더 쉽게 알아보기 빅데이터 제조업 활용사례 4편

더 쉽게 알아보기 빅데이터 제조업 활용사례 4편

◆ 빅데이터를 통한 남성 화장품 인사이트 도출

남성 화장품 시장에서 빅데이터를 통해 도출할 수 있는 인사이트는 다음과 같습니다.

◈ 검색어 분석

빅데이터 분석을 통해 남성이 가장 많이 검색하는 화장품과 브랜드를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 각 제품이나 브랜드에 대한 인사이트를 찾아 추세와 관련성을 파악할 수 있습니다. 빅데이터를 통한 남성 화장품 인사이트 도출 검색어 분석을 하면 다음과 같은 결과가 나올 수 있습니다.

1. 남성용 스킨케어 : '남성 스킨케어', '남성 화장품', '남성 로션', '남성 토너', '남성 세안제' 등 남성들이 가장 많이 검색하는 스킨케어 관련 키워드가 검색어 랭킹 상위를 차지합니다.

2. 비누/크림 제품 : '남성 비누', '남성 쉐이빙크림', '남성 면도기'와 같은 검색어도 상위에 랭크해 있습니다.

3. 브랜드명 : L'Oreal Paris, 헤라, 스킨푸드, 더페이스샵 등의 브랜드명도 검색어 분석에서 종종 나타나며, 이 브랜드들은 남성 화장품 시장에서 인기가 높은 브랜드 중 하나로 꼽힙니다.

4. 기능성 제품 : 피부 미백 기능이 있는 제품, 주름 개선 기능이 있는 제품 등 남성들의 특정 피부 이슈에 대한 제품에 관련된 검색어도 많은 관심을 받고 있습니다.

이러한 검색어 분석 결과를 바탕으로 각 제품과 브랜드가 어떤 키워드에 대해 관심을 받고 있는지를 파악할 수 있고, 이를 통해 제품 및 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

◈ 소셜 미디어 분석

소셜 미디어 상에서 남성이 관심을 갖는 화장품 제품과 브랜드에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 여기에는 소비자들의 구매 경험, 사용 후기 등이 포함되며, 이를 분석하여 화장품 사용자들의 취향과 수요 트렌드를 파악할 수 있습니다.  빅데이터를 활용해 소셜미디어에서 남성 화장품에 대한 인사이트를 도출하기 위한 분석 방법은 다음과 같습니다.

1. 키워드 수집 : 남성 화장품 관련 키워드를 수집합니다. 대표적으로는 '남성 화장품', '남성 스킨케어', '남성 로션', '남성 토너' 등이 있습니다.

2. 소셜미디어 모니터링 : 수집한 키워드를 바탕으로 소셜미디어에서 해당 키워드와 관련된 게시물을 모니터링합니다. 대표적으로 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등의 플랫폼을 활용할 수 있습니다.

3. 분석 지표 설정 : 모니터링한 게시물을 바탕으로 분석할 지표를 설정합니다. 대표적으로는 게시물 수, 좋아요 수, 댓글 수, 공유 수 등을 의미하는 '올바운드 지표(Outbound Metrics)'와 게시물이 받은 반응(좋아요, 댓글, 공유 등)을 종합한 지표인 '인플루언서 지표(Influencer Metrics)'가 있습니다.

4. 데이터 시각화 : 수집한 데이터를 시각화해서 도출한 인사이트를 파악할 수 있도록 합니다. 대표적으로는 막대그래프, 파이 차트, 워드 클라우드 등의 시각화 방법을 활용할 수 있습니다.

5. 인사이트 도출 : 분석한 데이터를 바탕으로 해당 시장의 트렌드와 소비자의 선호도, 브랜드별 점유율, 마케팅 전략 등을 도출합니다. 이를 통해 제품 및 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

위와 같은 소셜미디어 분석을 통해 남성 화장품 시장에서 인기 있는 제품이나 브랜드, 이슈 등을 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 제품 개발 및 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

◈ 지리적 데이터 분석

유통 경로 분석과 같은 지리 정보를 활용하여, 특정 지역에서 남성들이 가장 선호하는 브랜드와 제품을 파악할 수 있습니다. 이러한 정보는 새로운 상점들이 매장 위치를 고려할 때 매우 유용합니다. 빅데이터를 활용해 소셜미디어에서 남성 화장품에 대한 인사이트를 도출하기 위한 분석 방법은 다음과 같습니다.

