결국 소셜도 웹이고, 소셜미디어 성과를 측정하기 위해 개별 소셜미디어 채널에서 확인할 수 있는 데이터만 들여다보기 보다는 소셜미디어 지표 데이터와 웹데이터를 연동 분석했을 때 얻을 수 있는 인사이트가 더 풍부하고, 소셜미디어 활동과 비즈니스 성과 간의 연관관계도 더 명확히 이해할 수 있기 때문입니다.

그래서, 오늘은 소셜과 웹 연동 분석을 어떻게 할 수 있는지, 실제 분석 사례와 관련 분석 화면을 가지고 설명해 보고자 합니다.

우선, 소셜미디어 활동과 관련된 여러가지 지표 데이터와 매출, 구매전환과 같은 실질적인 비즈니스 성과 데이터를 한데 모아 놓고 추이 그래프를 그려볼 필요가 있습니다.
최근 소셜 분석 관련 툴들의 변화는 웹 분석 툴 또는 내부 CRM 솔루션과 연동되어 아래와 같은 그래프를 자동으로 그려 준다는 점인데요, 자동화하기 어렵다면 엑셀 수작업을 통해서 아래와 같은 그래프는 간단히 얻을 수 있습니다.
(단, 데이터 작업이 어렵다기 보다는 담당자 권한이 없어 내부 매출 데이터와 같은 중요 재무 데이터에 접속이 불가능할 수 있습니다. 소셜미디어 ROI 입증이 어려운 이유가 스킬셋의 문제라기 보다는 이렇게 조직적 문제인 경우가 종종 있지요)

소셜 활동 지표와 비즈니스 성과 지표 간의 상관 관계 분석

소셜 활동 지표와 비즈니스 성과 지표 간의 상관 관계를 분석하기 위해 데이터를 마련하고, 이 데이터를 시간대 별, 요일 별로도 정리해 보고, 업데이트 주기 별 매출 데이터 변동 추이도 분석해 보고, 게시글을 유형 별로 정리해서 게시 글 유형 별 매출 및 소셜 지표 변화도 확인해 보면 아래와 같은 다양한 Business Question 에 대한 해답을 얻을 수 있습니다.

- 게시 글을 올리는 최적의 시간대, 요일은?
- 게시 글 업데이트 최적 주기는?
- 입 소문 유발에 효과적인 게시글의 속성은?
- 비즈니스 성과 지표에 가장 영향을 주는 소셜미디어 활동은?

이렇게 분석에 있어서 제일 중요한 것은 Business Question 입니다.

소셜미디어를 운영하는 담당자라면 누구나 내심 품고 있을 질문 중 하나가 “어떤 콘텐츠가 가장 좋은 반응을 가져오는가?” 일 것입니다.
이 때 질문이 “어떤 제품에 대해 이야기할 때 가장 반응이 좋은가? “이면 올리는 콘텐츠를 제품 카테고리 별로 분류하여 분류 별 소셜 반응 + 매출 반응을 보고,
“어떤 톤&매너의 콘텐츠가 반응이 좋은가?”이면 톤&매너 별로 콘텐츠를 분류하여 분류 별 소셜 반응 + 매출 반응을 살펴보면 될 것입니다.

아래는 “어떤 제품에 대해 이야기 할 때 버즈량과 같은 소셜 지표 뿐만 아니라 매출과 같은 비즈니스 성과 지표가 영향을 받는지” 확인을 위해 소셜 게시글들을 제품 유형 별로 버즈량, Reach, Sentiment 로 분석한 다음, 제품 유형 별 제품 콘텐츠 뷰, 주문수, 매출액 같은 웹분석 툴에서 제공하는 데이터를 연동 분석 한 예시입니다.

