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[마케팅공부] 3-8​마케팅 조사 자료는 기업이 시장 환경을 이해하고, 소비자의 니즈를 파악하며, 효과적인 마케팅 전략을 세우기 위해 수집하는 모든 형태의 정보를 말한다.​조사자료는 크게 수집 목적(출처)과 자료의 성격이라는 두 가지 기준으로 나눌 수 있다.수집 목적과 출처에 따른 분류 : 1차 자료 vs 2차 자료자료의 성격에 따른 분류 : 정량적 자료 vs 정성적 자료​그러나 최근 전혀 다른 새로운 형태의 데이터가 많이 등장하고 있다. 대표적인 데이터가 Big Data, Package Data, Social Media Data, IoT 등이다. ​따라서 이번 블로그에서는 전혀 다른 새로운 형태의 데이터를 설명하고자 한다.Big Data1. 빅데이터(Big Data)의 정의​빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리 도구로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려울 정도로 방대한 양(Volume), 빠른 생성 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety)를 지닌 데이터의 집합을 의미한다.​마케팅 관점에서의 빅데이터는 단순한 '방대한 양의 자료'만 의미하는 것이 아니라, 소비자의 라이프스타일, 취향, 감정, 이동 경로 등이 모두 담긴 거대한 '맥락(Context)'으로 이해하는 것이 좋다. 따라서 빅데이터를 어떻게 분석하고, 활용하느냐에 따라, 그 가치는 엄청나게 달라진다.​2. 빅데이터의 5가지 핵심 특징 (5V)​빅데이터의 핵심 특징은 위에서 언급한 '방대한 양(Volume), 빠른 생성 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety)'이다. 여기에 2개를 추가하여 5가지 특징을 살펴본다.​(1) 규모 (Volume)​기본적으로 빅데이터는 모아지는 데이터의 양 자체가 과거와 비교할 수 없을 정도로 방대하다. 이를 숫자로 표현하면, 수 테라바이트(TB)에서 페타바이트(PB)에 이르는 막대한 물리적 데이터의 양이다.​(2) 속도 (Velocity)​빅데이터의 속도란 데이터가 실시간으로 생성되고 유통되며 처리되는 속도를 말한다. 예를 들어, 초당 수만 건씩 쌓이는 검색어 조회수 등이다. 방대한 양을 빠른 속도로 처리하므로 유용가치가 높은 것이다.​(3) 다양성 (Variety)​빅데이터는 과거 데이터와 달리 매우 다양한 소스로부터 모아진다. 엑셀로 정리할 수 있는 수치(정형 데이터)뿐만 아니라, 사진, 영상, 음성, 텍스트(비정형 데이터) 등 형태가 매우 다양하다. 따라서 빅데이터를 어떻게 분석해야 하는지, 그리고 어떻게 통합하여 가치 있는 자료로 활용할지가 중요한 이슈가 된다.​(4) 신뢰성 (Veracity)​빅데이터의 신뢰성은 수많은 데이터 중 노이즈나 조작이 없는, 분석에 적합하고 신뢰할 수 있는 데이터의 품질을 말한다. 빅데이터는 실제 상거래 등으로부터 발생하는 데이터이므로 신뢰성이 높다.​(5) 가치 (Value)​빅데이터의 가치는 방대한 데이터를 분석하여 최종적으로 기업의 매출 증대나 새로운 타깃 고객층 발견 등 실질적인 비즈니스 가치로 창출된다. 온라인 설문조사 온라인설문조사 만들기 사이트 무료 설문조사 추천 따라서 빅데이터의 수집 및 분석, 활용 노하우가 더욱 중요하다.​3. 마케팅 빅데이터의 주요 원천 (Sources)​마케팅에 활용할 수 있는 빅데이터는 어디에서 수집하느냐에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있다.