오늘 제가 다루고자 하는 주제는 “소셜 + 웹” 분석입니다.
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.
2 Comments