학습내용
제목처럼 빅데이터를 기반으로 한 R&D에 대해 배웠다.
두가지 리포트를 바탕으로 분석결과를 살펴보았다.
첫번째는 한샘인테리어의 리포트이다.
'집'의 의미가 바뀌며 리빙트렌드 7가지를 선정했다.
SNS 상에서 인테리어 관련 많이 언급된 의존명사 "~겸"
예를들면, '거실겸 서재', "침실 겸 작업', '주방 겸 서재' 라고 표현된 단어들을 생각하면 된다.
집의 공간에 추가용도를 부여하려고 하는 의도이다.
또한 집의 '용도'에 대한 언급량이 늘어났다고 한다.
집에서 업무를 하거나 공부를 하는 키워드의 SNS 언급량이 많아졌다고 리포트에 나와있다.
이러한 데이터를 찾기만 하는게 아니라, 해석하는게 중요하다. 이러한 역량을 늘리려면 각 산업에 대한 공부가 많이 되어있어야 한다.
~겸 으로 대표되는 장소별 SNS언급 내용 비교
출처 : SNS데이터(2019~2020)
분리, 분위기, 서재, 컴퓨터 등 키워드의 언급량이 많아졌다.
분리는 생활패턴이 코로나로 인해 바뀜으로써 파티션 및 가벽의 설치 수요가 증가한 것이다.
'~겸' 이라는 단어의 언급이 많아지면서 '~처럼'도 많아졌다.
특정 공간을 완전히 새롭게 꾸미기 위한 의도로 분석이 된다.
예를들면 '카페처럼' '정원처럼' 등 Indoor의 Outdoor화가 되었다고 볼 수 있다.
홈카페,홈캠핑이 유행하며 베란다 공간 활용에 대한 관심이 높아졌다.
강사님께선 발코니가 외부와 가장 밀접한 내부공간이기 때문에 발코니 공간에 대한 관심이 높아졌다고 생각한다고 하셨다. 또한 홈카페 처럼 인테리어에 대한 다양한 관심이 높아지며 커피머신또한 수요가 증가했다.
'정리' 관련 SNS언급도 많이 되는 추세이다.
동일하게 수납이라는 키워드도 언급량이 자연스레 같이 상승했다.
수납과 정리는 동일한 의미로 쓰여진다는 의미이다. 어떻게보면 당연하지만, 이런 작은것도 놓치면 안된다. 두가지 키워드가 다르다는 데이터가 나오면 시장의 판도가 바뀔 수 있기 때문이다.
'소품'에 대한 키워드도 높아졌다.
간단한 소품을 활용해서 집안의 분위기를 바꿔보려는 수요가 형성된 것이다.
리포트의 조사결과에 따르면 패브릭, 조명, 아트 등 다양한 인테리어 소품이 다수를 차지한다.
코로나 시기에도 신혼부부가 증가하고 아이를 가정에서 돌보는 일이 많아지자
아이 방에서 조그만 포토존을 만들어 스튜디오 처럼 꾸미는 형식의 트렌드도 형성되었다.
중간 - 언급 량을 가지고 수요를 파악하는것이 핵심이다.
또한 가족과 함께 생활하는 사람들에게는 또 그들만의 인테리어 방식이 유행했다.
가족과 나의 힐링공간을 구분 짓는것이다.
혼자만의 시간을 보내기 위한 가구를 찾는것이다.
그동안 1인용 가구는 당연히도 1인가구를 형성하는 2,30대 위주로 판매되었다.
하지만 코로나 이후 40대 이후의 연령층에도 판매량이 증가했다.
'혼자만의 휴식공간을 확보하려는 수요를 반영한 것'이다.
실제로 고연령층 위주로 전년 대비 수요가 크게 증가했다고 한다.
'턴키 시공' 또한 수요가 증가 하고있다. 셀프 인테리어의 수요도 많아 졌지만, 점차낮아지며
반셀프&턴키 인테리어의 검색어가 증가하고 있다.