소셜 활동 지표와 사이트 활동 지표 연계 분석

이렇게 데이터를 만들어 놓고 중요한 것은 데이터에 대한 Reading 입니다. 의미있는 지표가 낮다면 왜 낮은지, 높이기 위해선 어떻게 해야 할지, 높은 것들은 또 이유가 뭔지, 나한테 주는 시사점은 뭔지 들여다 보아야 제대로 된 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다. 데이터를 들여다 보고 난 다음에 “So What?” 또는 “Next Action Item?” 이라는 질문에 아무런 답변을 얻지 못한다면 그냥 데이터 가지고 놀기에 불과할 테니까요

웹분석 데이터와 연동이 어려우면 아래와 같이 소셜미디어 채널에서 제공하는 데이터만 가지고 카테고리 별 분석을 해도, 어떤 유형의 콘텐츠가 좋은 반응을 일으키는지에 대한 해답은 얻을 수 있습니다. 최소한 가장 호응이 좋은 콘텐츠와 그렇지 않은 콘텐츠에 대한 이해를 높여 점점 고객의 호응을 높일수 있는 방향으로 콘텐츠를 튜닝해 나갈 수 있을 테니까요… 여기서 튜닝을 이 쪽 분석 업계에서는 최적화라고 표현하지요.

콘텐츠 분류 별 페이스북 지표 분석

그 다음 소셜미디어 성과 측정을 위해 소셜+웹 연동 분석해야 될 부분은 고객 세그먼트 분석입니다. 소셜미디어 채널들을 통해 유입된 고객이 다른 고객들보다 사이트에서 보다 많은 매출을 일으키고 있다면 소셜미디어의 ROI 를 회사 내부적으로 어필하는 것은 전혀 문제가 되지 않을 것이기 때문입니다. 실제로 KT 의 경우 SNS 를 통해 KT 올레샵을 방문한 사람들의 구매 전환율이 신규 방문자보다 12% 높다는 분석 결과를 발표한 적이 있습니다. (블로터 “SNS 타고 온 이용자가 상품 구매에 적극적” 기사 참고)

국내 분석 툴들은 세그먼트 분석 기능이 약한 편이라 이런 분석이 쉽지 않지만, 무료 웹분석툴인 구글 애널리틱스 (Google Analytics)나 유료 웹분석 툴인 어도비 사이트캐털리스트(SiteCatalyst) 를 쓰면 간편하게 고객 세그먼트 별 사이트 내 행동 분석을 할 수 있습니다. 아래는 구글애널리틱스에서 소셜미디어 채널을 통해 사이트에 유입된 방문자들을 별도의 세그먼트로 정의하는 화면입니다.

구글애널리틱스 소셜미디어 세그먼트 생성

우선, 포함/제외 옵션을 선택하는데, 소셜미디어를 통해 유입된 고객들을 세그로 구분해 줘야 되기 때문에 포함 옵션을 선택합니다. 다음으로 일치인지, 포함인지 등의 조건을 선택해 줍니다. 여기서는 개별 사이트 도메인 주소와 일치 조건을 걸어줄 것이기 때문이 정규식 일치를 선택합니다. 마지막으로 소셜미디어 채널로 정의하는 사이트들 도메인 주소를 입력해 줍니다.

GA Social Channel RegEx

구글애널리틱스의 경우 정규식을 이용하면 데이터 정제와 고객 세그먼트 생성이 보다 정교하게 가능한데요, 이 부분은 고급 기술이기 때문에 저같은 경우 내공이 높은 해외 전문가들이 이미 만들어 놓은 정규식을 검색해서 활용하는 편입니다. 구글애널리틱스에서는 자신이 만들어 놓은 세그먼트 생성 룰을 공유, 배포하는게 가능하기 때문에 남이 만들어 놓은 좋은 세그먼트 정의를 얼마든지 자유롭게 활용할 수 있습니다. 참고로, 제가 만들어 놓은 소셜미디어 유입 고객 세그먼트를 가져다 쓰시려면 https://www.google.com/analytics/web/permalink?uid=Cenh3boKTJG02C6lKSoaTw 링크 주소를 카피해서 브라우저 창에 붙여 넣기 하시면 됩니다.

만일, 보다 고도화 된 웹분석 솔루션을 사용하고 있다면 아래와 같은 분석 리포팅이 가능합니다.

