면서 위치 태그를 없애지 않았다면 아주 간단하게 할 수 있는 작업이다.

그런 분석이 이뤄지기 시작하면 고객에 더욱 가까워질 수 있는 잠재성은 극적으로 높아질 수 있다. 소비자들이 스마트폰상에서 지리 위치를 포함해 포스트를 작성하는 경우가 많아짐에 따라, 그 현실화도 앞당겨질 수 있다.

온라인 포스트에 오프라인 대응이 시도된다면?
그러나 실현 가능성이 코앞에 있긴 하지만, 소매업자들은 그런 종류의 작업이 오히려 큰 역풍을 불러일으킬 수 있다는 점을 생각해야 한다.


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