1. 키워드 수집 : 남성 화장품 관련 키워드를 수집합니다. 대표적으로는 '남성 화장품', '남성 스킨케어', '남성 로션', '남성 토너' 등이 있습니다.

2. 소셜미디어 모니터링 : 수집한 키워드를 바탕으로 소셜미디어에서 해당 키워드와 관련된 게시물을 모니터링합니다. 대표적으로 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등의 플랫폼을 활용할 수 있습니다.

3. 분석 지표 설정 : 모니터링한 게시물을 바탕으로 분석할 지표를 설정합니다. 대표적으로는 게시물 수, 좋아요 수, 댓글 수, 공유 수 등을 의미하는 '올바운드 지표(Outbound Metrics)'와 게시물이 받은 반응(좋아요, 댓글, 공유 등)을 종합한 지표인 '인플루언서 지표(Influencer Metrics)'가 있습니다.

4. 데이터 시각화 : 수집한 데이터를 시각화해서 도출한 인사이트를 파악할 수 있도록 합니다. 대표적으로는 막대그래프, 파이 차트, 워드 클라우드 등의 시각화 방법을 활용할 수 있습니다.

5. 인사이트 도출 : 분석한 데이터를 바탕으로 해당 시장의 트렌드와 소비자의 선호도, 브랜드별 점유율, 마케팅 전략 등을 도출합니다. 이를 통해 제품 및 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

위와 같은 소셜미디어 분석을 통해 남성 화장품 시장에서 인기 있는 제품이나 브랜드, 이슈 등을 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 제품 개발 및 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

◈ 구매 패턴 분석

고객들의 구매 빈도, 구매 패턴, 제품을 선택하는 기준 등의 정보를 분석하여, 고객들이 어떤 제품을 선택하고, 어떤 상황에서 선택하는지를 파악할 수 있습니다. 빅데이터를 통해 남성 화장품 인사이트를 도출하기 위한 구매 패턴 분석은 다음과 같은 방법으로 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 수집 : 남성 화장품 제품 판매량에 관한 데이터를 수집합니다. 이를 위해서는 화장품 제조업체의 출하 판매량 정보나, 판매 대리점에서 제공하는 판매 데이터 등을 활용할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 전처리해야 합니다. 이때는 데이터 중 결측치나 이상치가 존재하는 경우 제거하거나 보완하는 등의 작업이 수행됩니다. 또한, 데이터가 큰 경우 적절한 압축 혹은 가공 작업을 수행하여 분석에 용이하게 만듭니다.

3. 구매 패턴 분석 : 전처리된 데이터를 기반으로 남성 고객들의 구매 패턴 및 성향을 분석합니다. 이때는 구매자의 나이, 성별, 거주지 등의 기본 정보뿐만 아니라, 구매 일자, 구매 제품, 결제 방식 등의 세부 정보를 활용할 수 있습니다.

4. 인사이트 도출 : 분석 결과를 토대로, 해당 제품에 대한 인사이트를 도출합니다. 이때는 구매자의 선호도, 관심사 및 구매 태도 등을 파악하여 관련 제품을 개발하거나 새로운 마케팅 전략을 수립합니다.

구매 패턴 분석을 통해, 남성 화장품 시장의 구매 행태와 구매 성향을 파악하고, 이에 따른 비즈니스 전략을 세울 수 있습니다. 또한, 구매 패턴 분석은 기업의 제품 개발 및 마케팅 전략 수립에 큰 도움을 줄 수 있습니다.

◈ 타깃마케팅

분석된 데이터를 바탕으로 남성들의 취향과 관심사에 맞게 광고 메시지를 고객에게 전달할 수 있습니다. 이를 통해 제품의 인지도를 높일 수 있으며, 관심 있는 고객들을 집중적으로 타기팅 하여 마케팅 비용 효율을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 빅데이터를 통해 남성 화장품 인사이트를 도출하여 타깃 마케팅을 진행하려면 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.

1. 인사이트 도출 : 빅데이터 분석을 통해 남성 고객들의 화장품 구매에 대한 인사이트를 도출합니다. 선호하는 제품 브랜드, 사용량, 구매빈도, 화장품을 선택하는 기준 등의 정보를 파악하고, 구매 및 요구에 대한 인사이트를 도출합니다.

2. 타깃타깃 마케팅 대상 선정 : 인사이트를 기반으로 타깃 마케팅 대상을 선정합니다. 화장품 제품 분류 및 특성에 따라 타깃 마케팅 대상을 다양하게 나누어 판매 전략을 세울 수 있습니다. 

