#ppl
다음소프트가 SI(System Integration)전문기업에서 빅데이터 전문 기업으로 전환하는데에는 꽤 시간이 필요했다. 당장의 캐시카우를 날려버리면서 서비스 전환은 당연하게도 기업의 생존과도 직결되다보니 기존의 사업모델과 병행하면서 제공되는 소셜매트릭스는 천천히 시장에서 인지도를 쌓아가고, 방송을 통해 소개되는 송길영부사장의 빅데이터 분석 코멘트와 지속적인 UI 노출은 마케팅 담당자들의 시선에 각인되도록 하기에 충분한 시간이 흘렀다.
다음소프트는 이제 바이브컴퍼니라는 이름으로 불리우고,
소셜매트릭스는 이제 썸트렌드라는 이름으로 완연한 서비스 모델로써 그 가치를 인정받을 수 있는 위치에 올라섰다.
썸트렌드와 유사한 서비스 모델을 찾아보면 해외에서는 세일즈포스의 소셜스튜디오(Social Studio)가 있으며, 국내에서 유사한 형식의 빅데이터 크롤링을 범용으로 제공되는 사례는 거의 없다.
일부 기업이 솔루션 형식으로 구축해주는 사례는 있지만, BM이 다른 케이스니 넘어가도록 하자.
대부분의 빅데이터 서비스가 그러하듯 썸트렌드 역시 Index는 사용자가 지정하는 키워드에서 시작한다.
적어도 어떤 종류의 데이터를 보고 싶은지를 선택해야 하는 것은 온전히 사용자의 몫이다.
키워드로 추출해주는 데이터는 국내에서 발행되는 트위터와 블로그, 인스타그램, 뉴스미디어(Web) 콘텐츠에 한정된다.
세일즈포스의 유튜브, 페이스북 그룹 콘텐츠 데이터와 같은 정보는 제공되지 않는다.
전체적으로 제공되는 데이터의 형식은 네이버 데이터 랩과 비슷한 느낌이라 쉽게 정보를 읽어낼 수 있다는 장점이 있지만, 사실 위와 같은 목록만으로 어떤 인사이트를 이끌어내기에는 쉽지 않은게 현실이다.
썸트렌드에서 추가로 제공하는 데이터를 살펴보면 키워드의 감정을 긍정/중립/부정으로 분류하여 시각화 해주는 콘텐츠가 있는데, 초기 파이프라인으로 구성된 디자인에서 조금 더 정리된 모습으로 한번에 실질적인 여론의 흐름을 이해하는데 도움을 준다.
크롤링 기반의 빅데이터 분석 서비스의 치명적인 이슈가 한가지 있는데, 바로 트위터 데이터의 비정상적인 영향력에 있다. 위 이미지에서 확인할 수 있듯 트위터에서 수집되는 데이터량이 압도적으로 많다보니 사실상 Buzz 분석 데이터의 기반이 트위터의 성향으로 몰릴 수 있다는 위험성을 가진다.
데이터를 정확하게 분석하고 이해하기 위해서는 각 사용자가 매체 별 데이터의 양을 잘 확인하고 분석할 필요가 있다는 점을 기억해야 한다.
썸트렌드에는 이미 사전에 수집된 데이터를 기반으로 한 보고서, 매거진 형식의 콘텐츠를 정기적으로 발행하거나 리포트를 확인하도록 구성되어 있다.
썸매거진, 썸랭킹, 썸트립, 썸갤로 나누어진 각 메뉴는 GNB에서 분류되어 있긴 하지만 사실은 각 주제 별 크롤링 데이터를 다른 모습으로 보여주는 프리셋 콘텐츠로 봐야 한다.
하지만 몇가지 재미있는 주제들이 있는데, 바로 넷플릭스 랭킹 데이터와 같은 대중적 콘텐츠를 꼽아볼 수 있다. 실제 넷플릭스의 스트리밍, 다운로드, 재생 빈도를 기반으로 하는 것이 아닌 SNS에서 언급된 콘텐츠 제목 등을 기반으로 순위를 메기는 방식인데 각 콘텐츠의 화제성을 감지하는 것에는 사실 이런 방식이 더 어울린다.
마케터들이 궁금해할만한 데이터들은 썸갤을 통해서 확인할 수 있다.
실질적인 시장 트렌드를 이해하거나 브랜드의 쟁점을 살펴보는데 적절한 구성인데, 각 브랜드 단위에서의 여론이 어떤 형식으로 구성되어 있는지를 확인할 수 있다.
이를 통해 경쟁브랜드와의 쟁점을 발견하고 마케팅 메시지를 구상하는데 영감을 얻거나 프로모션 아이디어를 얻어낼 수도 있으리라 생각된다.
한때 유행처럼 번졌던 평판 분석의 경우 키워드 분석과 기능적으로 큰 차이를 가지지 않는다.
다만 시각화 되어 있는 차트의 종류가 조금 바뀌었거나 추가되었을 뿐이기 때문에 굳이 구분점을 가지면서 사용할 필요성은 느끼지 못했다.
번외로 여행 관련 콘텐츠가 상단에 노출되어 있는데, 요즘같은 시국에서는 참 접근하기 어려운 콘텐츠라는 생각이 들었다. 실제로 메뉴를 살펴보면 여행보다는 조금 더 보편적인(흥미가 떨어질만한) 주제의 콘텐츠가 채워져 있다. 코로나 종식 후 어떤 콘텐츠가 채워질지 궁금하다.
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