박 세용 
미(未)고객 데이터의 활용을 통한 새로운 성장 전략(지난 주에 있었던 DMTS 2025 행사에서 발표 스크립트를 GPT로 내용을 정리한 내용입니다.
AI 기반 검색 데이터 활용에 대한 내용을 깊이 있게 설명하기 위해, 먼저 AI와 검색 데이터가 기업의 성장을 위해 왜 중요한지 살펴보겠습니다. 오늘날 많은 기업들이 다양한 방식으로 AI를 도입하고 있지만, 여기서 중요한 점은 AI 자체가 목적이 되기보다 우리의 삶과 업무를 간소화하고, 실질적인 문제를 해결하는 도구로 자리 잡아야 한다는 것입니다. 이와 같은 관점에서, AI를 통해 검색 데이터를 활용하는 것은 단순히 기술을 넘어서 소비자와의 관계를 심화하고, 브랜드의 지속 가능한 성장을 지원하는 중요한 전략이 됩니다.
1. 검색 데이터의 중요성: 미고객 데이터를 통한 확장
대부분의 기업은 기존 고객에 대한 데이터만을 보유하고 있으며, 이 데이터를 기반으로 고객의 행동과 특성을 분석해 마케팅 활동을 전개합니다. 그러나 성장에 있어서는 현재 고객뿐 아니라 기업에 관심을 두지 않았던 미고객에 대한 이해가 필요합니다. 고객 데이터가 한정적인 이유는, 이를 수집하는 방식이 자사 채널, CRM, 웹로그 등의 데이터에 의존하기 때문입니다. 이런 방식은 한계가 있기 마련이고, 미고객 데이터의 확보가 필수적입니다.
리서치 회사가 제공하는 표본 데이터는 조사 설문이나 패널을 통해 이루어지지만, 여전히 표본의 크기나 연구 방식의 편향성 때문에 고객 전체를 반영하기엔 한계가 있습니다. 이때 강력한 대안으로 떠오르는 것이 바로 ‘검색 데이터’입니다. 검색 데이터는 사용자가 실제로 검색창에 입력한 키워드를 기반으로 하므로, 사용자의 실질적인 관심과 의도를 그대로 반영할 수 있습니다. 네이버, 구글과 같은 대규모 검색 엔진에서 제공하는 방대한 양의 검색 데이터는 표본이 아닌 전체 데이터이므로, 매우 높은 신뢰성을 가집니다.
2. 브랜드 키워드와 캠페인 성과 측정
검색 데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 브랜드 키워드를 통한 캠페인 성과 측정입니다. ‘브랜드 키워드’란 사용자가 특정 브랜드나 상품 이름을 직접 검색하는 경우를 말하는데, 이는 소비자가 해당 브랜드에 관심을 갖고 있거나 구매 의향이 있을 때 나타나는 행동입니다. 예를 들어, 소비자가 TV 광고를 시청한 후 특정 브랜드의 이름을 검색하게 된다면, 그 광고 캠페인의 영향력이 있음을 직관적으로 보여줍니다.
이를 통해 기업은 브랜드 키워드 검색량의 증가 추이를 분석하여 광고 효과를 직접적으로 평가할 수 있습니다. 또한, 캠페인 시작 전과 후의 검색량을 비교해 증가량을 산출함으로써 구체적인 성과 지표로 활용할 수 있습니다. 검색 데이터는 객관적인 지표로서 누구나 동일하게 해석할 수 있으며, 빠르게 측정할 수 있기 때문에 캠페인 종료 후 곧바로 효과를 파악하고 대응할 수 있습니다.
3. 검색 쿼리: 소비자 니즈와 의도 파악
‘검색 쿼리’란 사용자가 검색창에 입력하는 단어나 문장을 의미합니다. 검색 쿼리를 통해 소비자의 니즈와 고민을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 ‘남자 스킨 추천’이라는 검색 쿼리에서 소비자가 관심을 가지는 대상은 ‘남자 스킨’이며, 추천 제품을 찾는 행동을 통해 그들의 구매 의도가 분명해집니다. 이렇듯 검색 쿼리는 소비자가 무엇을 원하는지, 어떤 제품이나 상황에 관심을 가지는지를 구체적으로 보여줍니다.
기업은 이러한 검색 쿼리 분석을 통해 소비자가 주로 어떤 맥락에서 검색하는지 이해할 수 있습니다. 단순히 제품명만을 검색하는 것이 아니라, 특정 상황에 대한 검색 쿼리들이 쌓이면 해당 제품을 필요로 하는 다양한 맥락들을 파악할 수 있게 됩니다. 예를 들어 ‘여자가 좋아하는 남자 향수’라는 검색어는 소비자가 단순히 향수를 찾는 것을 넘어 특정 상황, 즉 이성에게 좋은 인상을 남기고 싶은 의도가 있다는 것을 보여줍니다.