3. 마케팅 전략 수립 : 타깃 마케팅 대상별로 마케팅 전략을 수립합니다. 각 대상에게 적합한 온라인 및 오프라인 채널을 활용하여 제품을 홍보하고, 가격, 제품 특성 등의 요소를 고려한 적절한 마케팅 전략을 수립합니다.

4. 모니터링 및 분석 : 마케팅 전략을 시행하면서 성과를 모니터링하고 분석합니다. 홍보 효과, 판매 체계 변화 및 대상별 구매 패턴 변화 등의 데이터를 수집하여 분석하고, 이를 토대로 마케팅 전략을 조정하거나 개선하여 성과를 극대화합니다.

이러한 방식을 통해, 빅데이터를 활용하여 남성 화장품 시장의 패턴 및 인사이트를 파악하고, 그에 맞는 타깃 마케팅 전략을 수립하여 업계에서 경쟁 우위를 더할 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 분석 결과를 통한 마케팅 전략 수립

빅데이터 분석은 많은 양의 데이터를 수집하고 분석하여 새로운 인사이트를 얻는 것입니다. 이를 활용하여 마케팅 전략을 수립하려면 다음과 같은 절차가 필요합니다.

◈ 데이터 수집

빅데이터 분석을 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 이때 데이터는 실시간, 일일, 주간 또는 년 단위로 수집될 수 있으며, 온라인 및 오프라인에서 수집된 데이터 모두 활용할 수 있습니다. 마케팅 전략을 수립하기 위해 빅데이터 분석을 시행할 때, 적절한 데이터 수집 단계는 매우 중요합니다. 빅데이터는 크기, 다양성, 속도, 진실성 등의 특성을 지니고 있기 때문에, 이러한 특성을 고려하여 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 일반적으로 빅데이터 분석을 위한 데이터 수집은 다음과 같은 프로세스를 따릅니다.

1. 목적 설정 : 데이터 수집을 시작하기 전에, 분석하고자 하는 비즈니스 문제나 마케팅 목표를 정확하게 설정합니다.

2. 데이터 소스 식별 : 데이터를 수집할 데이터 소스를 정합니다. 이에는 엔터프라이즈 데이터 시스템, 오픈 데이터 소스, SNS, 로그 및 트랜잭션 데이터, 서베이 및 설문지 데이터 등 다양한 형태의 데이터 소스가 포함될 수 있습니다.

3. 데이터 수집 : 데이터 수집을 시행합니다. 이때는 데이터 수집 방법, 수집 주기, 데이터 품질, 보안 등을 고려하여 적절한 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.

4. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 분석하기에 적합한 형태로 가공합니다. 이 단계에서는 데이터 품질 검사, 이상치 및 누락 데이터 처리, 데이터 표준화, 병합 및 변환 및 데이터 표시 등이 이루어집니다.

5. 데이터 저장 : 처리된 데이터를 저장합니다. 이때는 저장 형식, 데이터 처리 용량, 보안 및 접근 제어 등을 고려하여 저장합니다. 

데이터 수집에는 빅데이터 시스템 및 데이터 공급 업체와 같은 다양한 옵션이 있으며, 이를 선택할 때에는 비용, 수집 방법, 수집한 데이터의 정확성 및 완정성, 데이터 저장 용량 등을 고려해야 합니다.

◈ 데이터 전처리

수집한 데이터를 정제하고, 분석하기에 용이한 형태로 가공합니다. 이때 데이터의 중복 제거, null 값 제거, 이상치 처리, 표준화 등의 전처리 과정을 거칩니다. 빅데이터 분석에 앞서 데이터를 전처리하는 단계는 매우 중요합니다. 전처리가 잘 이루어지지 않으면 데이터 분석 결과가 왜곡될 수 있기 때문입니다. 빅데이터 분석을 위한 데이터 전처리 과정은 크게 데이터 수집 -> 데이터 통합 및 정제 -> 데이터 가공으로 구성됩니다. 각 과정에 대해 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집
    - 유용한 데이터를 수집하고 저장하는 과정입니다. 데이터 수집 단계에서 수집된 데이터의 품질은 빅데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 결정합니다.

2. 데이터 통합 및 정제
    - 여러 소스에서 수집된 데이터를 하나의 통합된 데이터 소스로 만드는 과정입니다.
    - 데이터 속성이 다른 경우, 데이터 유실에 대비한 백업 방안, 중복된 데이터 제거, 오류 데이터 및 누락 데이터 제거 등이 필요합니다.

