[코스인코리아닷컴 이나리 기자] 검색 데이터 분석을 통해 소비 트렌드, 소비자들의 제품과 서비스 구매 요인, 브랜드 선호도 변화, 매출 예측 등이 가능하다고 조사 발표됐다.
LG경제연구소는 지난 11월 11일 ‘검색 데이터를 보면 소비 트렌드가 보인다(김민희, 김나경)’ 보고서를 발표했다.
이 보고서에 따르면 미국은 인터넷 이용자의 85%가 상품, 서비스를 구매하기 전 온라인에서 정보를 얻는다고 한다.(2011 Online Influence Trend Tracker,Cone Inc.) 우리나라의 경우에도 DMC 미디어조사에서 응답자 49%가 인터넷 서핑과 검색결과를 보고 구매를 결정하고 43%는 온라인 쇼핑몰의 제품과 가격 정보에 영향을 받는다고 응답했다.
검색 데이터, 쉽게 소비자 분석 가능
검색 데이터는 누구나 자유롭게 접속해 분석하는 것이 가능하다. 현재 네이버 트렌드와 구글 트렌드에서 검색어를 입력하면 원하는 분석 기간 동안의 상대적 검색 값이 제공된다.
따라서 사람들의 관심사 변화 추이나 여러 검색어 간 관계를 파악이 가능하다. 또 검색 데이터는 소비자가 필요에 의해 자발적으로 온라인 상에 남긴 흔적으로 기업의 의도나 목적에 의해 좌우될 여지가 적다.
이러한 검색 데이터의 장점으로 인해 검색 데이터를 소비자 통찰력의 원천으로 삼고자 하는 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 구글 데이터로 독감 레벨과 전파경로를 예측한 사례, 미국 시장에서 자동차 검색량과 매출간의 관계를 분석한 사례, 스트레스•자살 등의 검색과 OECD 자살률의 관계를 분석한 사례 등 다양한 시도가 있어 왔고 그 활용성도 인정받고 있다.
기업의 브랜드 가치 변화 읽기
인지도, 선호도, 구매 의향 등은 제품과 브랜드에 대한 소비자의 생각을 알기 위해 기업에서 지표화해 관리하는 대상이다. 기업은 지표의 수준을 알기 위해 짧으면 분기, 년 단위로 조사를 실시해 꾸준한 추적을 통해 개선 방향을 도출하기 원한다.
한국과학기술정보연구원의 ‘웹 검색 트래픽을 활용한 소비자의 속성 연구’ 보고서에 따르면 “검색 트래픽은 시간에 따른 소비자의 태도 변화를 반영하는 보완 지표로 활용될 수 있다”고 설명한다.
갭, 자라 검색량과 브랜드 평가
▲ 자료 : 인터브랜드, 구글. |
보고서에서는 갭과 자라를 예시로 들고 있다. 글로벌 브랜드 컨설팅 업체인 인터 브랜드에서 조사, 발표하는 탑 100 브랜드 중 의류에 속하는 갭과 자라를 살펴 본 결과 SPA 브랜드인 갭은 2009년 이전까지 지속적으로 하락하였으나 이후 비교적 낮은 수치로 안정세를 유지하고 있다.
반면 SPA 브랜드의 신흥 강자로 떠오르고 있는 자라의 브랜드 가치는 급격히 상승하고 있어 둘 사이의 격차는 해가 갈수록 더욱 커지고 있다. 구글 트렌드에서 제공하는 검색 트래픽을 살펴 보면 갭의 검색량은 2009년까지 감소하다가 그 이후 2009년 수준에서 안정되었음을 볼 수 있다.
이처럼 검색 트래픽의 변화 양상과 브랜드 지수의 변화 양상은 매우 유사하다. 또 보고서에서 브랜드 평가와 검색 트래픽을 비교해 본 결과 상당히 유사한 양상을 발견했다.
수분크림 검색 데이터 분석
▲ 자료 : 네이버. |
립밤 검색 데이터 분석
▲ 자료 : 네이버. |
겨울철 건조한 날씨로 인해 수분크림과 립밤의 매출이 올라가고 여러 기업은 다양한 신제품을 출시한다. 수분크림의 지난 1년간 네이버 검색 데이터 분석 결과 검색수는 작년 11월에서 1월까지 가 높게 측정되다가 날씨가 따듯해지는 4월부터 줄어들고 9월부터 다시 상승하는 것을 알 수 있다. 립밤 검색 데이터도 8월부터 최근 10월까지 꾸준하게 상승하고 있음을 알 수 있다.
이처럼 검색 트래픽 변화로 소비자의 관심도를 파악할 수 있고 이것은 매출 결과와도 연관성이 있다.
그러나 검색 트래픽 분석이 브랜드 조사 등 소비자 조사를 완전히 대체할 수 있는 것은 아니다. 조사와 달리 검색 트래픽 분석으로는 좀 더 구체적이고 다양한 질문을 하는 것이 어렵기 때문이다.
그럼에도 불구 하고 검색 트래픽은 소비자의 태도를 반영하는 보완지표이므로 기업은 소비자 조사를 실시한 후 일정 기간 재조사 없이 검색 트래픽만으로 시간에 따른 소비자의 태도 변화 양상을 모니터링 할 수 있을 것이다.
특히 가격 프로모션, 경쟁 제품의 출시, 리콜 등 소비자의 인식에 영향을 미치는 사건이 발생한 후 즉각적인 인식 변화를 알아보는데 더욱 효과적인 방법으로 활용될 수 있다. 또 검색 트래픽에서 의미 있는 변화가 발생했을 경우 그 원인을 심층적으로 파악하고 할 때 소비자 조사를 다시 실시하는 것으로 보완하는 것이 가능하다.
현재와 가까운 미래 매출 예측 가능
소비자의 관심은 구매 행동으로 이어질 가능성이 높다. 따라서 검색 데이터 분석은 소비자의 관심의 결과물인 검색 데이터와 매출 등 실물 데이터의 연관성을 찾는데 집중되는 경향을 보인다.
국내 Hawkins의 소비자 행동론(이호배) 연구에 따르면 소비자는 구매하기 직전에 구체적인 브랜드를 검색하는 경향이 있다고 한다. 그러나 검색 데이터는 현재와 가까운 미래의 매출을 예측하는 데는 도움이 되지만 먼 미래의 매출을 예측하는 데는 한계가 있다.
검색 데이터 분석의 한계
어떤 이슈가 생기면 많은 사람들이 동시에 관심을 보여 검색량이 폭증할 가능성이 크다. 또 많은 소비재의 경우 별다른 이슈가 발생하지 않았을 때 소비자들은 검색의 필요성을 느끼지 못하고 너무 잘 알아서 검색하지 않는 제품이나 브랜드의 경우 소비자의 관심의 정도가 검색으로 반영되지 않기도 한다.
검색 결과는 관심의 반영이므로 만족도, 추천 의향 등 구체적인 질문과 검색 결과를 연결하는 것은 어렵다. 실제로 분석해 본 결과 검색량과 고객만족도는 잘 맞지 않는 것으로 나타났다.
그러나 검색 데이터의 여러가지 한계에도 불구하고 검색데이터는 기업들이 소비자도 잘 모르는 소비자의 마음을 들여다 볼 수 있는 매우 유용한 창이 될 수 있다.
* LG경제연구소 : 검색 데이터를 보면 소비 트렌드가 보인다
