최근 ISIS(Islamic State in Iraq and Syria)의 파리와 베이루트 공격은 세상을 충격의 도가니로 몰아넣었습니다. 그 이후 해킹그룹인 어노니머스(Anonymous)가 ISIS에 전쟁을 선포하고, 테러리스트 그룹이 속한 5,500개의 Twitter 계정을 내렸다는 보도가 나왔는데요.1
ISIS는 전 세계에 선전과 메시지를 전파할 목적으로 소셜미디어를 이용하는 것으로 알려져 있습니다.2 ISIS는 소셜 네트워킹 서비스를 통해 많은 수의 “외로운 늑대(lone wolves)”를 모집하고, 서방 국가를 위협하였는데요.3 어노니머스가 ISIS의 소셜 네트워킹 서비스의 많은 부분을 공격하여 ISIS는 상당한 타격을 입었습니다.
이 사례는 소셜 네트워킹 서비스가 우리의 실생활에 얼마나 깊이 관여하고 있으며, 얼마나 큰 힘을 행사하고 있는지 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다.
클라우드, 모바일 기기 및 사물인터넷(IoT)의 광범위한 사용으로 인해 소셜 네트워킹 서비스의 사용과 그의 연결성(connectivity)은 꾸준히 증가하고 있습니다.
클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치 그리고 연결 센서들의 결합으로 사실상 언제 어디서든 다양한 대량의 데이터를 제공할 수 있는데요. 다양한 모바일 서비스의 사용이 증가함에 따라 공유할 수 있는 실시간 정보의 양이 늘어나 소셜 네트워킹 서비스가 점차 강력해지고 있습니다.
예컨데 최신 경로 찾기 어플리케이션을 보면 단순히 운전자에게 고정된 경로 정보를 제공하는 것 이상의 역할을 합니다. 이러한 앱은 개별 운전자의 차량 이동 속도를 모니터링하여 정확한 교통 정보를 제공하고 사용자에게 가장 빠른 경로를 정확히 안내할 수 있습니다. 앱의 사용자가 늘어날수록 서비스는 더욱 좋아집니다.
소셜 네트워킹 서비스와 이를 통해 전달되는 데이터의 빠르게 증가하는 영향력은 비즈니스 인사이트에 큰 잠재력을 부여합니다. 소셜 미디어는 이미 브랜드 마케팅과 고객 서비스의 중요한 부분이 되었습니다. 특히 소셜 네트워킹 서비스가 빅데이터 분석 능력과 결합했을 때 그 잠재력은 단순한 마케팅 이상의 역할을 합니다.
급속하게 성장하는 소셜 네트워킹 서비스 데이터
최근 몇 년 간 소셜 네트워킹 서비스의 진화로 인하여 가상 소셜 세계는 일상의 실제 생활과 복잡하게 연결되었습니다. 전 세계의 사람들은 서로 연결되어 삶의 세세한 부분까지 가상으로 공유하기도 하는데요. 텍스트, 사진, 동영상에서부터 여러가지 센서 데이터까지 공유하는 데이터는 매우 다양합니다.
사람들은 삶을 온라인으로 공유하기 위하여 다양한 매체를 사용하고 있는데요. 이 중 가장 풍부(Rich)한 형태의 미디어인 온라인 동영상이 빠르게 성장하고 있습니다. 하루 동안 온라인 동영상을 시청하는 시간이 2015년에 23%까지 증가하고, 2016년에는 20%가 더 증가할 전망입니다.4 이제는 발생한 상황을 설명하는 대신에 상황 자체를 실시간으로 공유할 수 있죠.
라이브 스트리밍을 위한 페리스코프(Periscope) 또는 주변기기 사진 및 동영상 공유를 위한 스냅챗(Snapchat) 등의 실시간 완전 몰입형 소셜 네트워킹은 최신 트렌드인데요. 사용 가능한 소셜 미디어 데이터의 증가로 인하여 사람들은 삶을 공유할 수 있는 새로운 방법을 개척하고 있습니다.
