패션브랜드 PM의 인스타그램 데이터 UI 설계
META 데이터 수집 건
조셉앤스테이시 PM으로써, 마지막까지 했던 업무 중 하나이다. 비즈니스 의사결정을 위한 UI 기획과 대시보드 개발까지 완료하고 나서, 추가 대시보드 제작을 위해 UI를 다시 설계했다. 각 담당자들의 니즈가 있었던 분야는 크게 세 가지로 나뉘었다.
첫 번째, 인스타그램 분야이다. 패션 잡화업을 영위하는 업계 특성 상, 인스타그램 데이터를 잘 활용하는 것은 매우 중요하다. 특히, 브랜드 키워드로 구성된 해시태그에 대한 유저들의 검색량이라던지 팔로워가 아닌 유저들이 브랜드 프로필에 얼마나 많이 유입되는지 나타내는 지표들이 그 예가 될 것 같다. 데이터를 긁어오는 방법도 몰랐고 어디까지 가져올 수 있는지, 개발이 가능한 분야인지 등 정보가 아무것도 없어 멘 땅에 해딩하는 것만 같았다.
두 번째, 네이버 관련 지표이다. 네이버 관련 지표를 개발하는 것은 어쩌면 당연하다. 아직 대한민국에서 네이버 사용자가 1등이며 그만큼 각 브랜드 사 의존도도 높기 때문이다. 다만, 네이버 브랜드 검색 광고의 경우 3개월 간 계약을 통해 집행하고 있으며 우러 별로 브랜드 검색량에 대한 수치가 나오기 때문에 브랜드 인지도 및 파워를 알기 쉽다.
세 번째, JP 마케팅 지표와 목표 매출이다. 국내의 경우와 동일하게 JP의 경우에도 쇼피파이를 통해 데이터를 가져올 수 있다. 그리고 목표 매출 또한, 각 제품 카테고리 별로 그리고 채널 별로 매출 목표를 다르게 가져가길 원하셨다. 그래서 이것들에 대한 지표를 추가로 개발했고 UI 설계까지 완료했다.
이번 포스팅에서는 첫 번째인 인스타그램 분야에 대해서 적어보려 한다. 인스타그램 데이터를 가져오기 위해서는 META에 가입되어 있어야 한다. 아래 URL과 같다.
https://developers.facebook.com/apps/
META 디벨로퍼라는 페이지인데, 인스타그램 및 페이스북과 관련된 모든 데이터는 이 플랫폼을 통해서 긁어와야만 한다. 애석하게도, 나 말고는 이 플랫폼에 대해 잘 아는 사람이 없었기 때문에 그 누구도 접근하지 못했을 것이다.
META에서는 정말 다양한 데이터들을 제공해주고 있었다. 그 중 내가 관심있게 봤던 데이터들은 다음과 같다.
비즈니스 계정의 미디어 개체가 조회된 총 횟수
특정 기간 내에 비즈니스 계정의 프로필을 조회한 총 사용자의 수
게시물 별 좋아요 수
위 데이터들 다른 구조적으로 건드리는 것 없이, 코드만 집어넣으면 도출되는 것들이다. 나는 META에서 제공하는 그래프GL을 활용하여 테스트까지 최종 완료했으며 POSTMAN을 활용하여 크로스체크까지 완료했다. DB 구조를 설계하여 해당 데이터가 들어갈 구조를 만들고, 스케줄러를 활용하여 매일 같은 시간에, 해당 데이터들을 수집하여 시각화시키기만 했었더라면 빠르게 만들어졌을 것이라 생각된다.
이런 데이터들이 더욱 중요해지는 이유 중 하나는, META에서 데이터를 뽑는 데에 아무래도 어려움이 있을 뿐 아니라, 마케터들이 전체적으로 활용하는 TOOL 중 하나였던 "빅셜" 플랫폼이 운영 종료를 선언하며 많은 마케터들이 데이터를 추출하는 데 어려움을 겪은 것이 현 시점 애로사항이다. 아무래도 자체적으로 데이터 시스템을 구축하는 것이 이후의 과제가 되지 않을까 생각된다.
아래 이미지는 내가 테스트해보느라, 우리 회사 비즈니스 계정을 가지고 만져본 것이다. 지금은 해당 회사 신분이 아니기에, 해당 데이터 소스로 접근할 수가 없어 내가 개인적으로 관리하는 노션에 업로된 자료들을 들고왔다.
아래 데이터는 정말 많은 곳들을 참고하고 또 참고하면서 겨우 코드를 만든 소스이다. 간단히 설명을 하면, 비즈니스 계정의 프로필에 도달한 수많은 유저들 중 팔로워가 도달한 수치와 비팔로워가 도달한 수치가 나눠진 데이터이다. 인스타그램 비즈니스 프로필을 운영하다 보면 어쩔 수 없이 팔로워가 많은지 비팔로워가 많은지를 고민하게 된다.
설명으로 다음과 같이 말이 적혀있는 것과 같이 META에서도 아직 개발중인 지표라고 한다.
광고를 포함하여 회원님의 콘텐츠를 1회 이상 조회한 고유 계정 수. 콘텐츠에는 게시물, 스토리, 릴스, 동영상 및 라이브 방송이 포함됩니다. 도달은 같은 계정에서 콘텐츠를 여러 번 본 횟수까지 집계하는 노출과는 다른 개념입니다. 이 지표는 추산치이며 개발 중입니다.
만약 접속하는 팔로워들이 더 많다면, 우리 비즈니스의 경우 유저들의 재접속률과 서비스에 대한 고착도가 높음을 의미한다. 관심이 있으니 지속적으로 들어오는 것이기 때문이다. 그에 반해, 팔로워가 아닌 유저들이 더 많다면, 이는 신규 계정들이 더 많음을 의미할 것이다. 아마, 거의 모든 계정이 그렇듯 인스타그램을 통해 광고를 집행하고 있기 때문에 비팔로워들이 어쩔 수 없이 더 많을 것이다. 그럼에도, 일별 데이터들을 계속적으로 DB에 쌓아가다 보면 그 추이나 패턴이 분명 보일 것이고 그것을 활용하여 유의미한 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이라 생각했다.
아직 더 끝까지 파보지는 못했지만 생각보다 더 많은 데이터들을 제공하고 있었다. 인스타그램에 집행하는 광고 관련 데이터들은 물론이고, 인스타그램 프로필과 관련된 소스데이터들도 긁어올 수 있음을 알 수 있었습니다. 좀 더 유능한 개발자 분들이 계셨더라면 혹은 내가 좀 더 실력이 괜찮았더라면 좀 더 멋진 UI를 가진 대시보드를 구성할 수 있었는데 그 점은 좀 아쉽습니다.
관련해서 궁금한 점이 있으시다면 댓글을 달아주세요. 이후, 목표 매출과 네이버 API 관련해서도 포스팅을 해볼까 합니다.