Social Segmentation

소셜+웹 분석에서 또 한가지 빠지면 안되는 부분이 소셜 공유 버튼에 대한 분석입니다. 최근, 웹사이트를 리뉴얼하면서 소셜 공유 버튼을 개별 상세 페이지에 다는 경우가 흔해졌습니다. 아래는 삼성전자에서 개별 제품 소개 페이지 상단에 소셜 공유 버튼을 두어, 자사의 제품 정보를 소셜미디어 공간에 손쉽게 공유할 수 있도록 하고 있는 예시입니다.

Social Share Button Example

이렇게 소셜 공유 버튼을 달았다면, 이제는 각 소셜 공유 버튼의 클릭율 뿐만 아니라 해당 버튼 클릭을 통해 소셜 공간에 게시된 글의 링크를 타고 다시 사이트로 유입된 고객들은 얼마나 되는지, 컨텐츠를 얼마나 많이 보고 또 궁극적으로 구매하는지 궁금할 것입니다. 아래는 공유 버튼 이용 건수를 콘텐츠 유형 별로 분석하여 공유를 통해 유입된 고객이 가장 많이 본 콘텐츠 유형을 분석한 사례입니다. 예시가 매출까지 분석한 화면이면 좋겠지만, 아래 예시는 소셜 공유 기능 이용율 + 사이트 내 콘텐츠 이용율을 연동 분석한 경우이며, 중요한 것은 이렇게 공유된 콘텐츠를 통해 유입된 고객들의 매출이 얼마나 되는지까지 보아야 소셜 공유 기능의 경제적 가치를 분석할 수 있다는 점이고, 똑똑한 웹분석 툴이 있다면 분석이 어렵지 않다는 점입니다.

소셜 공유 기능의 유효성 확인

소셜과 웹을 연동분석하는데 있어 또 하나 유용한 방법은 소셜미디어를 통해 공유되는 링크에 캠페인 코드를 삽입하여 분석하는 방법입니다. 캠페인 코드를 삽입한다는 의미는 예를 들어 소셜미디어를 통해 자사 사이트에서 진행하는 특가 이벤트 정보를 프로모션하고자 한다고 가정했을 때 특가 이벤트 페이지 url 이 www.mysite.com/event.html 이라고 할 것 같으면 분석툴이 소셜미디어 캠페인을 통해 이 페이지에 유입되었음을 알 수 있도록 url 에 www.mysite.com/event.html?campaign_id=1234와 같이 url에 캠페인 트래킹 태그를 추가한다는 의미입니다. 특히, 이렇게 태그를 추가한다음 url 단축 서비스를 이용해 단축 링크를 소셜미디어 공간에 배포할 경우 트위터와 같은 글자 제한이 있는 서비스에서도 제약이 없고, url 단축 서비스에서 자체적으로 제공하는 분석 결과도 확인이 가능합니다.

캠페인 코드 추가

이 캠페인 트래킹 태그를 스마트하게 사용한다면 아래와 같이 어떤 캠페인을 어떤 소셜미디어 채널에 몇 시 때에 보내는지를 모두 코드에 추가하여 분석을 할 수 있습니다.

소셜미디어 캠페인 트래킹 태그 예시

이러한 캠페인 코드를 잘 활용하면 마케팅 채널 별 효과 측정이 가능하며, 아래는 캠페인 코드를 통해 파워블로거와 같은 소셜미디어 공간 내 영향력자를 통해 자사 관련 프로모션 정보를 링크로 확산시켰을 경우 개별 영향력자 별 성과를 분석한 예시입니다.

