스몰 데이터로 소비자의 트렌드 분석하기
통계의창 | EDU | 스몰 데이터 분석 #2
구자룡 | 밸류바인 대표
소비자 트렌드에 대한 인식 차이
일반 소비자에게 트렌드는 주로 현재 유행하는 것, 많은 사람들이 관심을 가지고 있는 것을 의미한다. 예를 들어, 특정 스타일의 옷이 유행하거나 새로운 기술 제품이 인기를 끄는 현상을 트렌드라고 인식한다. 소비자들은 주로 자신의 일상생활에서 직접 체감할 수 있는 현상들을 트렌드로 받아들인다. SNS에서 화제가 되는 주제, TV프로그램에서 자주 다루는 내용, 주변 사람들 사이에서 유행하는 제품 등이 여기에 해당한다.
반면, 마케터나 기획자가 생각하는 트렌드는 더 넓은 범위와 깊이를 가진다. 이들에게 트렌드는 단순히 현재의 유행을 넘어서 미래의 변화 방향을 예측할 수 있는 징후나 패턴을 의미한다. 마케터와 기획자들은 현재의 인기 현상뿐만 아니라 그 배경에 있는 사회, 경제, 문화적 요인들을 함께 고려한다. 또한 이러한 요인들이 어떻게 발전하고 변화할지를 예측하여 향후 시장의 움직임을 파악하고자 한다. 한마디로 트렌드는 ‘예측’인 것이다.
이와 같이 트렌드에 대한 인식의 차이는 관점과 목적의 차이에서 비롯된다. 소비자는 주로 현재의 현상과 개인적인 경험을 바탕으로 트렌드를 인식하는 반면, 마케터와 기획자는 더 넓은 맥락에서 현재와 미래를 연결 지어 트렌드를 분석한다. 이러한 차이를 이해하는 것은 비즈니스 전략 수립에 매우 중요하다. 소비자의 트렌드 인식을 이해하면서도, 더 깊고 넓은 관점에서 트렌드를 분석하고 예측할 때, 비즈니스는 현재의 성공과 미래의 성장을 동시에 추구할 수 있다.
스몰 데이터로 트렌드 분석을 할 수 있는 방법들
트렌드 분석은 다양한 방법을 통해 이루어진다. 각 방법은 고유의 장단점을 가지고 있으며, 대부분의 경우 여러 방법을 복합적으로 활용하여 보다 정확하고 포괄적인 분석 결과를 얻고자 한다. 트렌드 분석은 빅데이터 분석, 소비자 설문조사, 미디어 모니터링, 텍스트 마이닝, 웹 크롤링 등 빅데이터를 기반으로 하는 분석 방법과 심층 인터뷰, 참여 관찰, 포토 보이스, 네트노그래피, 민족지학적 시장 조사, 포토 콜라주 등의 스몰 데이터를 기반으로 하는 분석 방법이 있다.
빅데이터가 주목받는 시대지만, 스몰 데이터를 활용한 트렌드 분석 역시 여전히 중요하고 유효한 방법이다. 스몰 데이터는 규모는 작지만 깊이 있고 맥락이 풍부한 데이터를 의미한다. 이는 특히 질적 연구 방법과 밀접하게 연관되어 있으며, 소비자의 행동과 심리를 깊이 있게 이해하는 데 도움이 된다. 여기서는 스몰 데이터를 활용한 트렌드 분석 방법들에 대해 구체적으로 살펴본다(심층 인터뷰와 참여 관찰 방법 등은 2024년 여름호 참조).
1. 포토 보이스
참가자들에게 특정 주제와 관련된 사진을 찍게 하고 그에 대해 이야기하게 하는 방법이다. 이를 통해 참가자들의 시각적 경험과 그 의미를 이해할 수 있다. 예를 들어, 10명의 젊은 소비자에 게 ‘패션’이라는 주제로 일주일 동안 매일 사진을 찍게 하여 패션 트렌드를 분석할 수 있다.
2. 네트노그래피(Netnography)
온라인 커뮤니티나 소셜 미디어에서 특정 그룹의 상호작용을 깊이 있게 관찰하고 분석하는 방법이다. 네트워크 기반 참여 관찰이라고 할 수 있다. 예를 들어, 특정 브랜드의 팬 커뮤니티를 3개월 동안 관찰하여 브랜드에 대한 소비자 인식 트렌드를 파악할 수 있다.
3. 민족지학적 시장 조사
특정 집단의 문화와 생활 방식을 깊이 있게 관찰하고 이해하는 방법이다. 예를 들어, 연구자가 한 달 동안 특정 동네에 거주하며 그 지역의 소비문화를 관찰하여 지역 특화 트렌드를 발견할 수 있다.
4. 포토 콜라주
비주얼 데이터를 수집, 분석, 그리고 해석해 트렌드를 파악하는 방법이다. 주로 패션, 디자인, 마케팅에서 많이 활용되며, 이미지를 통해 소비자 선호도와 트렌드를 직관적으로 파악할 수 있다.
