SNS를 통해 실시간 소통이 가능한 시대에 온라인-소셜 대화는 기업 및 브랜드에 있어 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 지금 당장만 해도 실시간으로 브랜드 관련 버즈가 상당수 올라오고 있는 가운데, 브랜드들은 소비자 분석을 목적으로 소셜 멘션 하나 하나에, 혹은 그 양 자체에 집중하고 있을 것입니다. 하지만 그런 행동은 무의미할 수 있습니다. 소셜 멘션의 대다수는 실제로 브랜드를 무너뜨릴 힘이 없고 일상적이기 때문이죠. 우리는 시간이 없고 인력이 없기 때문에 관심이 필요한 부분에 집중을 해야합니다. 이 때 '소셜 미디어 트렌드 감지' 기능을 활용하면 소비자의 니즈를 쉽게 파악하고 보다 빠르게 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
정말로 소셜 버즈를 통해 소셜 미디어 트렌드 감지가 가능하냐고요? 당연히 의문이 생길 수 있죠. 사실 소셜 미디어 트렌드를 감지한다는 것이 매우 흥미롭고 잠재적인 수익성이 있는 것은 분명하지만, 소셜 버즈에서 트렌드를 도출하는 것은 여전히 생소하고 어려운 분야거든요. 그런 이유로, 오늘 신디지오는 이에 대한 몇 가지 통념을 파헤치고 다양한 활용 사례를 소개해드리려고 합니다. 소셜 버즈 분석에 관심이 있는 분들은 이번 포스팅을 주목해주세요 : )
What Is a Trend in the First Place?
이번 포스트 주제는 소셜 미디어 트렌드 분석인데요, 여기서 '트렌드'란 과연 무엇일까요?
우선 사전적 정의를 내려보자면 '트렌드'란 변화의 움직임 또는 발전입니다. 사회, 시장 및 사람들과 관련된 트렌드는 새로운 경향, 행동, 태도, 그리고 사고를 만들어내기도 하죠.
'Unknown, unknowns'
도널드 럼즈펠드 전 국방 장관에 의해 대중화된 'Unknown, unknowns'라는 단어는 역사적 선례, 데이터 또는 상상력의 부족으로 우리가 아직 인식하지 못하는 트렌드 현상을 뜻합니다. 소셜 인텔리전스 용어에서 이 표현은 일반적으로 빅데이터 이면에 있는 진실, 즉 아직 발견하지 못한 불만 사항이나 충족되지 않은 소비자 요구 등을 의미합니다.
따라서 브랜드에게 있어 'Unknown, unknowns'는 경쟁 브랜드 보다 먼저 소비자 중심의 결정을 내리고 새로운 가치를 도입할 수 있는 기회를 말합니다.
Why Social Media Trend Prediction?
다른 많은 연구 방법과 달리 소셜 미디어 트렌드 감지는 소비자의 동기에 대한 세분화된 통찰력과 결합된 빅데이터가 기회를 제공합니다. 중요한 것은, 소셜 데이터를 통해 자연스럽게 전개되는 트렌드를 추적할 수 있다는 점입니다. 소셜 인텔리전스를 통해 1. 트렌드를 파악하고 2. 트렌드가 사람들에게 미치는 영향을 분석하고 3. 트렌드가 퍼져 나감에 따라 이를 모니터링 할 수 있습니다.
그렇다면 왜 이제서야 이러한 것들이 가능해진 걸까요? 바로 소셜 미디어 행동, 컴퓨팅 파워 및 딥 러닝 기술이 이제 소셜 미디어 트렌드 예측이 가능할 정도로 성숙해졌다는 것을 의미합니다.
Social Media Trend Prediction Myths
지금까지 말했듯이, 소셜 트렌드 예측은 아직은 새롭고 도전적인 분야입니다. 따라서 잘못된 정보가 형성되기도 하는데요. 가장 많이 언급되는 세 가지를 소개해드리고 정확히 알려드리겠습니다.
"모든 트렌드는 종 모양의 그래프를 나타낸다?"
일부 트렌드는 종 모양의 그래프를 따릅니다. 즉, 증가했다가 최고점에 도달한 다음 감소합니다. 그러나 실제로 많은 트렌드가 이런 그래프를 그리는 것은 아닙니다. '채식주의'는 1970년대부터 유행이었으며 그 영향력은 꾸준히 증가하고 있습니다. 인테리어와 같은 다른 트렌드는 증가, 감소를 반복하다가 사라지기도 합니다.
트렌드 사이클에는 여러 종류가 있으며, 신디지오는 다음과 같은 네 가지 유형의 트렌트 라이프 사이클을 제안합니다.
"기술만 있으면 된다?"
즉각적이고 완벽한 추세 예측을 주장하는 플랫폼 및 기능을 주의하세요. 기술이 트렌드 예측을 용이하게 하는 것은 분명합니다. 그러나 의미있는 트렌드 예측, 즉 비즈니스에 따라 트렌드를 맥락화하고 맞춤화하기 위해서는 문화적 분석과 휴먼 인사이트가 반드시 필요합니다.
"소셜 데이터만 있으면 된다?"