파워블로거 마케팅 효과 측정

사실, 제가 개인적으로 관심있는 부분은 소셜미디어 공간에 퍼져있는 각 개인의 선호도, 취향, 취미와 같은 정보들을 어떻게 웹상의 행동 데이터와 연결하여 분석하느냐 하는 점이며, 페이스북의 오픈그래프 같은 데이터를 제대로 활용한다면 불가능한 것도 아니라고 생각하고 있습니다. 또한, Radian6 와 같은 소셜미디어 분석 툴들이 웹분석 데이터와 연계 분석이 가능하도록 다양한 플러그인 및 API 연동 기능을 제공하고 있는 만큼 소셜미디어 공간에 자사 브랜드에 옹호적인 발언을 하고 있는 사람들이 실제로 우리 사이트에서 매출도 많이 일으키고 있는지 증명해 낼 수 있고, 또한, 현재도 이를 구현해서 분석을 하고 있는 기업도 많지는 않지만 있다고 들었습니다.

결론적으로, 이러한 기술이 좀 더 보편화 되고 이용하기에 비용도 낮아진다면 소셜미디어 공간의 여러가지 정보들과 웹상의 행동 데이터를 기반으로 개별 고객 한 사람 한 사람 별로 타겟팅된 콘텐츠와 오퍼를 제공하는 것도 가능하다고 생각합니다. 정보의 홍수 속에서 기업들은 너무나도 희박해져 가고 있는 고객의 “관심”이라는 자원 자체를 열렬히 갈구하고 있는 상황입니다. 이 때 소셜미디어 데이터와 웹 행동 데이터를 제대로 레버리지 해서 개별 고객 별로 보다 관련성 높은 메시지를 전달할 수 있는 능력을 갖춘다면, 특히나 개별 고객 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤 메시지를 실시간으로 전달할 수 있다면, 그렇지 못한 기업보다는 훨씬 우위에 설 수 있는 것은 당연한 일일 것입니다.

참고로, 아래는 개인에게 관련성 높은 정보, 즉, 개인화가 ROI 와 고객 Engagement 에 미치는 영향을 나타낸 자료로 이러한 제 주장이 허황되지 않음을 일부 뒷받침해 줄 수 있을 듯 합니다.

개인화 정보가 ROI 및 Engagement 에 미치는 영향

※구글애널리틱스 이야기가 많이 나왔는데 구체적으로 하는 방법에 대해 궁금한 점이 있을듯 하여 참고자료로 “구글애널리틱스로 소셜미디어 트래킹하기”를 첨부합니다. 단, 구글애널리틱스에 대한 기본 개념이 없을 경우에는 이해가 어려울 수도 있으니, 필요한 경우 http://social-insight.co.kr/?p=556 정보를 참고하시면 됩니다.

GA로 소셜미디어 트래킹하기

첫번째 강좌 [구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입 에서는 구글 애널리틱스 이용을 위한 준비 단계를 주로 설명했습니다.
계정을 어떻게 만들고, 구글 애널리틱스가 자신이 운영하는 웹사이트를 분석할 수 있도록 트래킹 코드는 어떻게 얻어서, 사이트에 삽입하는지 등등이요…

오늘은 구글 애널리틱스 분석을 위한 준비가 완료됐다고 가정을 하고 실제 리포팅 페이지 보기의 기초인 대쉬보드 및 그래프 기능을 설명할 예정입니다.

앗참, 그 전에 구글 애털리틱스 프로필에 대한 개념을 짚고 넘어가겠습니다. 리포팅은 프로필 별로 확인할 수 있기 때문입니다.
분석해야 될 웹사이트에 대해 분석과 관련된 설정 값을 저장한 한 세트를 보통 프로필이라고 하는데요, 구글 애널리틱스 이용자들은 하나의 계정으로 여러개의 프로필을 생성할 수 있습니다.
즉, 구글 계정 이용자들은 여러개의 구글 애널리틱스 계정을 가질 수 있고, 개별 구글 애널리틱스 계정에 여러 웹사이트에 대한 분석 설정 (프로필)을 생성할 수 있습니다.
이러한 계층 구조를 이해하기 쉽게 도식화 하면 아래와 같습니다.