이러한 스몰 데이터 분석 방법들은 대규모의 정량적 데이터로는 파악하기 어려운 미묘한 변화나 새로운 트렌드의 조짐을 발견하는데 유용하다. 또한, 소비자의 행동 뒤에 숨어있는 동기와 감정을 이해하는데 도움이 된다. 특히 새로운 시장을 개척하거나 혁신적인 제품을 개발할 때 중요한 인사이트를 제공할 수 있다.
포토 콜라주를 이용한 트렌드 분석
포토 콜라주(Photo Collage, 서로 다른 이미지의 결합을 통해 새로운 의미를 도출)는 비주얼 데이터를 수집 및 분석하고, 트렌드 변화의 방향을 감지하는데 유용한 방법이다. 트렌드 분석에 포토 콜라주를 활용하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 분석하려는 트렌드의 목적을 명확히 정의해야 한다. 예를 들어, 패션 트렌드, 인테리어 디자인 트렌드, 라이프 트렌드, 혹은 마케팅 캠페인에 대한 고객 반응 등을 분석할 수 있다.
둘째, 트렌드를 반영하는 이미지를 다양한 출처에서 수집한다. 여기에는 소셜 미디어, 잡지, 광고, 웹사이트, 그리고 개인이 소유한 스마트폰 등이 포함될 수 있다. 수집할 이미지는 트렌드를 잘 대표하는 요소들, 예를 들어 색상, 패턴, 스타일, 제품 등을 포함해야 한다.
셋째, 수집한 이미지를 주제별로 분류한다. 예를 들어, 패션 트렌드를 분석한다면 색상, 소재, 스타 일별로 이미지를 그룹화할 수 있다. 마케팅 트렌드 분석에서는 브랜드별, 표적 소비자별로 이미지를 분류할 수 있다.
넷째, 주제별로 분류된 이미지를 콜라주로 만든다. 각 콜라주는 특정 트렌드를 시각적으로 표현할 수 있으며, 여러 이미지를 결합함으로써 트렌드의 다양한 측면을 한눈에 파악할 수 있다. 이 과정에서 캔바(Canva) 같은 디자인 도구를 사용하여 이미지를 배치하고, 트렌드 별로 정리된 콜라주를 만들어 시각적으로 보기 좋게 구성할 수 있다.
다섯째, 콜라주를 통해 반복적으로 나타나는 패턴을 확인하고 인사이트를 도출한다. 예를 들어, 여러 이미지에서 동일한 색상, 소재, 혹은 디자인 요소가 자주 등장하는지 분석한다. 트렌드의 방향성을 이해하고, 이 정보가 향후 전략에 어떻게 적용될 수 있을지 판단한다.
여섯째, 포토 콜라주로 발견한 패턴을 바탕으로 트렌드 보고서를 작성한다. 주요 트렌드, 예측되는 변화, 그리고 이러한 트렌드가 시장이나 소비자 행동에 어떤 영향을 미칠지에 대한 분석이 포함될 수 있다.
마지막으로 트렌드 모니터링을 통해 지속적으로 이미지를 업데이트하고 콜라주를 수정하며 변화하는 트렌드를 추적한다. 현재의 트렌드를 보다 정확하게 예측하고 대응할 수 있다.
[그림 1] 포토 콜라주를 이용한 트렌드 분석 프로세스예를 들어, 스마트폰의 사진을 이용해 나만의 관점으로 트렌드 분석을 해보자. 스마트폰은 개인 소유물이라 나만 갖고 있는 데이터가 있는데, 바로 사진이다. 스마트폰의 사진(갤러리) 앱에는 직접 찍은 사진들이 있다. 이를 이용한 트렌드 분석을 하게 되면 그동안 인지하지 못한 트렌드 분석이 가능하다. 즉, 내가 트렌드 분석의 대상자임과 동시에 나만의 마이크로트렌드 분석을 할 수 있다.
제시한 포토 콜라주를 이용한 트렌드 분석 프로세스에 따라 목적을 정하고 이미지를 수집하면 된다. 이미지는 나의 스마트폰에 있다. 많은 사진들 중에서 유사한 이미지를 분류한다. 유사한 이미지를 중심으로 여러 장의 콜라주를 만들면 된다. 이때 반복적으로 나타나는 패턴을 찾고 그 패턴의 의미를 도출하면 된다. 이렇게 찾은 트렌드로 ‘세컨드 하우스에서의 로컬 라이프’가 있다고 하자. (세컨드 하우스(Second House)는 주로 생활하는 집 이외에 보유한 다른 주택으로 여가나 휴식을 즐기기 위한 별장 또는 도시 거주자가 주말, 휴일에 쉬기 위해 근교나 지방에 마련한 ‘두 번째 집’을 의미)
그런데 이 트렌드는 내가 찾은 트렌드로 대단히 주관적인 결과물이다. 구체화 또는 일반화하기 위해서는 시장 조사가 필요할 수도 있다. 키워드 검색을 하고 관련 분야 전문가나 얼리어답터의 의견을 듣고 2차 자료를 확인해야 한다. 일종의 객관화 작업이다. 아직은 미세한 변화이기 때문에 수치화된 자료가 많지 않을 수도 있다. 만약 개인이 아니라 회사에서 트렌드 분석을 한다면, 주변의 동료들이나 고객들의 데이터도 수집하여 분석한 후 모든 분석 결과물을 통합적으로 분석해야 한다. 이러한 과정에 대해 보고서를 작성하여 공유하거나 의사결정자를 설득해야 한다.