휴대폰으로 일상을 공유하게 됨으로써 사용 가능한 공용 데이터의 다양성도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 데이터 세트를 결합하고 빅데이터 분석을 활용하면 그 어느 때보다도 깊은 통찰력이 가능해졌습니다.
●위치는 물론 이동 속도 정보까지 사진 및 소셜 미디어 게시물 데이터에 포함되어 이러한 게시물이 제작된 방법과 이유에 대한 자세한 맥락을 제공할 수 있습니다. 이러한 정보는 특정 장소의 다이내믹스 또는 고객 이해를 훨씬 깊은 수준까지 할 수 있겟끔 돕습니다.
●많은 서비스가 소셜 네트워킹 서비스와 상호 연결되어 있어 소비 패턴을 기록하고 쉽게 공유할 수 있습니다. 새 앱에 가입할 때 기존의 소셜 네트워크 계정에 연결하는 경우도 아주 빈번해졌습니다. 이를 통해 기업은 소비 패턴을 분석하고 다양하고 풍부한 데이터 세트의 상호 연관성을 확인할 수 있습니다.
●수많은 특화된 온라인 서비스를 통해 유용한 데이터를 캡처하고 연결할 수도 있습니다. 예를 들어 LinkedIn은 전문적인 이력을 제공하고 소셜 데이팅 사이트는 데이트 선호도를 제공하며 Reddit 등의 커뮤니티는 개인의 관심사를 세세한 부분까지 이해하는데 도움이 됩니다.
비구조적 소셜 데이터로부터 인사이트를 추출하는데 중요한 빅데이터 분석
소셜 네트워크에서 생산된 다양한 데이터 세트에 대한 이해를 얻는 데 도움을 줄 수 있는 도구는 많이 있습니다. 알아두면 좋을 중요한 기본개념으로는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA), 텍스트 마이닝, 음성 이미지 인식 및 감정 분석 등이 있습니다.
소셜 네트워크 분석(SNA)는 오늘날 디지털 소셜 네트워킹 서비스가 있기 훨씬 전의 그래프 이론의 일종으로 네트워크와 그래프 사용을 통해 사회 구조를 연구하는 분석방법입니다.5 최근에는 Twitter, Facebook 등에서 소셜 상호 작용 데이터 세트의 양이 커지고 쉽게 사용할 수 있게 되어 SNA 사용이 빠르게 증가하고 있습니다.
Twitter는 특유의 단순한 구조 덕에 다양한 유형의 소셜 다이나믹(Socialdynamics)에 대해 가장 직관적인 그래프를 표시할 수 있습니다. 다양한 다이나믹을 분석하고 이해하면 사람들과 관심사와의 관계를 설명하는 데 도움이 됩니다. 또한 관련된 커뮤니티를 이해하는 데도 도움이 됩니다. 오픈 소스 네트워크 분석 및 시각화 소프트웨어 패키지인 NodeXL은 이러한 네트워크 다이나믹을 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 아래의 그림 1은 NodeXL을 사용하여 Twitter 네트워크의 6가지 유형을 설명합니다.
텍스트 마이닝(Text mining)은 자연어 텍스트에 포함된 의미 있는 데이터를 검색 및 분석하는 작업을 의미합니다. SNA와 유사하지만 텍스트 마이닝은 많은 분야를 아우르는 영역으로서 기계 학습과 통계는 물론 보다 기초적인 언어 연구와도 관련되어 있습니다. 비구조적 데이터를 해석하고 의미를 도출하는 데 사용되어 일상 언어의 자동화된 해석 및 분석을 가능하게 합니다. 텍스트 마이닝을 기반으로 하는 대표적 서비스에는 실시간으로 텍스트의 거대한 데이터 세트를 수집하고 처리하는 온라인 언어 번역 서비스인 구글 번역(Google Translate) 등이 있습니다.