Google Analytics Heirarchial Structure

하여, 저도 제 개인블로그에 대해 여러 개의 프로필을 생성했습니다. 구글 애널리틱스는 프로필에 설정된 분석 세팅을 적용하여 데이터 처리를 하기 때문에 프로필 별로 설정이 다르면 데이터도 다르게 쌓입니다.
그래서, 하나의 사이트에 대해서도 아주 기본적인 설정만 한 Raw Data 수준의 프로필, 일반적인 리포팅을 위한 프로필, 고급 설정 및 고급 분석을 테스트해 보기 위한 프로필 이 세가지는 가지는 가지고 있는 것이 바람직합니다.
그래야, 잘못된 설정으로 테스트 프로필, 리포팅 프로필 데이터가 꼬이더라도 Raw Data 프로필을 통해 기본 데이터들은 보존할 수 있습니다.

Google Analytics Profile Management

보통, 개별 웹사이트 프로필을 생성하고, 트래킹 코드를 사이트 모든 페이지의 태그 앞에 삽입하고 나서 생성된 프로필을 확인해 보면 아래와 같이 느낌표로 표시됩니다.

트래킹 코드가 제대로 작동 돼 구글 분석 서버가 데이터 수집 및 분석을 제대로 처리해야지만, 리포팅이 가능하기 때문이며, 3~4시간 정도 기다리면 느낌표가 없어지며, 그 때부터 분석 결과 리포팅을 확인할 수 있습니다.

리포트를 보려면, 생성된 프로필 옆에 View Report 를 클릭합니다.

아래 화면은 구글 애널리틱스 리포트 보기 첫 화면, 대쉬보드입니다. 대쉬보드는 말 그대로 계기판인데요, 운영하고 있는 사이트의 퍼포먼스를 한 눈에 볼 수 있도록 몇 가지 중요한 지표를 한 페이지에 요약해 보여주고 있습니다.

Goggle Analytics Dashboard

구글에서는 사이트 별로 중요한 KPI 가 다르기 때문에 아래와 같이 개별 리포트 페이지 별로 대쉬보드에 추가하기 기능을 제공하고 있습니다.

Add to Dashboard

또한, 대쉬보드에 너무 많은 항목이 있을 경우 필요없는 항목은 바로 그 자리에서 삭제할 수 있고, 서로 위치 변경도 할 수 있습니다.

구글 애널리틱스의 또 하나의 강점은 정말 파워풀한 트렌드 그래프 기능입니다. 리포트 페이지 상단에는 설정 된 기간 내의 방문자 수 추이 그래프가 기본으로 보이는 데요, 그래프 상단의 탭을 클릭하면, 두 개의 지표 그래프를 비교한다든지, 사이트 전체 데이터와 비교하는 설정을 제공합니다.

Google Analytics Trend Graph

아래는 그래프 내 두 개 지표를 비교하기 기능을 사용했을 때의 예입니다. bounce rate (달랑 하나의 페이지 또는 포스트를 보고 떠난 사람의 비율)과 매출을 비교해 보았는데요, bounce rate 와 매출이 서로 반대로 움직이는 게 그래프를 통해 바로 확인할 수 있습니다. 사이트에 여러 페이지를 둘러보지 않고 바로 떠나는 사람이 많을 수록 매출이 떨어진다는 것을 바로 알 수 있는 것이지요.

compare two metrics

Compare To Site 기능의 경우 방문 유입 경로 간에 비교를 할 때 적절하게 쓰일 수 있는 기능입니다.
예를 들어, blogger.com 사이트로부터의 유입 된 방문자 비율이 전체 방문 되는 지 보려고 할 경우, 우선, Traffic Source 페이지에서 blogger.com 사이트를 선택 –> 그래프 상단 탭에서 Compare To site 를 선택

traffice-source

Compare To Site

예전에 로그 분석 툴 성능이 그다지 훌륭하지 않던 시절에는, Raw Data 를 다운 받아 엑셀에 가져와 직접 그래프를 이것 저것 그려가며, 지표 간에 비교하고, 전체 데이터랑 부분 데이터를 비교 했었는데, 이제는 그래프 설정 값만 바꿔 가며, 바로 바로 궁금증을 확인할 수 있게 된 것입니다.

