이준호 평판칼럼 -브랜드평판, 데이터 시각화로 소비자의 마음 읽는다
이준호 평판칼럼 -브랜드평판, 데이터 시각화로 소비자의 마음 읽는다
  • 이준호 브랜드평판에디터
  • 승인 2019.05.31 15:28
  • 댓글 0
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사회, 경제, 정치, 기업과 제품, 기업인들까지 매출이 많이 나오니까 일자리까지 많이 창출되고 있으니까 우수한 기업이라는 등식은 더이상 성립되어지지 않고 있다.

진정성이 결여된 기업운영의 사례들은 브랜드 이미지제고 차원의 광고마케팅, 언론홍보 마케팅의 예 만큼이나 여기저기에서 쏟아져 나오고 있는 실정이다.

조사 분석 관점에서 빅데이터를 분석한 결과 지표들이 각 경제 연구소들에서 많이 나오고 있지만 큰 양상은 2가지다. 하나는 특정 주제를 설문조사하여 내는 경우이고, 둘은 산업별 기업중심의 조사 데이터를 가지고 분석 자료를 내놓은 관점이다.

 

브랜드평판에디터 이준호
브랜드평판에디터 이준호

보이그룹 개인 브랜드 평판으로 보는 트렌드 워칭 시사점

2018년 7월 22일 일요일 SBS예능프로그램을 보면서 필자의 눈에 ‘브랜드평판’이라는 키워드가 TV화면 속에 잡히는 것을 볼 수 있었다.

보이그룹 평판 2위를 한 빅뱅의 승리가 올랐고, 그가 솔로 앨범을 만드는데 필요한 기획회의를 직원들 10여명과 함께 하면서 ‘바닥에 있다가 가파르게 급상승’이라는 그래프를 스마트컴퓨터 액정에 띄어 보여주는 프레임이 나왔다.

YG엔터테인먼트 전략팀에서는 ‘승리가 승리했다.’는 브랜드평판 그래프를 시각화시켜 보여주며 승리의 평판 급상승에 대한 이야기를 하는 장면을 볼수 있었다. 그리고 그 다음날 미우새는 시청율 20.9%로 최고 시청률을 보였다는 데이터 뉴스를 접할 수 있었다.

브랜드평판 지수들은 3가지~5가지 기준점을 가지고 빅데이터마이닝을 통해 고객 중심의 그 결과값들이 나오고 있고 이 데이터들은 매월 그래프, 인포그래픽 등으로 시각화 되어 한국사회에 제공되어지고 있고 그 어떤 결과 값들보다 객관화된 수치들의 제시들을 그 변별성과 평판 조사 분석의 데이터들을 제시해 주고 있다.

고객 데이터의 시각화의 목적은 도표나 그래프의 수단을 통해 명확하고 효과적으로 고객의 니즈를 전달하는 것이다. 마케터나 마케팅산업에 종사하는 사람들이라면 트렌드 워칭을 통한 조사 분석된 통계 뉴스는 마케팅 전략의 입안과 실행을 함에 있어 옥석을 가리고 그 실패율을 줄이는 좋은 수단으로 쓰이는 것이 사실이다.

빅데이터 시각화의 정의 및 프로세스

1단계 : 데이터의 수집 - 초기 데이터, 복잡한 데이터로 부터 시작하여 수집과정에서 스토리를 시작할 수 있는 단서를 찾아 낸다. 로우 데이터를 수집하기 어려우며, 빅데이터의 풀을 탐험하는 과정이다.

2단계 : 모든 것을 읽기 - 데이터를 읽을 땐 꼼꼼히 모든 것을 읽어 내야한다. 빅데이터의 워칭을 통해 시각화하고 디자인 한다.

3단계 : 내러티브 찾기 - 복잡한 데이터세트를 단순, 명료, 프로세스로 설명, 트렌드 창조하고 친숙하게 하기 위해 아래의 질문들을 스스로 던져 본다.

- 제공하고자 하는 정보를 담은 스토리를 만들어 내는 것이 가능한가?

- 주제에 관심이 가는가?

- 주목할 만한 사실 EH는 가치를 말하고 있는가?

4단계 : 문제 정의하기 - 데이터를 이야기로 끌어 낼때 이야기가 내포한 결과에 대한 논리성 검토 및 정보디자인을 위한 좀더 명확한 네러티브와 표현을 위해 탐험하라고 칼라, 타이포그레피 등의 좀 더 주관적 관점에서 디테일과 비주얼을 창출해야 한다.

5단계 : 계층구조 만들기 - 조사 분석에 그 이야기의 중심이 존재하며, 그 부분을 찾았다면 프로젝트를 정하고 인포 그래픽의 개별 료들을 정리하며 나머지 보조적인 추가 요소들을 나열하여 최종 결과물을 창출한다.

