누구나 ‘소셜’ 키워드를 말하고 있지만, 정작 ‘소셜’에 대하여 깊게 이야기 하는 업계 플레이어들은 점차 줄어드는 느낌이다. 이제는 누구나 트위터와 페이스북을 할 수 있고, 저렴한 페이스북 페이지 어플리케이션 개발 툴을 사용하여 프로모션 및 이벤트를 집행할 수 있으며 페이스북 사용자 입장에서 본인의 콘텐츠를 약 4천원 가량의 광고비를 지출하고 홍보할 수 있는 시대가 열린 것이다. 모바일 사용자의 증가로 인해서 소셜이 대중화 되었다기 보다 소셜이 대중화 되어 모바일로 더욱더 소셜을 하는 것 같은 느낌이 든다.
그렇다. 소셜이 키워드 였고 화두 였던 것은 사실이다. 하지만 트위터에서 페이스북으로 사용하는 채널이 이동했고 소셜이라는 키워드에 ‘분석’과 ‘빅데이터(본 글에서는 스몰 데이터라 명명하고자 한다)’라는 이슈가 한해를 장식했던 것은 사실이다. 소셜 분석 업종에 몸담고 있으면서 국내 환경에서 ‘빅 데이터’라는 키워드를 언급할 수 있는지 의구심이 들었다. 빅 데이터를 실제로 경험해보셨던 개발자 분의 입장에선 10TB 용량 급의 진정한 ‘대용량’을 처리해야 빅 데이터라 불릴 수 있으며, 제대로 활용할 수 있는 데이터 활용군은 손안에 꼽힌다고 한다. 여기서 필자는 한가지만 똑부러지게 말하고 넘어가고 싶었다. 그리고 이해를 하고 넘어가야 2013년이 부담되지 않을 것 같다.
플래텀 10번째 글은 바로 ‘소셜 분석. 그리고 빅 데이터에 대한 오해와 데이터 해석’에 대한 이야기를 풀어보고 싶다.
2012년 소셜 분석, 그 향방에 대해
2012년은 대통령 선거로 그 어떤 트렌드보다 매우 핫(HOT)한 트렌드가 한해를 장식했다. 그리고 소셜 미디어를 활용한 대선 운동을 허용한 시점에 따라 소셜 미디어 커뮤니케이션, 전략을 활용한 선거 운동도 매우 활발했던 시기였다. 그 틈에 끼어 소셜 분석은 대선 메시지 상에서 의미를 뽑아내기 위해 다양한 형태의 대선 모니터링 이벤트 페이지를 공개했었다. 특히 방송사를 주축으로 포털에서의 대선 준비 페이지는 이전 17대 총선, 16대 총선에서도 보지 못했던 실시간을 전제로 한 데이터 분석 향연이었다. 국내 트위터 사용자 6백만명(추산 인구), 국내 페이스북 사용자 1천만명을 기준으로 보았을때 과연 얼만큼의 인구가 대선과 관련한 메시지를 생산해내는지를 보고자 했던 것이다.
하지만 국내 소셜 분석 업체들의 주요 분석 대상 채널은 트위터 였고, 페이스북 및 블로그와 뉴스에서의 대선 후보별 키워드 분석은 옵션에 불과했다. 즉 트위터를 주축으로 온라인 상의 대화량 추이를 쫓는 것에서 그쳤던 것으로 볼 수 있다. 일부 해석에서는 여론을 살펴본다고 했지만 작년과 달리 많이 식어버린 트위터 사용자 인구를 고려한다면 리서치 업계에서 말하는 모집단, 표본집단 중심의 비용이 들지 않는 설문조사, FGI(Focus Group Interview) 밖에 되지 않는 셈이다. 온라인 여론과 오프라인 여론, 즉 여론조사와 트위터 대화량 과의 비교 자료를 분석했었던 경험에서 볼때 최종 대선 결과와는 여론조사 수치가 오차범위 5% 선에서 비슷하게 나타났지만 온라인 대화와는 유사했다고 볼 수 없다.
<그림 : 지난 18대 대통령선거 전 여론조사 VS 온라인 대화량 데이터 비교, 자료 Pulse K>
SNS를 분석한다?! 우리는 트위터를 통해 온라인 여론조사를 했었다.