시간을 가지고, 그래프 설정만 다양하게 바꿔가며 데이터 확인을 해 봐도 사실 많은 인사이트를 얻을 수 있기 때문에 그래프 다루기는 반드시 직접 해 보시기를 추천드립니다.

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[구글 애널리틱스 강좌 리스트]

[구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입
[구글 애널리틱스 강좌 2]대쉬 보드 및 그래프 보기

접속 주소는 http://www.google.com/analytics/ 이며, 접속하면 아마도 아래와 비슷한 페이지가 뜰 것입니다.
(혹시, 페이지가 영어로 뜨면 상단의 언어 선택을 한국어로 바꿔 주시면 됩니다. )

Googla Analytics Main

그 다음 필요한 것은 Google 계정입니다. 제 경우엔 이미 gmail 계정을 가지고 있어 바로 구글 계정 로그인 페이지로 이동했으나, 그렇지 않을 경우 Google 계정부터 만드셔야 합니다.
(Google 계정 만드는 법은 생략)

googleanalytics_login

아래는 구글계정으로 로그인 후 Google Analytics 에 가입하기로 넘어갔을 때의 화면입니다.

ga_register (Click to Enlarge the image)

이제 운영하고 있는 사이트의 주소, 국가 선택, 시간대를 선택합니다. 여기서 시간대를 기본으로 두고 다음 단계로 넘어가 버리면, 데이터가 미국시간으로 맞춰지기 때문에 반드시 대한민국으로 설정을 선택하셔야 합니다.

ga_regist_step2 (Click to Enlarge the image)

이름, 성, 국가 정보도 입력해 줍니다.

ga_register_step3 (Click to Enlarge the image)

약관 동의..

ga_register_step4 (Click to Enlarge the image)

드디어 트래킹 코드 추가 페이지가 보입니다.

ga_register_step5 (Click to Enlarge the image)

트래킹 코드를 설정하는데는 3가지 옵션 중 하나를 선택해 줘야 합니다.

1) 단일 도메인 –> 가장 심플한 옵션입니다. 단일 도메인 주소로 웹사이트가 운영될 때 선택하면 됩니다.

2) 여러 하위 도메인을 보유한 단일 도메인 –> www.mysite.com 외에 news.mysite.com, store.mysite.com 과 같이 mysite.com 앞에 여러개의 하위 도메인을 운영하는 사이트일 경우에 선택하면 됩니다.

예: www.tistory.com
apps.tistory.com
store.tistory.com

3) 다수의 최상위 수준 도메인
–> 말 그대로 여러개의 도메인 주소로 웹사이트가 운영되는 경우입니다.
국문 버전 도메인 주소, 영문 버전 도메인 주소가 각각 다른 경우도 이에 해당 됩니다.

예: ottugui.tistory.co.uk
ottugui.tistory.edu
ottugui.tistory.net

그 외 애드워즈캠페인 추적 옵션을 선택하면 별도로 애드워즈 연결 정보 입력 창이 뜹니다.
구글 애드워즈에 광고 캠페인을 운영하고 있을 경우 선택하면 웹 방문 데이터와 광고 데이터를 연동분석해 줍니다.

보다 고급 설정을 위해 고급 탭을 선택하면 모바일 사이트를 위한 트래킹 코드도 얻을 수 있고, 보다 고급 유저는 코드 자체를 자신의 입맛에 맞게 수정할 수도 있습니다만, 여기서는 심플하게 일반탭에서 단일 도메인만 선택하여 추적 코드(Tracking Code)를 얻겠습니다.

만들어진 추적코드(GA Tracking Code라고 보통 불림)를 사이트 CMS 에 접속해 태그 직전에 붙여 넣어 주면 Google Analytics 를 통한 사이트 분석을 위한 모든 준비는 끝납니다. (아래는 티스토리에서 트래킹코드 상입 시의 예시 화면입니다. )

ga_tracking_code_add (Click to Enlarge the image)

어떠신가요? 참 쉬죠~~잉~~

로그 파일을 별도로 저장하는 로그분석 서버 없이 간편하게 웹사이트 방문자 분석을 할 수 있는..
무엇보다 Google 의 파워풀한 웹 분석 기능과 리포팅 기능을 무료로 쓸 수 있는 Google Analytics 의 세계로 한 번 빠져 보시지 않으시렵니까??

