총선이 끝나고 SNS분석 관련 기사들이 많아진 것을 보니 우리나라도 이제 데이터 분석의 필요성을 느끼기 시작한 것은 고무적이나 아직은 대부분 기술 우선에 포커싱된 것은 아쉬움.

수집하는 raw data대상이 크게 다르지 않으면 분석 기술은 그다지 중요하지 않다. 분석을 요청한 클라이언트가 해석이 필요 없을 정도로 쉽게 풀어 줄수 있어야 한다. 즉, 분석 자체 보다는 그걸 어떻게 활용할지가 더 중요.

SNS분석 시장이 요구 되기 전에 우리는 수년전부터 검색광고를 분석해 왔다. 알고 보면 검색광고야 말로 누구나 접근할 수 있는 공개된 자료지만 그걸 누가 어떻게 분석하고 전략에 활용했는가에 따라 결과는 천차만별이였다.

예컨데 월 예산50만원으로 시작한 광고를 1,000만원대로 성장 시켰을 때 필요 했던 것은 광고분석 자체가 아니라 분석결과를 익월에 어떻게 활용했는가에 따라 매출 성장이 확연히 달랐던 경험이 있다.

우리가 분석했던 자료를 A와 B 서로 다른 대행사에 보냈는데 한 곳은 우리와 비슷한 실적을 올렸던 반면 다른 한 곳은 수 개월이 지났지만 수익개선이 없었다. 알고 보니 후자는 그 자료를 광고주 업무보고용으로만 사용했더라는.

근자에도 유사한 케이스가 있었는데 우리 솔루션으로 분석작업을 했던 A소셜분석업체 담당자가 최종 업무보고 후 말하길 그 동안 준비했던 보고서를 본 클라이언트는 이미 예상하고 있었던 결과였다고. 결과는 이제부터 달라진다는 것을 알아야.

대충 감으로 예상했던 결과와 비슷하게 나왔다면 굉장히 좋은 결과다. 그 만큼 빠르고 정확하게 대처를 할수 있단 얘기가 된다. 반면, 예상했던 결과라 가볍게 무시해 버리는 순간 아무런 발전이 없다. 결국 어떻게 활용하는가가 더 중요.

내 경험상 분석가가 생소한 분야의 데이터 분석에서 호흡은 매우 중요했다. 그 분야의 최고전문가는 의뢰한 사람이다. 그는 분석방법이나 알고리즘 같은 건 전혀 모른다. 그러나 그의 노하우와 몸에 익은 경험은 어떤 알고리즘 보다 뛰어나다.

분석된 정량적 데이터와 의뢰자의 적극적 참여로 그 동안 보이지 않았던 새로운 데이터를 만들 수 있다. 파고드는 만큼 탄탄한 전략이 만들어질 수 있었다.

소셜 큐레이션. 지금 시대에는 데이터 자체 보다 그 중에서 의미있는 데이터를 골라내는 개인의 관점이 훨씬 귀중하다. 공감! 우리회사가 하는 데이터 분석 통한 타깃마케팅도 일종의 큐레이션 영역에 속함. 검색광고도 DA광고에 비해 적중률이 높은 것이 사실이나 검색광고의 단점 중 하나는 낮은 전환율. 이 전환율을 높이는데 가장 좋은 방법이 온라인 데이터분석과 큐레이션 통한 타깃 마케팅.

효과 좋았던 케이스. 특정 질환으로 고생중인 환자들의 고충사례를 수집하여 분석 후 병원 신환 수를 높인 경우와 학부모 니즈를 분석해서 학습지 수강생을 증가 시킨 경우가 데이터 분석의 힘. 외식업종과 레져, 뷰티분야도 고객의견이 많아 분석해 보기 좋은 업종. 여성화장품을 조사해 봤는데 관련 제품 생산업체가 알면 유익할 정보가 가득.