음성 인식은 또한 소셜 미디어 데이터를 분석할 때 도움이 됩니다. 이 기술은 최근 몇 년 동안 커다란 진전을 보여, 이제는 컴퓨터가 음성을 인식하고 이해할 뿐만 아니라 상황에 맞는 데이터와 연관시키고 실제 유용한 반응을 도출해 내도록 할 수 있습니다.7 예를 들어 Apple의 지능형 개인 비서 프로그램인 시리(Siri)는 음성 인식을 텍스트 마이닝 및 문맥 데이터와 결합하여 컴퓨터가 실제로 개인과 대화하며 요청된 정보를 제공할 수 있도록 합니다.
이 기술은 눈부시게 발달되어 이제는 어린이를 위한 대화형 장난감을 만드는 데 사용될 정도입니다.8 소셜 미디어 환경에서 유튜브(Youtub)는 음성을 인식하고 포착하여 마이닝이 가능한 텍스트로 처리하는 자동 자막 기능을 개발했습니다. 이 기능은 확장 및 정량화가 가능한 방식으로 동영상 콘텐츠를 분석하고 활용하는 가능성을 열어줍니다.
이미지 인식 기술은 이미지를 사용 가능한 데이터로 변형시킵니다. 이 기술에 대해 잘 알려진 사례는 Facebook이 얼굴을 인식하여 사용자가 사진을 태그할 수 있도록 하는 방법입니다. 이 기술은 최근 MRI 스캔 또는 X-레이 이미지 등의 구조화되지 않은 이미지를 사용하여 일반적인 질병 패턴에 대해 분석하고 검사할 수 있는 건강 관련 어플리케이션으로 큰 발전을 보였습니다.9 최근 Google은 복잡한 이미지에 자동으로 캡션을 삽입하는 기술을 발전시켰습니다. 이로인해 수동으로 관련된 텍스트 구문을 써서 사진을 태그하는 작업이 없어질 수 있게 되는 것이죠.10
감정 분석은 감정 및 의견의 비구조적 데이터를 이해하는 데 유용합니다. 감정 분석의 과학적 원리에는 키워드 발견, 다양한 감정의 범위에 키워드 배치, 화자/저자의 느낌을 파악하도록 통계 방식을 적용하는 것도 포함됩니다. 이 기술은 많은 데이터가 처리될 때 도구가 더욱 정확해지도록 하는 심도 있는 학습을 통해 더욱 진보됩니다. 고객이 브랜드를 인지하는 방법에 대한 데이터를 제공하므로 기업과 브랜드 관리에 특히 유용합니다.
소셜 미디어 데이터 및 빅데이터 분석을 통해 개인화된 고객 경험 제공이 가능해짐
소셜 네트워크와 빅데이터 도구의 발달은 보다 개인적인 고객 인터페이스를 대상으로 하는 비즈니스에 도움이 됩니다. 이제 대용량의 샘플 인구통계 데이터를 쉽게 사용할 수 있으므로 고객성향 파악 시 더 이상 마케터의 직감에 의지할 필요가 없습니다. 또한 위에 언급된 수많은 빅데이터 도구를 사용하면 거의 실시간으로 트렌드를 확인할 수 있게 되었는데요. 아래에서는 실생활에 소셜 네트워킹 서비스를 비즈니스에 이용하는 사례를 보여줍니다.11
●2010년 브랜드 인지도를 만들어 내기 위해 네덜란드 항공사인 KLM은 텍스트 마이닝을 소셜 미디어에 통합하였습니다. 이를 통해 이들은 소셜 미디어에서 KLM 관련 콘텐츠를 찾고 그들의 승객들을 식별하였습니다. 그 후 특정 승객에게 작지만 유용한 선물을 제공했습니다. 이는 사람들이 소셜 미디어에서 KML에 대해 이야기 할 스토리를 제공함으로써 소셜미디어에서 버즈(Buzz)가 생성되도록 한 것이죠. 그 결과 Twitter에서만 백만 개의 노출(impressions)이 생성되었습니다.12
●Oreos는 값비싼 TV 광고를 하지 않았지만, 2013년 가장 성공적인 슈퍼볼 광고 중 하나가 되었습니다. 단지 소셜 미디어를 통해 입소문이 났을 뿐인데 대단한 성과였습니다. 이는 관련 문제를 실시간으로 보다 많이 반영한 광고를 통해 가능했습니다.13 TV 광고와 같은 전통적 미디어의 경우에는 몇 개월 간의 사전 준비가 필요하므로 방송 당시의 일반적인 심리와는 거리감이 생길 수가 있습니다. Oreo 쿠키는 이런 전통적 미디어의 단점을 극복하고자 Twitter를 이용해 슈퍼볼 기간에 예상치 못하게 영향을 끼친 정전을 포착하여 “당신은 어둠 속에서도 덩크 할 수 있습니다.”을 알리는 게시물을 실시간으로 올렸습니다.
