최근 “도아 (@doax) 님의 “트위터 영향력은 무엇으로 판단할까?” 라는 기사를 읽고 첨언을 해야겠다고 마음 먹고 있다가 이제서야 시간을 내서 글을 씁니다.
작년 트위터 바닥에서 “팔로워 수” 를 늘려 주고 돈을 받는다는 알바와 대행사가 등장하면서 팔로워 수가 과연 기업이나 개인 계정의 성과를 측정하는데 적당한 지표인가에 대한 문제 제기는 꾸준히 있어 왔고, 다행히도 이제는 팔로워 수 외에 다른 지표도 비중있게 보는 경우가 늘어나고 있는 듯 합니다.
저같은 경우 주변에서 자문을 구하면, 글 자체에 대한 평가를 할 때는 글이 받은 RT, 멘션 횟수, Favorited 된 횟수, 링크를 포함했을 경우 링크 클릭율이 중요하고, 계정에 대한 평가를 할때는 RT, 멘션 받은 수, Favorited된 횟수, 리스트된 수, Klout Score 등을 팔로워 수와 함께 보시기를 추천하되, 팔로워 수는 반드시 팔로잉과 함께 비교해 보시도록 조언합니다.
그러면서, 이런 데이터들을 확인할 수 있는 다양한 트위터 분석 서비스들을 함께 소개하지요.
그러면서 제가 빠지지 않고 트래킹하기를 강조하는 것은 바로 구글 애널리틱스(Google Analytics) 와 같은 로그 분석툴을 활용한 트위터 레퍼러 분석인데요, 마침 이러한 제 주장을 잘 백업하는 사례 연구를 두 가지 소개해 드리고자 합니다.
1) 첫번째 사례
아시다시피, 레이디가가는 2010년 6월 시점에 이미 6백5십만 가량의 트위터 팔로워를, 브리트니 스피어스의 경우 6백만, 애쉬튼 커쳐의 경우 5백80만의 트위터 팔로워수를 자랑하고 있었죠. 그런데, 매셔블에서는 이러한 엄청난 수의 팔로워수를 자랑하는 유명인들의 경우 트위터에서 인기가 있는 것은 사실이지만, Kim Kardashian 이라는 조금은 덜 유명한 셀레브러티의 경우 인기에 영향력까지 제대로 갖추고 있다고 진단을 했습니다. (http://mashable.com/2010/10/01/twitter-kim-kardashian/ 기사 참고)
그 이유는 바로 아래 그래프 때문인데요..
Kim Kardashian의 경우 트위터를 통해 자신의 공식 웹사이트로 유입되는 트래픽면에서는 여타 유명인들의 추종을 불허한다고 하네요. 그녀는 팬들에게 자신의 유러피안 풍 옷을 입은 사진을 보여주거나, 자신의 생일 파티에 초대하는 콘테스트를 열거나, 유방암 캠페인에 초대하거나와 같이 끊임없이 자신의 웹사이트의 컨텐츠를 보고, 참여하도록 유도하는 글들을 트위터 공간에 지속적으로 내보내고 있습니다.
그 결과 아래의 그래프처럼 트위터를 통한 자신의 공식 웹사이트로의 유입률이 거의 구글을 따라 잡게 된 것이지요
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그런 측면에서 봤을 때 트위터에서 팔로워 수가 많아 인기가 많다는 것과 트위터를 통해 자신의 웹사이트로의 유입을 확대하는 것과 같이 영향력을 행사하는 것은 별개의 문제라고 볼 수 있을 듯 합니다.
2) 두번째 사례
최근에 http://econsultancy.com 이라는 B2B 컨설팅 서비스를 제공하면서 양질의 블로그 콘텐츠 서비스를 하고 있는 곳에서 자신들의 구글애널리틱스(Google Analytics) 분석 결과를 블로그 포스팅을 통해 공유했는데요..(http://econsultancy.com/us/blog/7217-how-econsultancy-measures-twitter-via-google-analytics 글 참고)
그들은 트위터에 블로그 글을 공유하기 위해 bit.ly 나 goo.gl 과 같은 주소 축약 서비스를 쓰기 전에 항상 아래와 같이 구글애널리틱스를 위한 트래킹 코드를 url 에 추가해 줍니다.
http://econsultancy.com/uk/blog/7212-google-s-farmer-update-who-was-hurt-the-most?utm_source=twitterfeed&utm_medium=twitter
그렇게 사전작업을 해 줬기 때문에 아래 이미지와 같이 트위터에 공유한 링크를 통해 들어온 방문 수 데이터가 첫번째 줄 Twitterfeed 항목으로 보여지게 되는 것입니다.
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그들은 위와 같은 로그 분석 데이터를 통해 트위터 닷컴의 검색 등을 통해 자연스럽게 유입되는 비율보다 자신들이 의도적으로 트위터에 내보내는 글들이 더 많은 트래픽을 가져올 뿐만 아니라, 훨씬 더 많은 페이지를 훨씬 더 오랫동안 보도록 하는 효과가 있다는 걸 확인할 수 있었습니다.
와… 이 친구들 정말 멋집니다. 데이터는 Drill Down, 깊이 파면 팔수록 인사이트를 얻을 수 있지요.
그들은 더 나아가 구글애널리틱스의 고객 세분화 분석 기능과 전자 상거래 트래킹 기능을 활용해 아래와 같은 그래프를 확인합니다.
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위 그래프가 의미하는 바는 바로 트위터를 통해 유입되는 방문자들 중 58.81%, 거의 60%가 재방문 고객이라는 점입니다. 트위터를 통해 이들 사이트를 방문하는 고객들의 경우 이미 econsultancy.com에서 양질의 콘텐츠를 내보낸다는 걸 인지하고 재방문하는 경우가 그냥 링크 제목에 끌려 클릭해서 들어오는 신규 방문자들인 경우보다 더 많다는 걸 의미하네요. 트위터가 신규 고객 유입에는 덜 효과적이다라고 해석할 수도 있겠지만, 트위터가 고객의 재방문을 유도하기에 적합한 매체라는 반증일 수도 있겠습니다.
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한편, 위 그래프는 CRM 의 일반적인 법칙인 되돌아오는 고객이 더 많은 수익을 창출한다는 걸 증명해 줍니다. 사이트 내에서 이루어지는 전자 상거래 수익의 90%가 재방문 고객을 통해 창출된다는 그래프인데요. 물론, 구글애널리틱스에서 문의 창을 통해 인보이스를 거쳐 들어오는 주문은 트래킹 못하기 때문에 그 수치가 100% 맞지는 않지만, 재방문 고객이 수익의 대부분을 차지한다는 것은 분명해 보입니다.
[결론]
소셜미디어를 통해 다양한 PR, 마케팅 활동을 하면서 기본적으로 트위터에 공유하는 링크의 클릭율을 체크하고, 링크를 통해 들어온 고객들의 행동패턴이 다른 경로를 통해 들어온 고객들와 어떻게 다른지 분석하지 않는다면 그냥 do 만 할 뿐, 전략과 개선은 없습니다. 굳이 구글애널리틱스일 필요는 없습니다. 공짜 툴이기에 도입이 용이할 뿐이지, 국내에서 사용되는 다양한 툴들이 위에서 언급한 레퍼러 분석 기능을 제공하고, 심지어 네이버의 경우에도 유입 경로 데이터는 제공합니다. 자신이 하고 싶은 말을 트위터 공간에 마냥 쏟아내지 말고 고객의 반응을 함께 보면서 스마트하게 운영하는 우리가 되었으면 합니다.
