“Life is C (Choice) between B (Birth) and D (Death).” - 장폴 사르트르
인생은 탄생(Birth)과 죽음(Death) 사이의 선택(Choice)이다. 프랑스의 철학가 장폴 샤르트가 한 유명한 말이다. 마찬가지로 기업 또는 조직이 성장하고 살아남는 모든 것은 작은 의사결정들로부터 시작된다고 할 수 있다.
기존의 대형 기업들은 이러한 의사결정을 위한 어마어마한 리서치 비용을 부담하기도 하고 많은 자원과 리소스를 쏟아 붇지만 세상이 빠르게 변화하면서 다음과 같은 이유들 때문에 기존 방식의 의사결정은 더 어려워지고 있다.
과거의 주요 산업들인 자동차, 반도체, 중공업 등에서의 주요 의사결정들은 대규모 자본이 투입되어야 하는 환경에 대해서 전략적으로 자원을 활용하기 위한 의사결정이었으며 이를 위해서는 외부 문헌조사, 소비자조사, 경영컨설팅 등 상대적으로 시간과 자원이 많이 필요한 의사결정의 도구들을 활용하였다.
최근의 디지털 중심의 조직들의 의사결정은 대규모 자본투입 보다는 린(Lean)하게 다양한 프로토타입(Prototype)들을 테스트하고 시장에 출시하고 피드백을 개선하면서 움직이는 디지털 네이티브(Digital Native) 조직들에서는 개별 의사결정의 중요도는 떨어지지만 매우 빠르고 잦은 의사결정의 방법론이 필요하게 되었다.
하지만 대규모 리소스가 투입되는 전통적인 방식의 의사결정에 대해서는 경영학적 방법론 및 연구가 많이 되어 있지만 디지털 기업들의 즉시적인 의사결정에 대해서 도움을 받을 수 있는 툴들은 많지 않다.
가장 쉽고 빠르게 트렌드를 파악하고 의사결정에 활용할 수 있는 검색어 분석을 네이버 트렌드를 기준으로 3가지 예시와 함께 설명하고자 한다. 네이버 트렌드를 활용한 이유는 국내의 경우 검색 점유율 때문에 구글 트렌드Gooogle Trend)보다는 네이버 트렌드가 조금 더 국내 대중의 기호를 더 잘 반영한다는 판단이다.
Case 1. 어떤 강의를 신규 개설하는게 더 효과적일까?
만약 패스트캠퍼스와 같은 전문 교육을 제공하는 기업의 강의 코스 매니저라고 가정해 보자.
새로운 분기에 프로그래밍 관련 강의를 신규로 출시해야 하는데 어떤 강의를 출시해야 할까? 강의의 제목은 어떻게 정해야 할까?
이런 종류의 의사결정을 위해서는 다음과 같은 3단계의 방법을 통해 결정해야 한다.
첫 번째는 개설하려는 프로그래밍과 관련한 키워드들을 파악하는 것이다. (1) 경쟁사 또는 유사사이트 분석 (2) 네이버 연관키워드 분석 (3) 관련 커뮤니티 분석 등이 있는데 여기서는 네이버 연관키워드를 활용하는 방법을 소개하겠다.
위와 같이 네이버 검색창에 [개발자]라고 하는 키워드를 입력만 해도 웹개발자, 소프트웨어 개발자, 백엔드 개발자, 게임개발자와 같이 사람들이 [개발자]가 되기 위해 많이 검색하는 추천 키워드를 확인할 수 있다.
그 다음 단계는 1차로 분석된 추천 키워드를 기반으로 어떤 키워드가 최근에 가장 많이 검색 되는지 확인한다.
네이버 트렌드를 통해 1차적으로 수집된 개발자 관련 키워드 중 4가지를 비교해 본 결과 게임개발자와 웹개발자가 최근 3개월 동안 많이 검색된 것을 알 수 있다. 게임개발자는 이미 유사한 강좌가 있어서 웹개발자 강좌를 새로 개설하기로 우선 의사결정할 수 있다.
다음 단계는 1차로 의사결정한 키워드의 하위 단계로 웹개발자 강좌를 어떤 제목과 프로그램 언어명으로 만들어야 할지 하위 의사결정을 반복하는 것이다.