소셜 데이터만 있으면 되는게 아니냐고요? 네, 아닙니다. 이건 좀 놀라셨을 수도 있는데요. 트렌드 예측은 주로 소셜 데이터로 이루어지긴 합니다. 하지만 행동 데이터도 고려하지 않으면 그 예측은 불완전한 예측이 될 수 밖에 없습니다. 예를 들어 'DIY' 트렌드는 소셜 상에서 대화만 이루어지는 것이 아니라 실제 판매, 구매까지 함께 이루어지기 때문에 소셜 데이터만으로는 트렌드 예측이 불가능합니다. 이러한 경우, 검색 데이터 또는 판매 및 시장 점유율 데이터를 함께 고려해야만 트렌드의 강도와 영향을 정확히 파악할 수 있습니다.
Social Media Trend Detection Best Practices
소셜 미디어 트렌드를 보다 효과적으로 파악하려면 어떻게 해야할까요? 신디지오는 다음 3가지 실천사항을 제시합니다.
"기계와 휴먼 인사이트간의 결합" 언급했듯이 적잘한 소셜 미디어 트렌드 예측에는 머신 러닝과 실제 휴먼 인사이트에 의한 분석이 혼합되어야 합니다. "소셜 트렌드 예측에 적용" 머신 인텔리전스 - 비지도 컴퓨터 머신 러닝 모델은 새로운 표현의 의미를 모델링하고 디코딩하는 매우 강력한 방법입니다. 이제 우리가 쉽게 사용할 수 있는 알고리즘은 소셜 데이터 말뭉치 내에서 주제 환경을 클러스터링하고 크기를 조정할 뿐만 아니라 맥락적 환경도 표면화합니다. 휴먼 인사이트 - 단순한 직관을 넘어, 휴먼 인사이트로 문화적 경험과 분석 및 행동 프레임 워크를 통합해야 합니다. 이는 트렌드를 소비자 동기, 사용 시기, 정서적 및 기능적 요구에 매핑하여 명확한 혁신을 제시합니다. "트렌드를 전체적으로 살펴보기" 마지막으로 기업 및 브랜드가 트렌드를 전체적으로 살펴볼 것을 권장합니다. 다시 말해서, 우리가 보통 '트렌드'라고 보는 것은 실제로 더 큰 트렌드에 따라 증가하는 '마이크로 트렌드'와 상호 연결되어 있습니다. 예를 들어, '강황'에 대한 관심이 높아지면 더 큰 매크로 트렌드로 접어드는 마이크로 트렌드를 더 정확하게 나타낼 수 있기 때문에, 자연스럽게 '웰빙' 트렌드까지 함께 파악하게 되겠죠?
Trend Prediction at Synthesio
신디지오(Synthesio)에서는 어떻게 트렌드 감지가 가능할까요? 지금부터 신디지오에서 어떤 방법으로 소셜 트렌드 분석을 하는지 설명해드리겠습니다.
"신디지오(Synthesio)의 Machine Intelligence"
상향식 토픽 모델링을 통해 신디지오는 데이터 셋 내에서 모든 잠재적 대화 주제와 트렌드를 자동으로 분류하고 그룹화합니다. 신디지오에서는 차세대 AI 기술을 통해 몇 분 망에 다양한 소셜 미디어 트렌드를 분석하고 감지할 수 있는데요. 비기술적인 비즈니스 사용자들에게 편리한 동시에 정확한 트렌드를 도출할 수 있는 효과적인 기능입니다. 아래는 신디지오를 통해 'CBD'를 분석한 결과인데요. 'Superb blog', 'Small dose of the edibles' 등 다양한 주제에 'CBD'가 언급된 것을 쉽게 확인할 수 있습니다.
"Human Intelligence and Advanced Analytics"
신디지오는 데이터셋 내에서 대화 주제와 트렌드를 자동 분류한 다음, 머신 인텔리전스를 휴먼 인텔리전스 및 고급 분석과 결합합니다. 소셜 인텔리전스 연구원은 특정 트렌드를 주도하는 대화 주제를 명확히 하기 위해 고급 의미 분석을 실행합니다. 아까 언급했던 '강황(Turmeric)'을 예시로 들어보자면, 신디지오의 고급 분석은 '유리기(Free Radicals)' 및 '항산화제(Antioxidants)' 같은 다른 속성과 '강황(Turmeric)' 사이의 관계를 보여줍니다.
그러나 고급 의미 분석을 실시한다고 해서 정확한 트렌드 분석이 이루어지는 것은 아닙니다. 소비자의 동기와 기능적, 정서적 요구를 파악하기 위해서는 실제 휴먼 인사이트가 반드시 필요합니다. 이 과정에서 300명의 전문가들로 구성된 신디지오(Synthesio)의 팀은 비즈니스 전략에 따라 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다.
지금까지 소셜 트렌드 탐지에 대해 설명해드렸는데요. 신디지오 공식 블로그에 소셜 트렌드 탐지 방법 및 다양한 활용 사례가 있으니 자세한 내용은 아래 링크에서 확인해주세요! 그럼 신디지오는 다음에도 유익한 정보로 돌아오겠습니다 😃
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