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[구글 애널리틱스 강좌 리스트]

[구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입
[구글 애널리틱스 강좌 2]대쉬 보드 및 그래프 보기

해외 사례인지라 잘 와닿지 않을 듯 하여 국내 사례 또 하나 올립니다.

아래 이미지는 모 화장품 브랜드에서 광고 모델을 교체한 직후 광고 모델 관련하여 온라인 게시글에 자주 나오는 단어들을 빈도 분석한 결과의 예시 화면입니다.

보시면 아시겠지만, 네티즌들이 그 광고 모델을 어떤 단어들을 쓰면서 어떤 평가를 하고 있는지, 단어 몇가지만 봐도 적나라하게 광고 효과 분석이 가능함을 알 수 있습니다.

기업들의 경우 광고 모델 선정 및 광고 모델에 대한 반응 조사를 위해 상당히 많은 돈을 쓰며, FGI, 설문조사 등의 리서치 활동을 하고 있는 것으로 알고 있습니다.
그러나, 사실 이런 광고 모델에 대한 반응은 아래와 같이 간단히 소셜 데이터를 수집해서, 키워드 분석을 하는 것만으로도 인사이트를 얻는데는 충분하지 않을까 생각합니다.

광고 모델 이미지 분석

이러한 모니터링은 사실 형태소분석기만 있으면 그렇게 어렵지 않게 행할 수 있습니다.

아래는 순전히 제 개인적인 호기심으로 국내에 안드로이드 폰이 출시되기 직전 시점의 여론이 궁금해 진행한 키워드 분석 사례입니다.

분석대상 기간 : 3월 1일 ~ 3월 10일간의 트위터 글
키워드 : 안드로이드

안드로이드 키워드 분석 사례- 상위 20개 키워드

위의 키워드로부터 얻은 저의 인사이트는 아래와 같습니다.

1) 안드로이드는 역시 아이폰의 대항마로서 가장 자주 언급되고 있다는 점
2) 개발자와 개발 관련 이슈가 다음으로 자주 언급되고 있다는 점
–> 즉, 안드로이드폰을 준비하고 있는 제조사, 이통사는 개발 관련 이슈와 커뮤니케이션도 별도로 필요할 것 (개발자 커뮤니티 별도 대응이라든지..)

3) 안드로이드 폰 제조사 관련 삼성 및 LG도 자주 언급되고 있다는 점

(기대 및 구매 의사를 표현하는 긍정적 의견과 부정적 의견 공존하고 있음, 긍정이 많은지 부정이 많은지는 상세 분류 분석 들어가야 하나, 리소스 한계 상 생략)

4) OS 관련 이슈가 안드로이드에 대해 뜨겁게 회자되고 있음

5) 그외 국내 시장 환경, 이통사들의 정책, 전략 등도 자주 언급되고 있음

6) 특이하게 chanjin 이라는 키워드가 13위에 오른 것은 그만큼 이찬진이라는 1 개인의 트위팅이 트위터 공간에서 미치는 파급력이 크다는 것의 반증일 듯 함

아이폰 출시 직후 키워드 분석

제가 키워드 분석하다가 또 하나 재미있는 점을 발견하게 된 것은 매체에 따라서, 똑같은 제품 또는 브랜드에 대해서 여론이 다르다는 점입니다.

위의 이미지는 2009년 12월 초에 아이폰 출시 직후 반응을 알아보기 위해 트위터 글과 블로그 글들을 키워드 분석한 결과입니다.

흥미로운 점은 트위터는 IT파워 유저가 많다는 특성이 반영돼, 사용후기, 배송 관련 불만, 성능에 대한 이야기 등 구체적인 이야기가 많았던 반면, 블로그는 출시 소식과 소개글과 같은 일반적인 글들이 많았다는 점입니다.