●리드 발굴 도구를 사용하여 잠재적인 고객을 가로챈 다국적 기술 기업인 Avaya는 간단한 트윗(Tweet)에 응답하여 25만 달러라는 전설적인 판매고를 올렸습니다.14 이는 소셜 미디어를 적극적이고 철저하게 살펴봤기에 가능한 결과였습니다. Avaya는 브랜드와 제품의 표면적인 멘션을 마이닝했을 뿐 아니라 한 단계 더 나아가 경쟁업체, 업계 및 기술 트렌드에 대한 대화를 분석했습니다. 획일적인 광고를 일반 대중에게 방송하는 대신 기업 마케터는 대화에 직접 참여하고 개별 멘션과 게시물에 맞춰 응답했습니다.
●온라인 평판 관리 도구를 이용한 바클레이즈(Barclays)는 Pingit라는 새 모바일 뱅킹 어플리케이션을 출시하면서 적극적으로 제품을 개발했습니다. 소셜 미디어를 통해 표현된 부정적인 코멘트를 분석하여 회사는 빠르게 제품 기능을 피벗하여 고객의 불만을 해소 했습니다. 긍정적인 코멘트는 고객이 표현한 요구 사항을 채우도록 제품을 개발하는 데 사용되었습니다.15 바클레이즈는 고객의 피드백에 응답하여 긍정적인 브랜드 이미지를 얻었으며 성공적으로 제품을 출시하였습니다.
위의 사례에서 살펴본 바와 같이 텍스트 마이닝과 심리 분석은 이미 강력한 도구입니다. 이러한 도구는 사실상 고객 만족 향상과 수익성 증가는 물론 더 많은 소셜 미디어 노출을 지원합니다. 소셜 미디어 데이터 처리를 이용한 전체적인 전략 수립과 민첩한 실행은 유용한 결과를 달성하는 비결입니다.
미래 지향적인 소셜 미디어 계획 구축 및 실험 개시
크기와 상관 없이 모든 비즈니스는 적재적소에 맞는 소셜 미디어 전략과 계획이 있어야 합니다. 중소기업의 경우에는 소셜미디어가 브랜드 구축에 있어 가장 쉽고 비용 효율적인 방법이 될 수 있습니다. 대기업의 경우 최신의 도구를 사용하여 고객과의 인터페이스를 향상시킴으로써 빠르고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 특히 최근 SaaS(Software as a Service: 클라이드를 통한 소프트웨어 제공 서비스)와 AaaS(Analytics as a Service: 분석 서비스) 비즈니스의 성장으로 소셜 미디어를 다루는 데 턴키 전략(turnkey strategy)을 구현하는 것은 더욱 쉬워졌습니다.
몇 년 안에 이미지 및 음성 인식은 보다 정확하고 사용하기 쉬워질 것입니다. 이는 비즈니스에 이용할 수 있는 데이터의 양에도 기여할 뿐 아니라 브랜드와 고객과의 교감을 가능하게 할 것입니다. 고객과의 상호작용과 고객에 대한 이해를 통해 브랜드의 사회적 입지를 높이는 것은 모든 비즈니스, 특히 B2C 비즈니스에 있어 우선적으로 실행해야 하는 사항입니다.
소셜 미디어의 방대한 리소스를 사용하는 비결은 상세한 정보를 파악하고 차별화 및 분석 책략을 연구하는 것입니다. 이것이 바로 학습 과정이 되겠지요. 그리고 무엇보다도 일단 한 번 실험을 시작해 보는 것이 그 첫 단계일 것입니다.
