LAB543은 이렇게 일합니다: 버즈데이터 편
버즈데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 마케팅 제안에 활용한다
‘Think543’ 에서는 LAB543이 가장 잘 하고 있고, 가장 중요하게 여기는 부분에 대한 이야기를 소개합니다.
2012년에 설립된 이래로 LAB543은 고객사의 문제를 발견하고 또 최적의 마케팅 솔루션을 제공하기 위해 노력해왔습니다. 본고에서는 LAB543이 버즈 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고, 이를 마케팅 제안에 활용하는 과정에 대해 이야기해보겠습니다.
# 키워드로 소비자의 수요를 읽는다.
LAB543은 버즈데이터 분석을 통해 트렌드를 포착하고 이에 대한 소비자의 인식을 분석합니다.
분석방법을 아래와 같습니다.
1) 트렌드 관련 기사를 스크랩합니다.
2) 연관 키워드와 웹 검색 수 등 제품 카테고리의 버즈량과 검색량을 분석합니다.
3) 카테고리, 브랜드, 제품에 관한 소비자들의 인식을 분석합니다.
4) 기능, 구매 후기, 디자인 등 제품의 속성에 대한 감성(긍정/부정)을 분석해냅니다.
# 소비자의 수요를 분류한다.
버즈데이터 분석은 소비자 수요를 분류하는 데에도 효과적으로 활용됩니다. 예를 들어, 엔진오일에 대한 소비자의 수요를 분석할 당시 LAB543은 버즈데이터 분석을 통해 구매고객을 총 7개의 세그먼트로 분류했습니다.
분류된 구매고객 세그먼트 중 1위 비중을 차지하는 것은 "차가 잘 작동하도록 엔진오일을 정기적으로 교환한다" 였습니다. 세부적으로는 주요 브랜드의 엔진오일 사이에 실질적인 큰 차이가 없다고 생각하는 동시에 필요 이상으로 엔진 오일 값을 지불할 의사가 없는 고객 세그먼트가 1위를 차지하였고 이러한 분석 결과를 통해 제품의 수요를 예측할 수 있었습니다.
2위를 차지한 세그먼트는 "엔진 오일은 차량 정기 점검할 때만 교환한다" 였습니다. 구체적으로는 어떤 브랜드를 사용하는지 크게 관심이 없으며, 모든 결정은 정비사한테 맡긴다고 생각하는 고객 세그먼트였습니다.
위의 고객 세그먼트 분석 결과를 통해서 LAB543은 많은 비중의 고객에게 엔진오일은 저관여 제품이며 가격이 구매를 고려할 때 가장 우선시된다는 인사이트를 도출해낼 수 있었고 이에 맞는 마케팅 전략을 수립할 수 있었습니다.
엔진오일 구매고객 세그먼트 분류 <LAB543># 특정 카테고리에 대한 소비자 인식 분석으로 전문성을 키운다.
지우컴퍼니는 특정 카테고리에 대한 소비자 인식을 분석해 전문성을 키워 왔습니다.
예를 들어, 화장품 소비 트렌드를 분석하기 위해 뷰티 산업에 대한 빅데이터 분석을 통해 신상품 출시, 소비 경험, 브랜드 인식, 구매채널, 추천요소, 소비계층의 특성 등을 꼼꼼히 분석했습니다.
기초 메이크업 구매 시 고려하는 요소는 무엇인지, 스킨케어 제품 구매 시 고려하는 요소는 또 무엇인지, 년도별 천연 화장품의 관심도는 어떻게 변화하고 있는지, 매스미디어에 비춰지는 화장품 소비 트렌드는 어떠한 지, SNS 인기 뷰티 상품의 연간 추이는 어떠한 양상을 보이는지 등 LAB543만의 빅데이터 분석 기술을 통해 다방면에서 소비자 인식을 분석해내었고 이를 통해 신상품의 R&D 마케팅 커뮤니케이션의 전략을 도출할 수 있었습니다.
화장품 소비 트렌드 분석 <LAB543># 마케팅 기획 & 제안에 활용한다.
버즈데이터 분석 기술 중 LDA 토픽 모델링은 컨텐츠의 핵심 컨셉을 파악해내는데 이용되는 기법으로 LAB543이 사용하는 기법 중 하나입니다.
이 기법은 콘텐츠를 주제별로 분류하여 산업 시장의 트렌드 및 브랜드, 경쟁사/소비자, 그리고 제품의 구체적인 주체 파악을 가능하게 합니다. LDA 토픽 모델링은 특히 산업 시장에서 경쟁사가 명확하지 않을 경우 또는 소비자의 보이스를 주제별로 파악하고 싶은 경우에 활용하여 타겟과 제품의 세일즈 포인트를 집어냅니다.
LAB543은 이렇게 버즈 데이터 분석 기술을 통해 얻어낸 인사이트를 마케팅 기획과 제안에 적극 활용하고 있습니다.
LAB543은 고객에게 가장 필요한 솔루션을 제공하기 위해 배우고, 생각하고, 행동합니다. 그리고 이는 잘 팔리는 마케팅이라는 본질에 다가가기 위한 과정입니다.