4. 검색 경로 분석: 사용자 여정 파악
검색 데이터는 사용자가 특정 키워드를 검색한 후에 어떤 경로를 거쳐 관련 정보를 찾는지 보여줍니다. 이를 통해 소비자가 특정 제품을 검색하게 된 동기나 목적을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 ‘맥주 효모’를 검색한 사용자들이 두 가지 경로로 갈라지는 것을 볼 수 있습니다. 하나는 영양제로서 효모를 찾는 경로이고, 다른 하나는 탈모 예방 목적으로 효모를 찾는 경로입니다.
이처럼 검색 경로 분석을 통해 기업은 사용자가 어떤 니즈를 갖고 있는지를 보다 정밀하게 분류할 수 있으며, 각 사용자 그룹에 맞춘 세분화된 마케팅 메시지를 전할 수 있습니다. 이를 위해 AI를 활용하면 수많은 검색 데이터를 자동으로 클러스터링하고 분석하여 소비자 페르소나를 형성할 수 있습니다.
5. CEP (카테고리 엔트리 포인트): 소비자 상황을 활용한 브랜드 연상 기회
‘카테고리 엔트리 포인트(CEP)’란 특정 제품이나 브랜드가 소비자의 인식 속에서 특정한 상황과 결부되어 떠오르는 순간을 의미합니다. 예를 들어, ‘콜라’는 더운 날씨나 피자와 함께 마실 음료로 자주 떠오르는 제품입니다. 이러한 CEP는 특정 상황에서 소비자가 해당 제품이나 브랜드를 자연스럽게 떠올리게 만드는 강력한 마케팅 수단이 됩니다. AI는 검색 데이터를 바탕으로 이러한 CEP를 자동으로 추출하여 기업이 활용할 수 있는 중요한 포인트를 제시합니다.
CEP를 효과적으로 활용한 대표적인 예로 코카콜라가 있습니다. 코카콜라는 갈증을 해소할 때, 기분이 좋을 때 등 다양한 CEP를 형성하여 소비자가 다양한 상황에서 코카콜라를 자연스럽게 떠올릴 수 있도록 오랜 시간에 걸쳐 브랜드를 구축해 왔습니다. 이를 통해 코카콜라는 특정 상황에 최적화된 마케팅 메시지를 일관되게 전달할 수 있었습니다.
6. 검색 데이터의 가치: 실시간 소비자 인사이트 제공
검색 데이터는 소비자의 실시간 관심사를 반영하기 때문에, 시장 트렌드를 빠르게 감지하고 신속히 대응할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어 ‘러닝화’에 대한 검색량이 급증하고 있다면, 이는 현재 소비자들이 러닝을 취미로 즐기기 시작했음을 암시합니다. 검색 데이터를 통해 기업은 특정 제품이나 카테고리가 급상승하고 있는 타이밍을 포착하고, 이를 통해 마케팅 전략을 강화할 수 있습니다.
이와 같은 실시간 인사이트를 제공하는 검색 데이터는 AI의 도움으로 더욱 정교하게 분석될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 검색 데이터를 자동으로 분류하고 패턴을 찾아냄으로써 마케터가 보다 효율적으로 소비자 행동을 이해할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 마케팅의 타겟을 명확하게 설정하고, 브랜드의 성장을 위한 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다.
AI 기반 검색 데이터 활용은 단순한 기술적 도입을 넘어, 기업의 성장을 위한 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. CRM을 통한 기존 고객의 관리도 중요하지만, 새로운 성장 기회를 창출하기 위해서는 미고객 데이터에 대한 이해가 필요합니다. AI와 검색 데이터를 통해 미고객의 관심사와 니즈를 보다 구체적으로 파악하고, 이를 마케팅 전략에 반영할 수 있을 때, 기업은 고객과의 관계를 강화하고 시장에서의 경쟁력을 높일 수 있습니다.
오늘날 많은 기업이 이미 AI 기반 검색 데이터 분석을 통해 소비자 행동을 이해하고 시장의 흐름을 파악하는 데 성공하고 있습니다. 검색 데이터는 편견이 배제된 객관적인 데이터이며, 실시간으로 소비자 인사이트를 제공하기 때문에 마케터는 이를 통해 마케팅 성과를 극대화할 수 있습니다.