셀프인테리어로 스스로 꾸미려고 시도하다가. 집에 제대로 된 투자를 하자 싶은 사람들이 늘어나며 턴키인테리어, 반셀프 등의 수요가 높아지고 있는것으로 추정된다.
두번째 리포트는 '여행방송 프로그램이 여행지 선택에 미치는 영향에 대한 리포트'이다. 포인트는
- 다양한 데이터분석을 통한 여행 트렌드의 이해
- 여행 산업에 미치는 방송 프로그램의 영향력 파악
- 디지털 환경 속 소비자들의 여행 상품 구매 행태 확인
이 주제는 4가지 유형의 데이터를 분석에 활용한다. 각 데이터는 소비자의 니즈, 정보탐색 과정, 구매행동 확인 등 세부역할을 부여하여 종합 분석에 활용한다.
eMFORCE DATA LAB Approach
분석 주제 및 가설설정 -> 데이터 수집 -> 데이터 정제 및 가공 -> 데이터 분석 -> 보고서 작성
의 순으로 eMFORCE 데이터를 접근해 본다.
2018년에는 여행 관련 SNS 게시물이2,633만건 작성되었다.
2018년에 해외 출국 기록은 2869만명이다.
출국 증가율은 하락했으나, 출국 인원은 증가했다고 한다.
여기서 할수 있는것은 2018년 이후 2년정도를 잡고 수치가 올라갈 것인지 또는 내려갈 것인지,
그리고 2018년에 어떤 사회적 사태가 있었는지에 대해 알아보면 분석하는데에 도움이 된다.
여행 설계의 개인화 또한 대두 되었다. 간단하게 패키지여행보다 배낭여행이 유행되었다는 말이다.
패키지 형태의 여행 비중이 감소했다.
여행 방송 프로그램의 영향력 검증 프로세스
여행 프로그램 선정 -> 여행지역 선정 -> 방송 노출 후 구매형태 -> 소비자 니즈 심층 분석 -> 전체 소비형태 정의
여행 프로그램 - 배틀트립, 짠내투어, 뭉쳐야 뜬다(다양한 여행지 소개) , 윤식당2(스페인지역 한정)
이렇게 선정한 뒤 공통 방영된 나라를 추출한다.
[정보 확인 과정] - 네이버를 통한 가격확인 -> SNS등을 통해 가격 적합성 등 의견 교환& 인스타그램 등 후기 증가
[구매 결정 과정] - 네이버 쇼핑 검색 & SNS 정보량 감소 시점에 광고 운영 데이터 증가, 즉 정보 탐색에서 행동 전환 시점이 명확히 존재함을 발견했다.
소비 패턴, 키워드 클라우딩, 연령별 클릭 트렌드, 데이터 종합 이 네가지 사항으로 여행지 별 데이터를 정리했다.
각 지역별로 분석해 놓은 자료는 전부 캡쳐해 와야 하는데, 양이 매우 길어질테니 간단한게 결론만 말하자면, 광고 운영 효과는 방송 직후와 정보탐색 이후, 2번의 자극구간이 존재했다.
소비자 반응 단계를 통해 소비자의 구매단계를 정의 해 본것이다.
오늘 배운것은 작성되어진 리포트를 바탕으로 빅데이터를 어떻게 활용하여 마케팅부분에 적용 시킬 수 있는지에 대해서도 배웠지만
내 입장에서는 빅데이터를 어떤 방식으로 활용하고, 어떻게 분석이 가능한지에 대한 방향을 알 수 있어서 좋았다.
생각보다 사소한걸 신경써야 하고, 생각보다 많은 부분에서 디테일하게 분석을 한다는 점을 깨달았다. 방송을 바탕으로 해외여행에 대한 여행 수요가 증가하는것은 짐작했으나, 그걸 짐작 할 때 어떤 부분에서 바라보며 분석하는지가 궁금하다.
어려웠던 점
데이터를 기반으로 분석하는 점이 신선했으나, 각 데이터의 분석이 헷갈렸다. 용어가 아직 익숙하지 않은것 같다.
해결방법
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학습소감
매번 열심히 들어도 점점 놓치는 기분이다. 조금 더 분발해야겠다.