앞의 과정과 동일하게 1단계 키워드 수집을 통해 웹 개발과 관련된 키워드를 수집한 결과 웹 개발자라는 명칭과 프론트엔드, 파이선 장고, NodeJS 등이 주요 연관 키워드로 확인되었다.
키워드 분석을 통해 [파이썬 장고 코스]나 [프론트엔드 개발 코스]보다는 [웹 개발자 코스]가 더 사람들에게 익숙하고 쉽게 다가갈 수 있음을 파악 할 수 있다.
Case 2. 자사 제품군의 마케팅 시즈널리티(Seasonality)를 어떻게 파악할까?
여러가지 가전 제품 상품군을 가지고 있는 종합가전제품 마케터라고 가정해 보자. 자사의 제품군에는 공기청정기, 에어컨, 전기히터, 냉장고, 김치냉장고가 있다고 가정하자.
네이버 트렌드로 최근 1년 동안 5가지 키워드를 분석하면 자사가 보유한 5가지 제품군에 대한 사용자들의 기호에 확실한 시즈널리티(Seasonality)가 있음을 알 수 있다.
(1) 공기청정기: 10-12월 쯤 단기간 급등 이슈가 있으며 전반적으로 2-4월이 피크
(2) 에어컨: 에어컨은 여름이 오기 전인 4-5월에 상승했다가 여름 중순이 7-8월에 다시 급증함
(3) 전기히터: 가격대가 낮은 상품으로 큰 바이럴이 없지만 10-12월 사이에 주로 검색됨
(4) 냉장고: 연중 거의 비슷한 패턴을 보이기 때문에 마케팅 비용이 가장 낮은 시기에 마케팅 하는것이 효과적
(5) 김치냉장고: 김장철인 9-11월 사이에 가장 많이 검색됨
아주 간단하게 네이버 트렌드 분석만을 통해서도 위와 같은 시사점을 얻을 수 있으며 마케팅 비용 집행에 관련해 도움을 받을 수 있다.
특히 디지털 마케팅은 동일 제품 군의 마케팅 예산 경쟁에 따라 비용 효율 차이가 크기 때문에 오히려 역발상으로 트렌드와 마케팅 비용 효율 차이를 분석하여서 냉장고처럼 시즌을 크게 타지 않는 제품은 마케팅 단가가 저렴한 시기를 타겟할 수도 있다.
Case 3. 미스터트롯 결승전 전에 우승자를 알 수 있을까?
만약 안마기 회사의 마케터로써 최근에 인기가 높은 미스터트롯의 우승자를 미리 컨택해서 광고 모델로 계약을 하고자 한다고 가정해 보자.
어떻게하면 미스터트롯 우승자를 예측해 볼 수 있을까? 이미 굉장히 높은 확률로 임영웅씨가 인기가 많고 우승에 가까우리라 예측할 수 있지만 단순히 감으로만 결제 라인에 임영웅씨를 모델로 사용하자고 보고할 수는 없다. 이때도 네이버 트렌드를 활용할 수 있다.
네이버 트렌드를 통해 미스터트롯 결승전 진출 자 중 5명(임영웅, 영탁, 이찬원, 정동원, 김호중)을 검색해 보았다. 그 결과 위와 같은 패턴이 나타났다. 각 방송 시점 보다 조금씩 차이가 있지만 전반적으로 임영웅씨가 가장 높으며 이 숫자를 엑셀에서 단순 합산해보면 다음과 같다.
위의 데이터는 미스터트롯 최종 우승자 발표일인 2020년 3월 15일, 2일 전인 3월 13일까지의 데이터 합산이다. 실제 미스터트롯 최종 결승전 결과는 다음과 같다.
(출처: 임의의 블로그)
어떤가? 사실 1-5등까지의 순위는 네이버 트렌드 검색량 순위와 완전하게 일치한다.
이렇게 3가지 사례로 네이버 트렌드를 활용하여 디지털 시대에 맞는 빠른 의사결정을 하는 방법을 소개했다. 네이버 검색키워드는 해당 버즈량이 긍정적(Positive)인지 부정적(Negative)인지를 알 수 없고 일부 외부 요인들로 왜곡될 수 있는 한계점이 있음에도 불구하고 다양한 마케팅과 디지털 기업들이 활용할 수 있는 아주 단순하면서도 효과적인 방법이라고 생각한다.
원문 출처: https://brunch.co.kr/@digitalnative/13
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