데이터 분석을 하면서 처음에 시행착오를 경험하게 된다. 아니 지금도 미래의 어느 시점에 가서 보면 시행착오의 한 지점에 있는지도 모른다. 지금 생각해 보면 속된 말로 손발이 오그라들 정도로 득의양양했던 때도 있었다. 대단한 무엇인가를 발견한 듯한 생각에서 말이다. 점차 시간이 지나면서 다양한 업종, 기업으로부터 프로젝트를 맡아 수행하면서 뭔가 빠진것 같은 느낌을 지울 수가 없었다. 각 프로젝트 마다 연결고리가 있는 것 같은데 그걸 찾지 못하고 있었던 것이다. 처음에는 업종, 아이템, 그리고 클라이언트의 요구사항에 맞춰 데이터 분석을 했다. 이 과정에서 보니 업종이 다름에도 일종의 패턴이 있음을 알게 되었고 그 중심은 ‘사람’이라는 것을 찾았다. 어떤 행동의 […]

검색 광고(오버추어, 네이버 CPC) 분석은 매우 단편적이다. 그래서 검색 광고 만큼 편한 홍보 방법도 없다.   ‘결과 분석’ 중심의 검색 광고   CTR 대비 클릭 수를 체크하고 매출을 보면서 순위를 조정하면 된다. 물론 이 과정에서 단가 조정, 로그분석, 랜딩 페이지 바이레이션 등의 작업들이 있긴 하지만 결과를 보고 전략을 맞추는 식이다.   ‘원인 분석’ 중심의 SNS 마케팅   흔히들 얘기하는 빅 데이터다. 일방향적 검색 광고와 상호 인터랙션적 SNS 마케팅은 본질부터 다르다. 사람의 감정은 연속된 것이지 결코 독립적이거나 끊겨 있는 것이 아니다. 팀장한테 깨졌기 때문에 화가나고, 위로 받기 위해 카카오톡으로 친구한테 도움을 청하고 […]

이벤트를 하고도 욕 먹으면 담당자로서 여간 서운할 수가 없다. 이벤트에는 어김 없이 체리피커(cherry picker)가 모이는데 SNS 이벤트에서는 친구 초대(소환)가 쉬운 만큼 기업 이벤트 전문 사냥꾼 사이에서 정보를 공유하고 있어 그들은 친구들끼리 무리 지어 단체 행동을 하기도 한다. 페이스북 운영자는 이러한 체리피커 관리를 잘 할 필요가 있다. 빅풋9은 이벤트 전문 체리피커를 블랙 리스트와 화이트 리스트 나누어 관리하고 있다. 처음에는 블랙 리스트에 있던 인물도 후에는 화이트 리스트가 될 수 있도록 조언하기도 한다. 페이스북 이벤트에서 체리피커를 잘 활용하는 것도 한 방법이기 때문에 이벤트 공헌도 높이는데 일정 부분 효과가 있다. SNS에서 갖는 individual 영향력에 대한 […]

고객 성향 분석을 통해 CPL과 CPA를 낮추고 CVR은 높이는 방법에 대해 고민 중이라면 이 방법을 참고해 보시길 바람. 올해 하반기부터는 다양한 대행사, 마케터들과도 협업을 하고 있으니 제안 주시면 언제든 경험해 보실 수 있음.

2014년에 있을 지방 자치단체 선거 전략에 이런 내용도 포함 되면 어떨까 해서 간단히 준비해 본 자료다. 사실 이전부터 꼭 해보고 싶었던 프로젝트가 있었는데 그 동안 여러 가지 일로 바빠 손도 못 된 것을 이제 시작해 본다. 대통령 선거와 그 이전 지방 선거를 보면서 선거가 끝난 후 상황에 대해 관심을 많이 갖지 않는 것 같아 안타깝다는 생각을 자주 했다.  가령, 박근혜 대통령이 당선이 된 후 사람들 반응은 어떻게 달라졌을까? 노원 병에 안철수 의원이 당선이 되었는데 그 후에는 주민들 생각이 이전과 어떻게 달라졌을까? 그래야 차기 또는 차차기를 노리는 전략을 세울 수 있지 않은가? […]

2007년 1월부터 2013년 6월까지 지역, 세대(연령), 언론사 기사에 등록된 독자 의견 분석. 약 690개 언론사, 기사 41만 건, 댓글 4,000 만 건(2013년 6월 12일 기준)

구글 검색을 이용한 주식투자로 326%의 수익률을 달성한 사례가 나왔다고 한다. 국내 주식투자에도 검색 데이터를 이용해 보면 어떨까? 2013년 3월~5월까지 재테크 관련 검색어를 분석해 본 결과 흥미로운 점을 찾을 수 있었다.

PIS에서는 공유(shared), 댓글(comments), 좋아요(likes), 댓글 좋아요(comment likes) 순으로 점수가 주어지기 때문에 팬 수가 많아 좋아요를 많이 받더라도 공유가 많이 될 만큼의 유니크한 컨텐츠가 아니면 PIS는 높게 나오지 않는다.

1. 페이스북 사용자 654만 명, 7,000만 개 좋아요, 트위터, 블로그, 카페, 아고라, 커뮤니티(뽐뿌, 클리앙, DC인사이드), 아고라 2. 인터넷 기사 70만개, 의견 1억 7천 만개 분석 경쟁사가 무엇을 어떻게 하고 있는지 분석하는 것도 의미가 있지만 더 실속있는 데이터는 (잠재) 시장, 고객이 원하는 것을 분석 페이스북의 행동패턴을 분석해 선호 브랜드 및 기업에 대해 파악하고 비교적 다양한 의견이 모아지는 기사에 달린 의견을 통해 SNS의 편향성 분석의 위험을 제거 함.   No related posts.

Facebook Fan 수 대비 PIS로 비교해 본 커피 브랜드 페이지 비교.