과연 소셜 분석은 무엇이었나? 대선을 떠나 기업의 입장, 비즈니스 입장에서 살펴보자. 당초 소셜 분석은 온라인 대화 모니터링이 그 시작이었다. 기업과 관련된 트위터의 대화, 블로그, 뉴스, 커뮤니티의 글을 모니터링하여 이슈가 발생할 경우 대응하거나 온라인 커뮤니케이션 진행시 참고할 수 있는 내용을 참고하기 위해 진행했던 것에서 시작한다. 온라인 모니터링에서 감성 이슈어라 하여 긍정과 부정, 그리고 형용사어 및 동사어를 추출하여 기업/브랜드에 대한 감성적 메시지를 분류하는 작업이 한단계 고도화된 분석 범위 였고, 실제적으로 모니터링 + 감성적 메시지 분류 작업을 통틀어 ‘소셜 분석’의 대표적 사례가 되었던 것이다. 하지만 여기서 또 하나의 스킬이 들어가야 한다. 바로 ‘데이터 사이언티스트(Data Scientist)’의 역할이 합쳐져야 한다는 것. 트위터 대화가 수집된 데이터 들은 일정 부분 동일하다고 가정, 수집된 데이터를 보고서로 정리하고 의미를 해석하며, 최종적으로 기업/브랜드 담당자 및 홍보 담당자가 원하는 데이터로 ‘포장하는 역할을 데이터 사이언티스트 들이 해야 할 몫이다. 이로써 진정한 소셜 분석의 그림이 완성된다.
2012년 현재 대한민국의 소셜 분석 시장은 그러한 의미론적인 분석 시장이 아닌, 데이터 추출 및 데이터 해석에 불과한 것이다. 과연 대선에서 나왔던 데이터를 가지고 무엇을 이야기 할 수 있느냐? 라는 질문과 기업/브랜드와 관련된 대화를 가지고 브랜드 메시지를 추론하고 마케팅/세일즈 포인트, 광고 에센스를 뽑아 내는 부분에서는 많이 부족하다는 것이다. 아직 국내에서 그러한 길을 걷는 1개 회사에서만 가능한 일일수도 있다는 안타까운 실정이다.
소셜 분석은 어떻게 달라질까? 소셜 리서치로 재편성되어 그 영역이 세분화, 고도화 될 것
소셜 분석은 의미의 해석도 중요하지만 데이터의 추이를 뽑아내고, 결과물로 나타난 추이에 대한 이슈를 체킹, 왜(why)? / 무엇(What)? / 언제(Where)? / 채널(Channel)은? 이란 4가지 요소를 토대로 현상을 바라보고 그 속에서 이슈와 의미를 해석해야 한다. 스몰 데이터의 군집인 국내 소셜 미디어 대화량, 현재 소셜 분석 업체간 수집량은 다를 수 있으나 한달간의 전체 대화 수집량은 약 1억건에서 2억건, 많게는 3억건 까지 집계된다고 한다. 이러한 모든 데이터를 필터링하고 필요한 데이터 들 속에서 키워드와 의미를 빼놓고 바라본다는 것은 엄청난 시간이 드는 작업이다.
소셜 분석, 방대하지 않지만 방대해 보이는 데이터를 토대로 우리는 모집단을 잡고, 명확한 분석 키워드를 설정, 필요한 대화를 모니터링/가공해야 하는 시기가 오고 있다. 소셜 분석에서도 큐레이션(curation) 방법론이 적용될 수 있다는 말이다. 그렇다면 이렇게 그린 방향은 무엇일까? 바로 ‘소셜 리서치(Social Research)’다. 정량적 데이터와 정성적 데이터를 통해서 기업/비즈니스가 해야할 전략 방향/메시지/할일/보고서 등의 일련 과정을 사전 조사 하는 의미로 바꿔 말할 수 있다. 점점 데이터를 바라보는 눈과 손은 고도화 될 것이고, 국내 소셜 미디어 대화를 바라보면서 느낀 2013년의 ‘소셜 인텔리전스(Social Intelligence)’ 차원에서는 데이터를 바라보는 관점이 더욱 세분화 될것으로 본다.
소셜 비즈니스를 진행하고 있는 기업에게 있어 ‘소셜 분석’ 니즈는 ‘사전조사’ – ‘실행을 위한 리서치’ – ‘평가를 위한 리서치’ – ‘모니터링의 세분화’의 핵심 쟁점을 토대로 일련의 프로세스를 정비해야 할 것이다. 이제 소셜 분석이라는 표현은 잊자. 방대한 데이터 속에서 필요한 모집단/표본 집단을 통한 ‘소셜 리서치’하는 개념으로 디테일(Detail) 해져야 할 것이다.
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2012년 9월에 플래텀 파트너/Editor 로 합류한 이후, 소셜 비즈니스/소셜 마케팅과 관련된 개인적인 경험의 일부를 써내려갔습니다. 이로서 올해의 10번째 글을 마무리 합니다. 2013년에도 다양한 시장 이야기와 소셜 비즈니스, 소셜 마케팅에 대한 관심을 갖는 많은 분들의 이야기를 경청하고 도움이 될 수 있는 글로 찾아뵙겠습니다. 새해 복 많이 받으시구요. 새해에도 하시는 일들, 모두 잘 되셨으면 합니다.
Stay Tune … 고맙습니다. 새우깡소년 // 박충효 드림
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