이렇게 매체 별로 여론이 다를진데.. 매체별로 같은 커뮤니케이션 전략을 쓰면 당연히 안된다는 팁도 얻을 수 있을 듯 합니다.

결론적으로….

소셜미디어에 있는 데이터는 들여다 보면 들여다 볼 수록 떡이 나옵니다.

이렇게도 바라보고 저렇게도 바라봐서, 좋은 인사이트 얻어서 돈 많이 버는 날이 왔으면 좋겠습니다~~~

@ottugui

이 나만의 페이지의 경우 html 컨트롤이 가능해 GA 코드 삽입도 가능한데요,

오늘은  GA 코드를 생성하여, Facebook Static FBML 에 추가하는 방법을 Step By Step 살펴보도록 하겠습니다.

1) Google Analytics 에 로그인해서 새로운 웹사이트 프로필을 생성합니다.

Google Analytice New Website Profile

2) Tracking Image 얻기

페이스북에서는 자바스크립트 사용이 제한되기 때문에 이를 피하기 위해서는 custom image 를 생성해야 합니다. 고맙게도 http://ga.webdigi.co.uk/ 사이트에서는 custome image 를 생성하게 해주는 무료 툴을 제공하고 있습니다.

FBGA 코드 생성기 바로 가기 –> ttp://www.webdigi.co.uk/blog/apps/fbgat-facebook-google-analytics-tracker/

FBGA Code Generation

위 코드 생성기를 사용하는 방법은 우선, 1)번에서 새 웹사이트 프로필을 생성하면서 만들어진 트래킹 코드에서 자신의 UA-XXXXX 부분을 찾아 첫번째 입력칸에 넣어 준 다음, Domain 에는 1)번 프로필 생성 시 설정한 facebook.com 을 그대로 써 주고, Page Link, Page Title 부분에는 Google Analytics 보고서에서 어떤 타이틀과 제목으로 보고 싶은지 임의로 지정해 주면 됩니다.

그렇게 해서 입력 란을 모두 채우고 하단의 Generate Code 를 누르면 그 아래 입력 필드에 <img ~~ 로 시작되는 코드가 생성이 됩니다.

3) 생성 된 코드 페이스북 페이지에 추가하기

2)번에서 생성한 코드를 카피한 다음 Static FBML 과 같은 앱을 이용해 페이스북 페이지에 추가해 주면 24시간 정도 지나면 Google Analytics 는 페이스북 페이지의 방문 정보를 트래킹하기 시작합니다.

Static FBML 을 이용하려면

① 해당 App 페이지 방문  http://www.facebook.com/apps/application.php?id=4949752878 2) 하여 좌측 메뉴에서 내 페이지에 추가를 선택

② 내 페이지로 가서 좌 상단 페이지 로고 바로 밑에 페이지 편집 클릭

③ FBML Application 을 찾아 수정 클릭

fbml

④ 트래킹 소스 코드 FBML 수정 페이지에서 붙여 넣기 후 하단의 변경내용 저장 버튼 클릭

fbml-edit

이렇게 모든 작업을 끝낸 후 하루쯤기다리면 데이터가 제대로 수집되는 지 확인이 가능합니다.

혹시 방법이 헷갈리시는 경우 http://craftyman.net/google-analytics-facebook/ 의 동영상을 보시면 언어는 달라도 스텝 바이 스텝 동영상을 보실 수 있습니다.

이 글은 http://www.socialmediaexaminer.com/how-to-add-google-analytics-to-your-facebook-fan-page/ 페이지 내용을 편역했습니다.

여기서 더 나아가 FBJS (페이스북에서 제공하는 스크립트 언어) 를 활용하면 더욱 더 심오한 분석이 가능하지만, 아직 FBJS 를 마스터하지 못한 관계로 관련 링크만 덧붙입니다. http://www.webdigi.co.uk/blog/2010/tracking-user-engagement-on-facebook-fan-pages/