​(1) 웹 및 소셜 미디어 데이터 (비정형 데이터)​비정형데이터를 창출하는 중요한 원천 중 하나는 소셜미디어와 소셜네트워크 서비스(SNS)이다. 인스타그램, 블로그, 포털 사이트 카페 등의 게시글 및 해시태그로부터 수집되는 정보다. 소비자의 감정(긍정/부정)과 실시간 트렌드를 파악하는 데 유용하다. 예를 들어, 특정 화장품 브랜드에 대한 온라인 입소문 분석 등이다. ​(2) 트랜잭션 및 로그 데이터 (정형/반정형 데이터)​온라인 쇼핑몰에서의 검색 기록, 장바구니 담기, 구매 결제 내역, 웹사이트 체류 시간 및 클릭 동선(Log) 등이 여기에 해당된다. 고객의 실제 구매 여정과 전환율을 분석하여 개인화된 상품을 추천하는 데 사용된다.​(3) 센서 및 기기 데이터 (사물인터넷, IoT)​스마트폰 GPS, 스마트 워치의 활동 기록, 오프라인 매장의 비콘(Beacon) 센서 기록 등이 대표적이다. 소비자의 물리적인 이동 동선과 라이프스타일 패턴을 추적하여 적시에 위치 기반 쿠폰을 발송하는 등을 마케팅에 활용하면 유용할 것이다. ​4. 빅데이터 마케팅의 활용 ​빅데이터는 과거의 직관에 의존하던 마케팅을 '데이터 기반의 과학'으로 바꾸어 놓았다. 기업은 수많은 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내어 마케팅의 정확도와 효율성을 극대화할 수 있다.​(1) 주요 활용 분야​빅데이터는 주로 소비자의 '다음 행동'을 예측하고 맞춤형 경험을 제공하는 데 사용된다.​초개인화 맞춤형 추천 (Hyper-personalization) : 소비자의 과거 검색 기록, 장바구니 담기, 체류 시간 등을 분석하여 취향에 맞는 상품을 알아서 제안한다. 예를 들어, OTT 플랫폼의 콘텐츠 추천, 쇼핑몰의 '당신을 위한 추천 상품'등이다.신제품 개발 및 수요 예측 : 소셜 미디어의 해시태그 트렌드, 검색어 증가율 등의 비정형 데이터를 분석하여 소비자가 새롭게 원하는 니즈를 파악하고 신제품 출시에 반영한다. 예를 들어, 식품업계가 SNS 키워드를 분석해 새로운 맛의 스낵을 출시하는 사례다.동적 가격 책정 (Dynamic Pricing) : 실시간 수요, 경쟁사 가격, 날씨, 재고 상황 등의 데이터를 종합하여 최적의 가격을 실시간으로 변동시킨다. 예를 들어, 항공권이나 숙박 플랫폼, 차량 공유 서비스 등에 탄력 요금제를 적용하는 사례다.이탈 고객 예측 및 유지 (Churn Prevention) : 특정 기간 동안 접속하지 않거나, 장바구니에 담아두고 결제하지 않는 등 서비스 이탈 직전의 행동 패턴을 파악하여 할인 쿠폰이나 혜택을 선제적으로 제공하는 사례이다.​(2) 활용 방법 (프로세스)​데이터를 수집하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 이를 마케팅 액션으로 연결하는 체계적인 과정이 필요하다. 활용하는 온라인 설문조사 온라인설문조사 만들기 사이트 무료 설문조사 추천 프로세스를 설명하면, 다음과 같다.​(1단계) 목적에 맞는 데이터 수집 (Data Gathering) : 마케팅 목표를 명확히 한 후, 필요한 데이터를 수집한다. 자사 웹사이트의 방문자 로그(Log), CRM 시스템의 구매 이력, 그리고 소셜 리스닝 툴을 활용한 외부 버즈(Buzz) 데이터를 통합한다.(2단계) 데이터 정제 및 텍스트 마이닝 (Data Processing) : 수집된 방대한 자료 중 분석에 방해가 되는 노이즈를 제거한다. 비정형 데이터(리뷰, 댓글)의 경우 텍스트 마이닝 기법을 통해 소비자의 긍정/부정 감성을 수치화한다.(3단계) 세분화된 타기팅 및 캠페인 실행 (Execution) : 분석된 결과를 바탕으로 고객을 세밀하게 그룹화(Micro-segmentation)한다. 이후 프로그래매틱 광고(시스템이 알고리즘에 따라 자동으로 타깃에게 광고를 송출하는 방식) 등을 통해 맞춤형 메시지를 전달한다.