AI 시대, 검색 데이터로 보는 숨겨진 소비자의 욕망 [DMTS2024 세션 Summary]

* 본 글은 DMTS2024에서 발표한 “주제:AI 시대, 검색 데이터로 보는 숨겨진 소비자의 욕망 , 부제: 검색 데이터로 확인하는 소비자의 필요와 욕망” 세션의 일부를 요약한 내용입니다.

검색 데이터로 확인하는 소비자의 필요와 욕망

AI시대에도 변하지 않는 고객과 시장을 이해하기 위한 8가지 핵심 질문

우리는 모두 고객에대해 이해하고 싶어합니다. 마케터, 상품 기획자 등에 상관없이 사업을 하시는 분들이라면 아래와 같은 질문들에 대답이 가능해야한다고 생각합니다. 모두 어려운 질문은 아니지만 쉽게 답하기는 어려운 질문입니다.

기존 데이터(CRM, FGI, 소셜 데이터 등)의 한계점

이런 질문에 답을 얻기 위해서 많은 데이터를 활용합니다. CRM 데이터, FGI, FGD 등 우리에게 익숙한 방식으로 데이터를 모으고 분석합니다. 하지만 이런 데이터에는 딜레마가 있습니다.

CRM 데이터의 경우에는 이미 우리 제품을 구매한 사람들의 데이터이기 때문에 굉장히 정확합니다. 정확한 데이터이지만 표본인 경우가 많습니다. 우리 고객의 숫자가 충분하다면 이야기가 달라지지만, 우리의 고객 수가 100명, 1000명, 10000명이라면 충분할까요? 우리가 전국민을 대상으로 브랜드를 키운다고 하면 충분하지 않은 수가 됩니다.

그럼 모수를 키우려면 어떻게 해야할까요? 모수를 키운 데이터에는 왜곡과 편향이 생기게 됩니다. 그래서 우리가 평소에 많은 관심을 갖고 보았지만 편향이 있는 데이터가 바로 ‘소셜미디어 버즈 데이터’입니다. 소셜 데이터는 텍스트와 해시태그를 분석하기 때문에 진짜 욕망은 가려저 있는 경우가 많습니다.

소셜 데이터는 감정이나 소감이나 리액션을 담고있습니다. 그렇기 때문에 사람들이 느끼는것들의 일부만 보여질수 있습니다. 고객의 실제 욕망, 욕구, 고민은 수면아래 가려져 있는 것 이죠. 그럼 이런 욕구와 고민을 알 수 있는 데이터는 무엇일까요? 바로 검색데이터 입니다.

편향없는 전수데이터 검색 데이터

검색데이터를 본다면 5,300만명의 국민이 고민하는 것을 들여다 볼 수 있게됩니다. 검색데이터에는 편향이 담기지 않고 진솔한 고민들이 담기게 됩니다. 검색어에는 정말 고객의 수많은 심리상태, 욕구, 고민에 대한 이야기가 담겨있습니다. 이런 진솔한 검색데이터를 아래와 같이 활용할 수 있습니다.

검색 데이터 분석의 활용

• 소비자들의 관심사를 파악하여 행동 예측 및 시장변화 대응 전략 수립에 활용
• 고객 데이터에 기반한 공감도 높은 광고 혹은 콘텐츠 크레에이티브 개발에 활용
• 신상품 개발에 필수적인 타겟 고객 발굴과 정밀한 페르소나 구축에 활용
• 다양한 마케팅 캠페인의  브랜드 성과 확인 및 퍼셉션 확장 여부 확인 에 활용
• 성과가 기대되는 디지털 마케팅 캠페인용 미디어 플래닝 기획 및 편성에 활용

검색 데이터에서 찾아내는 뉴 페르소나

페르소나에는 보통 나이, 라이프 스타일, 주로 사용하는 미디어, 좋아하는 브랜드 등을 적어 놓습니다. 페르소나를 만들때 가장 중요하게 생각해야하는것은 고객이 하고 있는 고민과 무엇을 바라고 있는지 곧 목적을 정의하는 것입니다. 하지만 이 페르소나를 만들때 FGI, FGD와 같은 설문조사를 통해 고객을 정의하게됩니다.

이렇게 정의한 페르소나는 표본의 한계로 인한 과도한 단순화 혹은 팩트 없는 추정으로 고객의 니즈에 대해 표면적인 이해를 하게됩니다. 곧, 실제 소비자의 동기와 니즈는 파악하기 어렵습니다. 

검색데이터와 JTBD의 결합

이러한 페르소나의 한계를 극복하기 위한 노력들이 계속 있어왔습니다. JTBD의 정의는 고객들이 자신의 문제와 고민을 해결하기위해 상품과 서비스를 구매하는 것입니다. 뉴페르소나란 기존의 페르소나를 JTBD으로 극복하되, 소비자의 검색여정을 기반 해서 정의했습니다.

뉴페르소나 사례 1 : 그림구매를 원하는 40대~50대 여성

아래 클러스터뷰는 그림구매를 목적으로 하는 검색 경로가 같은 사람들을 묶은 것입니다. 이렇게 같은 의도로 검색을 하는 사람들을 묶어보니 인테리어 액자를 구매하고자하는 그룹들이 있다는것을 발견할 수 있었습니다.

• 고객 상황 : 40~50대 여성, 새아파트로 이사 또는 주택을 리폼하고자함
• 고객 목표 : 새로운 집의 거실 벽과 현관 입구의 벽을 세련되게 꾸미고 싶음
• 주요 작업 : 새로 이사가는 집의 인테리어 아이디어로서 적합한 그림 작품을 구매하기로 결정

뉴페르소나 사례 2 : 미숫가루를 찾는 고객

미숫가루를 검색한 다양한 경로 중 해결하고자하는 문제로 눈에띄는 두가지는 미숫가루 체중 증가, 미숫가루 다이어트 였습니다.

고객이 해결하고자 하는 문제를 기반으로 아래와 같은 뉴페르소나를 정의 할 수 있습니다.

• 고객 상황 : 20~30대 남성, 규칙적인 운동을 하며 더 좋은 효과를 위해 단백질 보충제, 식단을 고민하는 중
• 고객 목표 : 영양 성분과 탄단지 비율을 같이 고려한 식단을 병행하여 벌크업을 하고자 함
• 주요 작업 : 규칙적인 운동과 건강한 식단으 통해 체중증가 (벌크업)을 하기 위한 방법으로 영양가가 높고, 간단하게 섭취할 수 있는 미숫가루를 구매하기로 결정

이렇게 페르소나를 재정의한다면 고객의 문제와 니즈가 잘 담겨있기 때문에 실제로 적용할 수 있게 됩니다.

오늘은 AI 시대에도 변하지 않는 고객과 시장을 이해하기 위한 질문, 기존 빅데이터의 한계, 검색 데이터와 페르소나의 결합 뉴페르소나에대해 소개해드렸습니다. 이외에도 다양한 JTBD기반 다양한 뉴 페르소나 사례가 궁금하시다면 아래 리포트 다운받기를 통해 발견해보세요!