Tag Archive for "Social Analytics" tag

웹분석을 통해 소셜미디어 ROI 분석하기 실전연습

10월 30th, 2012 by Sun Young Kim | 2 comments

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 명확gl 이해할 수 있기 때문입니다.

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

소셜 분석(Social Analytics)의 유용성

7월 26th, 2011 by Sun Young Kim | 0

책쓰려고 작성해 놓았던 원고를 결국은 더피알에 보냈습니다. 어떻게 각색 돼 게재될 지 모르겠지만, 일단 원문은 보존해야 겠기에, 제 블로그에 공개합니다.

소셜 분석(Social Analytics)의 유용성

소셜미디어는 홍보 마케팅의 수단으로서 뿐만 아니라 고객 인사이트로서의 원천으로서도 큰 가치를 지닌다. 소셜 분석이 실질적으로 기업과 기관에게 어떤 가치를 지니는 지 그 구체적 사례를 살펴봄으로써, 소셜 분석 도입을 고민하는 기업 및 정부, 기관 등의 담당자들에게 그 유용성에 대한 실질적인 증거를 제시해 보고자 한다.

[공유]소셜 분석과 Business Intelligence 세미나 발표 자료

5월 15th, 2011 by Sun Young Kim | 0

지난 4월 28일에는 소셜미디어 경영전략과 성공모델 세미나에서 “Social Analytics 를 통한 Business Intelligence” 라는 거창한 제목으로 세미나 발표를 했었습니다. 소셜미디어가 홍보, 마케팅 관점에서뿐만 아니라 데이터 자체의 가치로 주목을 받을 시점이 곧 올 것이라는 이야기는 꼭 한번쯤은 다루고 싶었던 주제였기에 기쁜 마음으로 준비했었습니다.

[사례연구]트위터 레퍼러 분석을 통한 영향력 측정하기

3월 6th, 2011 by Sun Young Kim | 0

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. 또한, 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 보고 있다는 것을 확인할 수도 있습니다.

해쉬 태그 분석 이야기 하나 소개

2월 10th, 2011 by Sun Young Kim | 2 comments

지난 주말에는 Hash Tag 분석에 대한 참으로 흥미로운 책 한 권을 우연히 읽게 되었습니다. 저자인 Kevin Hillstrom 역시 저처럼 데이터베이스 마케팅, CRM 분석 쪽에서 경력을 쌓다 소셜 데이터의 흥미로움에 끌려 소셜 분석 쪽에 발을 담궜더군요.

특히, CRM 의 다양한 분석 기법을 소셜데이터에 적용하는 시험을 하고 실제로 의미있는 인사이트를 얻고 있었습니다.

저자는 소셜미디어 내의 특정 커뮤니티 내에서 한 명의 영향력 자를 마케터가 파악하게 되면 그 영향력자를 통해 커뮤니티의 방향성을 어느 정도 조작 가능하다는 접근에 대해 의문을 품게 되었습니다. 즉, 한 명의 영향력자의 힘에 대해 지나치게 강조하고 있다는 것이지요.

하여 저자는 Mack Collier 라는 영향력자가 주최하는 #blogchat 이라는 매주 일요일 저녁 소셜미디어 토픽에 대해 이야기하는 소셜미디어 커뮤니티를 실험 대상으로 삼아 #blogchat 과 관련된 대화 데이터를 4개월 간 수집합니다.

중소상공인에게 소셜 데이터 분석이 과연 가치가 있을까요?

12월 28th, 2010 by Sun Young Kim | 2 comments

소셜미디어 데이터는 상식적인 선에서 글이 있을거다, 없을거다라고 가정을 했다간 여지없이 예상을 뒤엎는 경향이 있는지라,
리소스는 들지만 자체 검증 작업에 들어가기로 했습니다.

추진하는 프로젝트와 연관성이 높고 지역기반 데이터가 강한 녀석들을 임의로 선정하다 보니 최종적으로 아래와 같이 조사 대상 아이템을
선정하였습니다.

1) 치킨, 치맥
2) 보쌈