(4단계) A/B 테스트 및 실시간 최적화 (Optimization) : 캠페인 실행 후 실시간으로 성과(클릭률, 전환율)를 추적한다. 성과가 좋은 채널이나 메시지에 자동으로 예산을 집중시키는 방식으로 마케팅 효율을 최적화한다.패키지 정보​(Syndicated Data)마케팅 조사에서 패키지 정보(Packaged Data)는 전문 리서치 기관이 다수의 기업 고객에게 판매할 목적으로, 일정한 주기에 따라 표준화된 방법론을 사용해 수집한 상업적 데이터를 뜻한다. 흔히 '신디케이트 자료(Syndicated Data)'또는 '패널 데이터(Panel Data)'라고도 부른다.​기업이 당면한 문제를 해결하기 위해 직접 조사하는 1차 자료와 달리, 이미 완성된 보고서나 데이터베이스 형태로 구매하는 것이므로 2차 자료에 해당한다. 하지만 누구나 무료로 열람할 수 있는 공공 통계보다 훨씬 정교하고 실무적인 마케팅 가치가 높다.​1. 패키지 정보의 주요 특징​패키지 정보는 특정 기업 한 곳의 입맛에 맞춘 것이 아니라, 해당 산업 전반을 분석할 수 있는 공통된 지표와 기준으로 수집된다. 그리고 단발성 조사가 아닌 주간, 월간, 분기별 등 일정한 주기로 데이터가 업데이트되어 시장의 변화 트렌드를 시계열로 파악하기 좋다.여러기관이 공동으로 참여하여 전국 규모의 방대한 조사를 리서치 기관이 대행하고 그 결과물을 여러 회사가 구독 형태로 공동 구매하므로, 직접 수집하는 것에 비해 경제적이다.​2. 패키지 정보의 대표적인 종류​패키지 정보는 여러기관이 공동으로 진행되는 만큼, 소비자 관련 자료가 해당되기 쉽다. 대표적인 패키지 정보는 소매점 유통 데이터 (Retail Audit)이다. 대형 마트나 편의점 등 오프라인 매장의 계산대(POS) 스캐너를 통해 집계된 소비재(음료, 과자, 생필품 등)의 실제 판매량, 유통률, 가격 데이터를 말한다.​그리고 소비자 패널 데이터 (Consumer Panel)도 해당된다. 리서치 기관이 인구통계학적 비율에 맞춰 모집한 고정 소비자 집단(패널)이 매일 무엇을 구매하고, 온라인 설문조사 온라인설문조사 만들기 사이트 무료 설문조사 추천 어떤 미디어나 대중음악 콘텐츠를 소비하는지 추적 기록한 자료이다. 예를 들어, 시청률 조사 데이터, 미디어 이용 행태 데이터 등이다.​3. 장점과 단점 비교구분주요 내용장점최고 수준의 리서치 기관이 체계적으로 수집하여 데이터의 신뢰도와 타당도가 높음전체 시장 규모 변화는 물론, 자사와 경쟁사의 정확한 시장 점유율을 비교 분석할 수 있음전국 단위의 대규모 1차 조사를 직접 기획하고 실행하는 것에 비해 비용과 시간이 크게 절약됨단점조사 문항이나 측정 단위를 우리 브랜드가 직면한 특정 문제에 맞게 맞춤형으로 수정(Customizing)할 수 없음우리 기업뿐만 아니라 패키지를 구매한 경쟁사도 똑같은 데이터를 열람할 수 있어 독점적 우위를 갖기 어려움패키지 정보 활용 패키지 정보(신디케이트 자료)는 시장 전체의 큰 그림을 그리고 객관적인 경쟁 상황을 진단하는 데 가장 핵심적인 역할을 한다. 주로 일상적으로 소비되는 소비재(FMCG: 식음료, 화장품, 생활용품 등) 시장에서 활용 가능하다.​1. 시장 점유율(Market Share) 및 거시적 트렌드 파악​기업 내부의 매출 데이터만으로는 우리 회사 매출이 올랐다는 사실만 알 수 있을 뿐, 시장 전체가 커져서 덩달아 오른 것인지, 아니면 경쟁사의 파이를 빼앗아 온 것인지 알 수 없다. 따라서 패키지 정보를 활용하면, 전체 시장의 규모 변화와 자사의 정확한 시장 점유율을 시계열로 추적할 수 있다.​예를 들어, 스낵 브랜드가 패키지 정보를 분석하여, 전체 스낵 시장은 정체되어 있지만 '매운맛 스낵'카테고리만 전년 대비 15% 성장하고 있다는 트렌드를 발견하고 신제품 기획 방향을 조정하면 된다.