3. 데이터 가공
    - 데이터를 분석하기 전에 데이터를 가공하고 분류하는 과정입니다.
    - 데이터 간에 패턴을 식별하고 분류하면서 데이터의 전반적인 톤 및 트렌드를 파악합니다.
    - 주요 작업에는 변수 선택, 변수 변환, 변수 수준 그룹화, 데이터 샘플링, 표준화 등이 있습니다.

데이터 전처리 과정에서 데이터의 품질, 정확성, 완정성뿐만 아니라, 데이터의 유형, 크기, 분산, 정확성, 신뢰성 등에 대한 요구사항을 고려해야 합니다. 이를 위해 데이터 전처리 단계에서는 데이터 특징 및 요구사항을 분석하여 빅데이터 분석에 적합한 데이터 포맷을 설계하고 유지보수할 수 있도록 정교한 작업이 필요합니다.

◈ 분석

가공된 데이터를 분석하여 새로운 인사이트를 도출합니다. 데이터 마이닝, 머신러닝, 인공지능 등의 기술을 활용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 인사이트를 도출합니다. 빅데이터 분석을 통해 마케팅 전략을 수립하는 과정에서는 크게 다음과 같은 단계가 있습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리

마케팅에 필요한 데이터를 수집합니다. 이때, 데이터의 양과 질이 중요합니다. 데이터 전처리를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 유지합니다.

2. 데이터 탐색

데이터를 시각화, 요약하는 등의 방법으로 데이터를 탐색합니다. 이를 통해 데이터에서 새로운 패턴이나 상관관계를 발견할 수 있습니다.

3. 예측 모델 개발

데이터를 분석하여 예측 모델을 개발합니다. 이를 통해 마케팅에서 예상되는 결과와 고객 행태 등을 분석합니다.

4. 마케팅 전략 수립

분석 결과에 따라 최적의 마케팅 전략을 수립합니다. 예를 들어, 특정 고객군이 선호하는 상품을 파악하여 그룹화하고 이를 바탕으로 상품 추천 알고리즘을 개발하는 등의 전략을 수립할 수 있습니다.

5. 전략 실행 및 성과 측정

수립한 마케팅 전략을 실행하고 성과를 측정합니다. 이를 통해 마케팅 전략의 유효성을 검증하고 개선할 수 있습니다. 

빅데이터 분석을 통해 마케팅 전략을 수립하는 과정에서는 데이터 분석 전문가와 마케팅 전문가의 협업이 이루어져야 합니다. 데이터 분석 전문가는 데이터 분석 및 예측 모델 개발을 전문적으로 수행하며, 마케팅 전문가는 마케팅 전략을 수립하고 실행합니다. 이를 위해 두 전문가 간의 소통과 정보 공유가 필요합니다.

◈ 전략 수립

도출된 인사이트를 토대로 최적의 마케팅 전략을 수립합니다. 각 대상 또는 시장 세분화에 맞는 전략을 수립하여 해당 대상을 만족시키고 맞춤화된 서비스를 제공하기 위해 노력합니다. 마케팅 전략 수립을 위한 빅데이터 분석은 다음과 같은 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

1. 타깃 고객 파악

빅데이터 분석을 통해 소비자들의 선호도와 구매 패턴 등 다양한 정보를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 타깃 고객을 파악하고 그들에게 맞는 제품과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

2. 제품/서비스 개발

데이터 분석을 통해 제품/서비스의 성능, 사용성, 만족도 등을 분석하고 개선할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 요구에 맞는 제품/서비스를 개발하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

3. 마케팅 채널 선택

빅데이터 분석을 통해 소비자들이 다양한 채널에서 어떻게 제품/서비스를 검색하고 구매하는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 마케팅 채널을 선택하여 마케팅 효과를 극대화할 수 있습니다.

4. CRM (고객관계관리) 시스템 운영

빅데이터 분석을 통해 고객들의 구매 이력, 행태 및 요구사항 등을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 고객 개인별로 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고 신속한 대응이 가능한 CRM 시스템을 구축할 수 있습니다.

5. 마케팅 ROI (투자수익성) 분석

빅데이터 분석을 통해 마케팅 효과를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 ROI를 계산하여 효율적인 예산 분배를 수립할 수 있습니다.

