발전된 기술, 소셜 미디어와 소비자 심리 분석

본사 비즈니스 애널리틱스 제품 및 솔루션 부문 부사장인 Deepak Advani의 허핑턴포스트 기고문입니다.

요즘 기업들은 사람들이 무슨 얘기를 하는지 듣기 위해 트위터, 페이스북, 링크드인 또는 다른 SNS 사이트들에 올라간 포스팅들을 주시하고 있습니다. 그들은 칭찬이건 불평이건 쉽게 퍼져나간다는 것을 알고 있습니다. 우리가 하는 말들은 SNS 상에서 수많은 사람들에 의해 읽히고, 공유되고, 다시 포스팅됩니다.

최근 나는 내가 즐겨 이용하는 사이트에서 온라인으로 선물을 주문했습니다. 하지만 예정보다 이틀이나 늦게 배송되어버렸습니다. 이에 대해 내 페이스북 친구들이나 트위터 팔로워들에게 불평을 할 수도 있었습니다만 그럴 필요를 느끼지 않았습니다. 고객상담실에 전화를 했더니 사이트는 응대를 잘 해주었고, 배송비를 환불해 주었으며 차후 구매를 위한 포인트도 넣어주었습니다.

회사들도 똑똑해져가고 있는 것입니다. 그들은 새로운 고객을 유치하는 것은 기존 고객을 유지하는 것보다 6~7배 더 많은 비용이 든다는 것을 알고 있습니다. 많은 회사들이 소셜에서의 대화를 이해하고 고객 서비스의 질을 향상시키기 위하여 분석을 이용하고 있습니다.

똑똑한 세상
세상은 기능화되어 서로 연결되며 지능화되고 있습니다. 똑똑한 지구를 모두가 원하며, 이루어낼 수 있습니다. IBM이 여러분과 함께 Smarter planet을 만들고자 합니다.

우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있습니다. 2015년까지 세상에는 1조 개의 디지털 장비들이 돌아가고 있을 것입니다. IDC는 2020년의 디지털 데이터의 양이 현재의 약 50배에 달할 것이라고 예측합니다. 그중 80% 정도의 데이터가 소위 ‘비정형’ 데이터입니다. 유투브 비디오나, 아이 사진이나, 이메일 혹은 인스턴트 메시지에 끼워져서 들어가는 ‘오늘의 음악’ 같은 것들입니다. 이러한 어마어마한 양의 데이터는 우리가 ‘빅데이터’라고 부르는 것입니다. 이름값 하지요.

그리고 우리는 그 데이터를 분석해야 합니다.

사실, 인간의 자연어(=언어로 구성된 빅 데이터)를 분석하기 위한 진보된 분석 및 기술을 이용함으로서 우리는 그 정보들을 끄집어낼수 있습니다.

최근 오스카상 시상식에서 트위터 상의 수백만의 트윗을 분석하여 대중은 과연 누가 오스카상을 받을 것으로 예상하고 있는지를 보려는 우리의 시도에서 우리는 알고리즘과 수학 공식을 사용하였습니다. 밀레니엄: 여자를 증오한 남자들이 트위터 상에서 가장 긍정적이었지만 최우수 작품상 후보에 올라가지 못했습니다.

Oscars Senti-meter라고 불리우는 시스템은 매일 엄청난 양의 트윗을 정렬시켰고 언어 인식 기술을 이용하여 140자 메시지 안에 담긴 긍정/부정/중립의 감성을 잡아냈습니다. 우리는 이 프로세스를 ‘감성 분석’이라고 부릅니다.

유사한 프로젝트가 뉴욕 자이언츠의 쿼터백인 Eli Manning이 소셜미디어 상에서는 상대편인 뉴잉글랜드 패트리어츠의 쿼터백 Tom Brady 보다 인기있다는 것을 금년 슈퍼볼 개막 전날에 알아차렸습니다. 슈퍼볼 승자는 뉴욕 자이언츠였습니다. 인기도가 게임의 승패를 결정하는 못하지만 향후 선수 계약협상과 협찬 평가에 영향을 미칠 것이라는 것은 누구에게나 불보듯 뻔합니다.

감성 분석에 더하여, 조직들은 소셜네트워크 분석을 하여 영향력을 측정하고자 합니다. 이렇게 함으로서 회사는 더 큰 영향을 미칠 것 같은 소리에 더 많은 주의를 기울일 수 있게 되었습니다.

동시에 회사들은 더 광범위한 감성 트렌드를 읽어내어 사람들이 얼마나 확신을 가지는지 예측합니다. 쇼핑 시즌이 시작되기 전에 소비자들의 확신을 더 정확히 예측해 두기 위해서입니다. 우리는 향후 우리가 사는 세상에 더 큰 영향을 미칠 것인 ‘분석’의 초기 버전을 경험하고 있을 뿐입니다. 우리는 이제 막 빅 데이터와 분석의 힘을 이용하기 시작했을 뿐입니다.

비즈니스 분석이 성과를 가져오기 위하여 통찰력의 힘을 어떻게 이용하는지에 대한 자세한 자료는 여기에서 볼 수 있습니다.

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