​2. 경쟁사 동향 분석 및 벤치마킹​패키지 정보에는 자사뿐만 아니라 경쟁사의 데이터도 동일한 기준으로 수집되어 있다. 이를 통해 경쟁사의 일거수일투족을 수치로 감시할 수 있다. 따라서 경쟁사의 가격 변동, 신제품 출시, 프로모션 실시에 따른 시장 점유율 변화를 정량적으로 분석할 수 있다.​예를 들어, 샴푸 브랜드 A가 특정 월에 '1+1 대대적 할인 행사'를 진행했을 때, 자사 브랜드 B의 매출이 얼마나 이탈했는지 파악하여 다음 프로모션 방어 전략을 세울 수 있다.​3. 유통 채널(Channel) 성과 분석 및 최적화​소매점 유통 데이터(Retail Audit)를 활용하면 대형마트, 편의점, 기업형 슈퍼마켓(SSM) 등 유통 채널별로 제품이 어떻게 팔리고 있는지 정밀하게 들여다볼 수 있다. 따라서 채널별로 잘 팔리는 용량이나 패키지 형태, 매장 내 취급률(유통망에 우리 제품이 깔려 있는 비율)을 확인하여 영업 및 물류 전략을 최적화하면 된다.​예를 들어, 탄산음료 브랜드가 분석 결과 250ml 캔은 편의점에서 압도적으로 팔리고, 1.5L 페트병은 대형마트에서 주로 팔린다는 것을 확인한 후, 각 채널별로 납품하는 주력 규격과 진열 방식을 다르게 가져가면 된다.​4. 타깃 고객층 확인 및 타당성 검증​소비자 패널 데이터(Consumer Panel)를 온라인 설문조사 온라인설문조사 만들기 사이트 무료 설문조사 추천 활용하면 누가, 언제, 어떻게 제품을 구매하는지 소비자의 장바구니를 엿볼 수 있다. 신제품 출시 전 설정했던 타깃 고객층이 실제로 제품을 구매하고 있는지, 그리고 일회성 구매에 그치는지 아니면 재구매로 이어지는지 추적할 수 있어 편리하다.​예를 들어, '30대 직장인'을 타깃으로 출시한 간편식(HMR) 제품의 패널 데이터를 분석해 보니, 실제로는 '20대 1인 가구 대학생'의 재구매율이 훨씬 높다는 것을 발견하고 마케팅 커뮤니케이션의 타깃과 메시지를 전면 수정하는 경우가 여기에 해당된다.​소셜 미디어 자료소셜 미디어 자료는 소비자의 일상과 감정이 가장 날것 그대로 담겨 있는 비정형 데이터의 핵심 원천이다. 기업이 의도적으로 묻지 않아도 소비자가 자발적으로 남긴 텍스트, 이미지, 영상이라는 점에서 매우 높은 마케팅적 가치가 있다.​1. 소셜 미디어 자료의 마케팅적 가치​소셜 미디어로부터 실시간 소비자 반응을 추적할 수 있다. 시장 트렌드 변화나 신규 캠페인에 대한 대중의 반응을 지연 없이 즉각적으로 확인할 수 있는 중요한 자료이다.​또한 숨겨진 니즈를 파악할 수 있다. 정형화된 설문조사 문항으로는 잡아낼 수 없는 무의식적인 동기나 불만(Pain point)을 자연스러운 대화 맥락 속에서 찾아내는 것이다.​2. 핵심 활용 전략​소셜미디어 자료는 소셜 리스닝(Social Listening)을 통한 트렌드 발굴로 활용될 수있다.특정 키워드나 해시태그의 언급량 추이를 분석하여, 대중 사이에서 새롭게 떠오르는 관심사나 라이프스타일을 조기에 포착하는 것이 가능하다는 것이다.​감성 분석(Sentiment Analysis)도 가능하다. 텍스트 마이닝 기법으로 게시글이나 댓글의 어휘를 분석해, 특정 주제에 대한 소비자의 감정 상태(긍정, 부정, 중립)를 수치화할 수 있다.​타깃 세분화 및 페르소나 구축도 가능하다. 관심사가 비슷한 유저들의 프로필, 활동 시간대, 공유하는 콘텐츠 유형을 묶어 보다 정교한 가상의 고객 모델(Persona)을 설정하면 된다.​위기 관리(Risk Management)도 가능하다. 브랜드와 관련된 부정적인 키워드나 불만이 소셜 미디어 상에서 급증하는 시점을 실시간으로 모니터링하여 이슈에 선제적으로 대응할 수 있다.