6. 경쟁 분석

빅데이터 분석을 통해 경쟁 업체들의 제품/서비스, 마케팅 전략 등을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 경쟁 우위를 유지하고 경쟁 업체와 차별화된 전략을 수립할 수 있습니다.

7. 마케팅 결과 분석

빅데이터 분석을 통해 마케팅 전략 수행 후의 결과를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 전략의 성과를 측정하고 문제점을 파악하여 개선할 수 있습니다.

◈ 실행

수립된 전략을 실행합니다. 이때는 효과적인 캠페인을 계획하고 구축해야 합니다. 이를 위해서는 적절한 플랫폼과 채널 선택, ef fectiveness, ROI를 최적화할 수 있는 방법 등을 고려해야 합니다. 빅데이터 분석을 통해 수집한 정보를 기반으로 다음과 같은 절차로 마케팅 전략을 수립하고 실행할 수 있습니다.

1. 데이터 수집 및 분석

첫 번째로, 빅데이터 수집을 위한 시스템을 구성하고 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터를 분석하여 상품/서비스 이용 패턴, 고객 행동 패턴, 구매 경로 및 소비 트렌드 등의 정보를 파악합니다.

2. 타깃 고객 파악

데이터 분석 결과를 토대로 타깃 고객을 정의하고, 그들의 특성, 선호도 및 라이프스타일 등을 파악합니다.

3. 제품/서비스 개발

타깃 고객의 요구에 부합하는 제품/서비스 개발을 위한 방향성을 설정하고, 제품의 만족도와 사용성 등을 빅데이터를 통해 분석합니다.

4. 마케팅 채널 선택

빅데이터 분석을 통해 타깃 고객들이 자주 사용하는 채널을 파악하고 이를 활용하여 효과적인 마케팅 채널을 선택합니다.

5. CRM 시스템 구축

고객 관리를 위한 자료와 방법을 파악하여 CRM 시스템 구성을 위한 데이터베이스를 구축합니다.

6. 마케팅전략 수립

을 경우, 이전의 분석 결과에 따라 타깃 고객에게 최적화된 마케팅 전략을 수립합니다.

7. 마케팅 전략 실행

마케팅 전략을 실행하고, 그 결과를 모바일 앱과 웹 서비스를 활용하여 실시간으로 모니터링합니다. 이를 통해 퍼포먼스를 체크하고 효율적으로 대응하는 실행력이나 유지보수를 향상합니다.

8. 정기적인 리포트 제공

데이터 분석 결과 및 마케팅 전략 실행 결과를 정기적으로 보고서로 제공하여, 수익성과 고객 만족도 향상을 위한 개선 작업을 수행합니다.

◈ 모니터링과 평가

마지막으로 수립한 전략의 효과를 모니터링하고 평가합니다. 계속적으로 피드백을 받으며 성과를 분석하고, 다음 전략 수립에 반영하여 지속적으로 개선합니다. 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 수립한 마케팅 전략은 정기적인 모니터링과 평가를 통해 필요한 조정과 개선을 수행해야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 절차를 따릅니다.

1. 모니터링 대상 설정

마케팅 전략 수립 시, 설정한 목표와 KPI(Key Performance Indicators)를 기준으로 모니터링 대상을 설정합니다. 이에 따라 측정할 지표를 선정하고, 이를 체계적으로 관리합니다.

2. 실시간 모니터링

실시간 데이터와 진행 상황을 모니터링할 수 있는 대시보드나 데이터 분석 툴을 구성합니다. 이를 통해 실시간으로 성과 수치를 체크하고, 이를 기반으로 적극적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.

3. 결과 평가

정기적인 내부 자체 평가 또는 외부 평가 등을 통해 결과를 평가합니다. 이를 통해 성과의 개선 방향을 설정하고, 효율적인 대응방법을 발굴합니다. 또한, 분석된 데이터로 인사이트를 도출하여, 마케팅 전략을 개선하고 강화할 수 있는 방안을 제시합니다.

4. 조정과 개선

모니터링과 평가를 기반으로 마케팅 전략을 조정하고 개선합니다. 이를 통해 더욱 확장된 마케팅 전략을 수립하며, 이를 통해 고객 만족도를 향상하고, 매출과 이익을 극대화할 수 있습니다.

이와 같은 절차를 통해 빅데이터 분석을 활용하여 최적의 마케팅 전략을 수립하고, 실행함으로써 기업의 경쟁력 제고를 달성할 수 있습니다