● 지난 글 보기
Insights into the World of IT and Technology 1편
퍼블릭 클라우드의 성장과 미래, 그리고 새로운 기회들 (http://blog.lgcns.com/968)
글｜퍼 스테니우스(Per Stenius), 유서원
◆ 유서원 애널리스트는 레달 서울오피스에 재직 중이며, 기술전략, 벤처, 상품개발 및 마케팅 관련 이슈에 집중하고 있습니다.
참고 자료
이 블로그는 다양한 분야의 기사와 보고서에 기반하여 작성되었습니다. 더 자세한 내용은 아래의 자료를 참고하시기 바랍니다.
http://www.bloomberg.com/bw/magazine/content/11_17/b4225060960537.htm
http://www.forbes.com/sites/onmarketing/2012/06/28/social-media-and-the-big-data-xplosion/
http://blog.hootsuite.com/5-trends-change-businesses-use-social-media-2015/
http://www.businessinsider.com/social-medias-big-data-future-2014-3
https://www.simplyzesty.com/blog/article/march-2013/50-social-media-case-studies-you-should-bookmark
http://oursocialtimes.com/how-to-use-social-media-monitoring-for-a-product-launch/
http://www.marketing-jive.com/2007/11/jody-nimetz-on-emerging-trends-in-b2b.html
http://www.business2community.com/social-media/insider-secrets-how-to-build-a-social-media-strategy-01371946#zshKwRgjvOAzJ1MP.97
Data Startup Targets Machine Learning for Healthcare
http://thehill.com/policy/cybersecurity/260418-anonymous-claims-it-has-elimiated-5500-isis-twitter-accounts
http://www.brookings.edu/~/media/research/files/papers/2015/03/isis-twitter-census-berger-morgan/isis_twitter_census_berger_morgan.pdf
http://www.nbcnews.com/news/us-news/how-isis-uses-twitter-lone-wolves-carry-out-attacks-free-n353996
Online Video Consumption Growth Forecast, 2015-2016
- http://thehill.com/policy/cybersecurity/260418-anonymous-claims-it-has-elimiated-5500-isis-twitter-accounts [본문으로]
- http://www.brookings.edu/~/media/research/files/papers/2015/03/isis-twitter-census-berger-morgan/isis_twitter_census_berger_morgan.pdf [본문으로]
- http://www.nbcnews.com/news/us-news/how-isis-uses-twitter-lone-wolves-carry-out-attacks-free-n353996 [본문으로]
- http://www.marketingcharts.com/online/online-video-consumption-growth-forecast-2015-2016-57638/ [본문으로]
- https://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_analysis [본문으로]
- Michael Lieberman, “Visualizing Big Data: Social Network Analysis” (2014) [본문으로]
- http://www.newelectronics.co.uk/electronics-technology/speech-recognition-technology-enters-next-phase-of-development/63016/ [본문으로]
- http://www.nytimes.com/2015/09/20/magazine/barbie-wants-to-get-to-know-your-child.html?_r=0 [본문으로]
- http://www.datanami.com/2014/08/27/data-startup-targets-machine-learning-healthcare/ [본문으로]
- http://techcrunch.com/2014/11/18/new-google-research-project-can-auto-caption-complex-images/ [본문으로]
- http://www.marketing-jive.com/2007/11/jody-nimetz-on-emerging-trends-in-b2b.html [본문으로]
- https://youtu.be/pqHWAE8GDEk [본문으로]
- http://www.forbes.com/sites/jenniferrooney/2013/02/04/behind-the-scenes-of-oreos-real-time-super-bowl-slam-dunk/ [본문으로]
- http://www.business2community.com/social-media/insider-secrets-how-to-build-a-social-media-strategy-01371946#zshKwRgjvOAzJ1MP.97 [본문으로]
- http://oursocialtimes.com/how-to-use-social-media-monitoring-for-a-product-launch/ [본문으로]