6단계 : 와이어프레임 그리기 - 보는 사람들에게 정보를 계측구조를 이해 할 수 있도록 만들고 시각화의 최종 결과물을 창출하고 빅데이터 정보의 와이어 프레임을 제작한다.

7단계 : 포맷설정하기 - 복잡성을 배제시키고 그 데이터가 가지고 있는 특성을 살려 포맷을 선택하는 것이 좋다.

8단계 : 데이터의 미적 감각 창출하기 - 차트나 그래프 형태를 띠며 시각적으로 흥미롭게 만들어 컬러나 타이포그래피나 일러스트레이션, 메타포를 이용하여 시각화의 설득력을 강화 시킨다.

9단계 : 정제와 테스트하기 - 원래의 의도와 목적에 맞게 데이터와 비주얼 스토리텔링이 잘됐는지 확인 디자인을 평가하고 겨냥하면 작업물을 간단명료하게 개발하고 반복 테스트 하는 과정이 계속된다.

10단계 : 완성된 데이터 시각화된 결과 배포하기 - 모든 사실 조사와 전문적 상상이 스토리의 모든 관점을 드러내는 것은 아니며 이러한 현상으로 인해 프로젝트는 결코 끝난다고 볼수 없다. 새로운 데이터가 나타나고 이로 인해 프로젝트는 프로세스 안에서 지속된다.

브랜드 평판지수가 매력적인 이유

브랜드 평판지수는 브랜드 빅데이터를 추출하고 소비자 행동분석을 하여 참여가치, 소통가치, 미디어가치, 소셜가치로 분류하고 가중치를 두어 나온 지표이다. 브랜드 평판 분석을 통해 브랜드에 대해 누가, 언제, 어떻게, 얼마나, 왜 이야기를 하는지 알아낼 수 있다는 강점이 있다고 전한다.

기업들은 자사의 제품이나 서비스에 대한 브랜드평판지수의 등락에 민감해지기 시작했고, 위의 5가지 지표와 가충치의 기준점에 진정성과 마케팅 전략과 실행의 초점을 두기 시작했으며, 주 또는 월마다 집게되는 브랜드 평판의 순위나 수치 그 시각화된 그래프에 영향을 받고 있다.

연예인 평판, 광고모델 평판, 보이그룹 개인브랜드, 걸그룹 개인 브랜드 등의 등락은 한국 엔터테인먼트 산업 지도와 방송 프로그램의 지형에 큰 영향을 주고 있음을 발견 할 수 있다.

유통사들 마케팅자동화 솔루션들 활용해 고객의 실구매 행동패턴 시각화까지 구현

어도비사 기업이 데이터를 면밀히 분석해 고객 행동을 이해하고, 창의적인 캠페인을 펼칠 수 있도록 특정 캠페인, 제품 및 자체 프로모션을 심도있게 분석하는 IQ(Attribution IQ)를 활용해 유통 기업 등의 빅데이터 값들을 가지고 고객군이 소셜미디어와 같은 채널의 영향으로 사이트를 재방문해 장바구니에 있는 상품을 구매했는지 여부와 같이 이전에는 파악할 수 없었던 소비자 행동까지도 파악할 수 있다.

빅데이터들을 해석 시각화 할 수 있는 마케팅 자동화 관점의 기여도 IQ는 어도비 애널리스트의 ‘애널리시스 워크스페이스’에서 사용가능하며 고객 여정 및 고객과 브랜드 간 접점에서의 시각화해 보여주고 있다.

취준생들 새로운 기업 선택의 지표로 활용

기업들의 매출이나 수익율, 직원수, 기업문화도 중요한 취업이나 이직의 지표로 보기도 하지만 고객들과의 종합적인 소통지수라 할 수 있는 기업의 평판을 보고 진로 결정시 기업들을 선택하는 새로운 기준으로 취준생들은 참고자료로 활용하고 있다.

‘데이터 사이언티스트’ 역량까지 요구하는 추세

기업들은 마케터들에게 ‘데이터 사이언티스트’ 역량까지 요구하는 추세다. 결과적으로 데이터를 수집하고 원하는 문제해결을 위한 특정값의 해석을 위한 데이터 시각화 영역들은 전문영역들이지만 마케팅 직업군이나 CEO, CFO, CIO들이라면 그 방법론을 체득하고 공유, 응용, 창출하며 새로운 질서 앞에서 각자가 소속된 기업평판, 제품 및 서비스 평판, 개인평판 등의 리스크 까지도 과학적이고 빅데이터적이며 체계적으로 관리 운영해 갈 필요가 있다.


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