사물인터넷 (IoT) 데이터사물인터넷(IoT, Internet of Things) 데이터는 소비자가 스마트폰, 웨어러블 기기, 스마트 가전, 커넥티드 카 등 인터넷에 연결된 기기를 사용하는 과정에서 실시간으로 자동 수집되는 정보를 말한다.마케팅 측면에서 IoT 데이터는 소비자가 '무엇을 생각하는지'묻는 대신, '현실 세계에서 어떻게 행동하고 있는지'를 가장 정확하게 보여주는 혁신적인 자료가 된다.​1. IoT 자료의 마케팅적 특징​IoT 자료는 무의식적 행동 데이터 (Unconscious Behavior)의 특징이 있다. 설문조사처럼 소비자의 기억이나 의도적인 답변에 의존하지 않고, 기기 사용 이력, 센서 측정치 등 왜곡이 온라인 설문조사 온라인설문조사 만들기 사이트 무료 설문조사 추천 개입될 수 없는 100% 실제 행동 기반의 데이터이기 때문이다.​또한 물리적 맥락(Context)의 실시간성 특징이 있다. 소비자가 '지금 어디에 있는지(위치)', '어떤 환경에 있는지(온도, 습도, 시간)'등의 물리적인 맥락을 실시간으로 파악할 수 있다.​그리고 연속적인 고객 인게이지먼트의 특징이 있다. 제품을 판매한 후 끝나는 것이 아니라, 소비자가 제품을 사용하는 모든 순간을 데이터로 연결하여 지속적인 관계를 형성할 수 있다.​2. IoT 자료의 핵심 마케팅 활용 방안​(1) 초근거리 위치 기반 마케팅 (Proximity Marketing)​우선, 오프라인 매장에 설치된 비콘(Beacon) 센서나 스마트폰의 GPS, Wi-Fi 데이터를 활용하여 특정 위치에 진입한 고객에게 실시간으로 메시지를 보내는 마케팅이다. 예를 들어, 대형 쇼핑몰에 들어선 고객의 스마트폰으로 환영 메시지와 층별 안내도를 보내고, 특정 의류 매장 앞을 지나갈 때 해당 브랜드의 타임 세일 쿠폰을 푸시(Push) 알림으로 전송하여 즉각적인 매장 방문을 유도하는 경우이다.​(2) 사용량 기반의 자동 보충 서비스 (Auto-Replenishment)​스마트 가전 기기가 소모품의 잔량을 스스로 센싱하고, 다 떨어지기 전에 자동으로 주문하거나 알림을 보내는 기능을 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 프린터가 잉크 잔량을 파악해 잉크가 떨어지기 전에 사용자에게 알림을 띄우거나 정기 배송을 알아서 주문한다. 정수기의 필터 교체 시기, 전동 칫솔의 칫솔모 교체 시기 등에도 폭넓게 활용되어 고객 이탈을 막고 락인(Lock-in) 효과를 만든다.​셋째, 라이프스타일 맞춤형 서비스 (Context-Aware Offers)​웨어러블 디바이스나 커넥티드 카 등을 통해 수집된 생활 패턴 데이터를 분석하여 가장 적절한 순간에 맞춤형 제안을 하는 경우이다. 예를 들어, 스마트 워치가 사용자의 심박수와 운동 기록을 분석하여, 격렬한 운동이 끝난 직후 근처의 이온 음료나 단백질 보충제를 판매하는 편의점 할인 쿠폰을 제공한다. 또는 자동차의 운행 패턴과 부품 상태 데이터를 보험사와 연계하여 안전 운전자에게 보험료를 할인해 주는 'UBI(Usage-Based Insurance)'상품도 대표적이다.​3. IoT 마케팅 활용 시 한계와 주의점​이와 같이 IoT는 새로운 정보를 제공하여 이를 마케팅에 활용하면 매우 유망한 데이터 소스가 된다. 그러나 아울러, 강력한 프라이버시 침해 우려가 있다는 것을 조심해야 한다. 소비자의 일상과 위치를 24시간 추적하는 셈이므로, 개인정보 보호 문제와 심리적인 거부감이 매우 크다. 데이터 수집 시 반드시 명확한 동의를 구하고, 강력한 보안 시스템을 구축해야 한다.​그리고 인프라 및 시스템 구축 비용이 많이 소요된다. 기기에 센서를 부착하고 방대한 실시간 데이터를 클라우드로 전송, 저장, 분석하는 시스템을 구축하는 데 막대한 초기 투자 비용이 들기 때문이다.​[마케팅공부] 3-8