[그림 2] 세컨드 하우스에서의 로컬 라이프 포토 콜라주이제 이 트렌드를 바탕으로 비즈니스에 어떻게 활용할지 방법을 찾아야 한다. 내가 찾은 트렌드가 메가트렌드가 될 것 같다면 사업화 단계로 넘어가야 한다. 사업화에 성공한 이후로도 새로운 것을 보게 되면 무조건 사진으로 찍어두는 것이 중요하다. 지금 당장 트렌드인지 아닌지 생각할 필요는 없다. 일정 시간이 지난 후 새로운 사업을 구상하거나 지금의 트렌드에서 새로운 가치를 만들고 싶을 때, 첫 번째 활동부터 다시 시작하면 된다. 이를 습관적으로 반복하면 된다. 트렌드 모니터링이 필요한 이유다.
스몰 데이터에 의한 성공적인 트렌드 분석 사례
스몰 데이터를 활용한 트렌드 분석은 여러 기업들에 의해 성공적으로 수행되어 왔다. 이러한 분석은 새로운 제품 개발, 마케팅 전략 수립, 고객 경험 개선 등 다양한 영역에서 유의미한 성과를 거두었다. 몇 가지 주목할 만한 사례들이다.
1. 에어비엔비의 사용자 경험 연구
스몰 데이터를 활용한 트렌드 분석은 여러 기업들에 의해 성공적으로 수행되어 왔다. 이러한 분석은 새로운 제품 개발, 마케팅 전략 수립, 고객 경험 개선 등 다양한 영역에서 유의미한 성과를 거두었다. 몇 가지 주목할 만한 사례들이다.
2. 자라의 점원 피드백 시스템
패스트패션 브랜드 자라는 매장 점원들의 일일 피드백을 중요한 트렌드 분석 도구로 활용한다. 점원들은 매일 고객들의 반응, 요구사항, 선호도 등을 본사에 보고한다. 이러한 스몰 데이터를 바탕으로 자라는 빠르게 새로운 디자인을 출시하거나 기존 제품을 수정한다.
3. P&G의 현장 관찰 연구
P&G는 새로운 청소용품 개발을 위해 연구원들을 직접 소비자의 집에 파견하여 청소하는 모습을 관찰했다. 이 과정에서 많은 사람들이 빗자루로 쓰레기를 모은 후 손으로 직접 쓰레기를 집어 버린다는 사실을 발견했다. 이러한 인사이트를 바탕으로 P&G는 쓰레받기가 달린 빗자루인 '스위퍼(Swiffer)'를 개발했다.
스몰 데이터 분석은 단순히 표면적인 트렌드를 파악하는 것을 넘어, 소비자의 숨겨진 니즈와 행동 패턴을 발견하고 이를 제품 개발과 마케팅 전략에 반영할 수 있게 해 준다. 그러나 이러한 성공 사례들은 단순히 스몰 데이터만을 활용한 결과가 아니라는 점을 유의해야 한다. 대부분의 기업들은 스몰 데이터 분석과 빅데이터 분석을 상호보완적으로 활용하여 더욱 정확하고 유용한 인사이트를 도출하고 있다. 예를 들어, 스몰 데이터 분석을 통해 발견한 새로운 트렌드의 가능성을 빅데이터 분석을 통해 검증하거나, 빅데이터 분석 결과의 원인을 스몰 데이터 분석을 통해 심층적으로 탐구하는 방식이다.
소비자 트렌드 분석을 통한 새로운 가치 창출
트렌드 분석은 단순히 현재의 현상을 파악하는 것이 아니라, 그 배경에 있는 원인과 향후 발전 방향을 예측하는 것까지 포함한다. 따라서 다양한 방법을 통해 수집된 데이터와 정보를 종합적으로 해석하고, 이를 바탕으로 의미 있는 인사이트를 도출하는 능력이 중요하다. 또한, 트렌드 분석은 일회성 작업이 아닌 지속적인 프로세스로 이해해야 한다. 시장 환경과 소비자의 니즈는 계속해서 변화하기 때문에, 트렌드 분석 역시 지속적으로 이루어져야 한다. 이를 통해 변화의 조짐을 빠르게 포착하고 적시에 대응할 수 있다.
스몰 데이터를 활용한 트렌드 분석은 빅데이터 분석이 놓칠 수 있는 미세한 변화와 맥락을 포착할 수 있는 강력한 도구다. 이는 특히 소비자의 잠재적 니즈를 발견하고, 새로운 시장 기회를 포착하는 데 큰 도움이 될 수 있다. 따라서 기업들은 빅데이터와 스몰 데이터를 균형 있게 활용하는 통합적 접근법을 통해 보다 정확하고 깊이 있는 트렌드 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있다.
* 본 칼럼은 [통계의 창] 2024년 겨울호에 게재된 글입니다.
https://sti.kostat.go.kr/window/2024b/main/2024_win_13.html
