Otto Monitor

소셜리스닝

지금 바로 온라인에 흩어진 소비자의 '진짜 목소리'를 가장 빠르고 낮은 비용으로 수집하고,

빅데이터 분석으로 도출된 전문가의 날카로운 인사이트를 확인하세요.

서비스 이용문의

소셜리스닝 개요

고객들은 더 이상 정해진 채널에서만 이야기하지 않습니다. 지금 이 순간에도 SNS, 커뮤니티에는 브랜드에 대한 솔직한 경험담이 실시간으로 공유되고 있습니다. 소셜 리스닝은 이렇게 흩어져 있는 고객의 '진짜 목소리'를 놓치지 않기 위한 필수 활동입니다.

이를 통해 기업은 미처 몰랐던 문제점을 파악하고 시장 트렌드를 선점할 수 있습니다. 위기 징후를 미리 감지하고 고객의 목소리에서 새로운 기회를 찾는 모든 전략은 바로 이 '듣는 것'에서 시작됩니다.

실제 활용 사례

Case 1

소셜 리스닝을 통한 오프라인 매장 방문 경험 및 고객 인식 분석

도입 배경

A브랜드는 전국 10개의 스페셜 매장에 대한 방문객들의 실제 인식을 파악하고자 했습니다.

이를 위해 초기에는 매장별로 방문객 대상 오프라인 설문조사를 시도했으나, 응답률이 극히 저조하여 유의미한 데이터를 확보하는 데 실패했습니다.

이후, 이벤트 상품을 제공하며 설문 참여율을 높이려 했지만, 이번에는 이벤트 참여를 목적으로 한 형식적인 긍정 답변이 대부분을 차지했습니다.

결국 데이터의 신뢰도가 크게 떨어졌고, 외부 업체를 통해 전국 10개 매장에서 조사를 진행하며 상당한 비용과 시간이 소요되는 문제만 남았습니다.

솔루션 및 성과

A브랜드는 신뢰할 수 없는 설문조사 방식 대신 각 매장명(예: OO점, OO스토어)을 포함한 다양한 키워드를 등록하여, 온라인 블로그, 커뮤니티, SNS 등에서 고객들이 자발적으로 작성한 실제 방문 후기를 전방위적으로 수집했습니다.

시스템은 수집된 방대한 리뷰 텍스트에서 매장 경험과 관련된 긍정 요인과 부정 요인을 자동으로 추출했습니다.

더 나아가, 추출된 핵심 키워드들을 '브랜드 이미지', '제품(메뉴) 평가', '방문 경험', '매장 분위기' 등 의미 있는 카테고리로 그룹핑하여 한눈에 비교 분석할 수 있었습니다.

이를 통해 A브랜드는 편향되지 않은 고객의 진짜 목소리(VoC)를 확보했을 뿐만 아니라, 오프라인 조사 대비 시간과 비용을 획기적으로 절감하며 10개 매장에 대한 다각도의 심층 분석을 완료할 수 있었습니다.

Case 2

신제품 런칭을 위한 경쟁사 및 소비자 구매 여정 분석

도입 배경

B브랜드는 신제품 출시를 앞두고, 성공적인 시장 진입을 위한 마케팅 전략 수립이 필요했습니다.

이를 위해 경쟁사에 대한 시장의 인식과 잠재 고객의 구매 행동 패턴을 정확히 분석하고자 했습니다.

방대한 소셜 데이터 속에서 어떤 포인트를, 어떤 방식으로 분석하여 전략에 활용해야 할지 구체적인 방법론을 의뢰했습니다.

솔루션 및 성과

우선 모니터위자드를 활용해서 기존 자사 브랜드에 대한 소셜 데이터를 수집하여 B브랜드가 보유한 핵심 이미지를 도출했습니다.

이와 동시에 경쟁사 제품에 대한 소비자 인식과, 제품 인지부터 구매, 후기 확산에 이르는 '소비자 구매 여정(Consumer Journey)'을 심층 분석했습니다.

B브랜드는 이 분석 결과를 바탕으로, 기존의 긍정적 브랜드 이미지를 신제품에 연결하는 제품 컨셉을 확정했습니다.

또한, 채널 특성에 따라 리뷰가 나타나는 패턴을 파악하여 '구매 단계별-채널별' 맞춤형 바이럴 마케팅 전략을 수립할 수 있었습니다.

그 결과, 데이터에 기반한 정교한 전략을 통해 신제품을 시장에 성공적으로 안착시키는 성과를 거두었습니다.

소셜리스닝을 가능하게 해주는 핵심 기능

데이터 수집

모니터위자드는 네이버, 다음을 포함한 3천여 개 뉴스 매체와 블로그, 카페, 커뮤니티, 유튜브, 인스타그램 등 검색 가능한 주요 소셜 미디어에서 키워드 기반으로 데이터를 수집합니다.

검증된 시스템을 통해 고객의 필요에 따라 실시간 또는 1일 최대 5회까지 정규 크롤링을 수행하며, 과거 트렌드 분석을 위한 과월 데이터 수집까지 안정적으로 지원합니다.

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N
D
뉴스
blog
C
f
X
IG
그 외 검색 가능한모든 매체 커스터마이징

데이터 관리

수집된 원본 데이터는 제외키워드, 제외URL, 중복제거 등 1차적으로 더미 데이터를 제거한 후 분석에 최적화된 형태로 DB에 저장됩니다.

저장된 데이터는 AI가 각 데이터의 문맥을 파악하여 긍정/부정 감성, 언급 중요도, 핵심 주제 등을 판단하고 태깅하는 2차 정제 과정을 통해 인사이트 도출이 가능한 최종 상태로 관리됩니다.

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데이터 수집

뉴스
소셜
블로그

1차 필터링

  • 제외키워드
  • 제외URL
  • 중복제거

DB 저장

AI 태깅

최종 데이터

감성 분석

72%

28%

언급 중요도

핵심 주제

주제어 A주제어 B주제어 C

빅데이터 분석

모니터위자드에서 수집된 방대한 미디어 데이터를 정밀하게 가공하여 언급량 추이와 연관 키워드를 다각도로 분석합니다.

단순한 양적 통계를 넘어 기간별 이슈 변화와 매체별 언급량 추이를 입체적으로 시각화하여, 우리 비즈니스가 시장 내 어디에 위치해 있는지 객관적으로 진단할 수 있도록 도와줍니다.

경쟁사와의 점유율 비교 및 주요 키워드 선점 현황을 수치화된 지표로 제공함으로써, 데이터에 근거한 전략적인 홍보 및 마케팅 방향 수립을 지원합니다.

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25.2%
12.7%
12.7%
시장언급량미디어
소비자AI브랜드트렌드
분석이슈점유율평판데이터
경쟁광고관심도변화
38.7%
27.2%
19.3%

미디어 데이터 수집

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데이터 가공 및 정제

->

다각도 분석 및 시각화

->

인사이트 도출 및 전략 수립

평판∙감성 분석

고도화된 AI 감성 분석 엔진이 뉴스 및 소셜 미디어의 논조를 긍정, 부정, 중립으로 정밀하게 분류하여 브랜드 평판의 흐름을 실시간으로 추적합니다. 단순히 언급량이 많은 것을 넘어 여론이 어떤 성격으로 형성되고 있는지 파악하고, 핵심 연관어 분석을 통해 부정 여론의 발원지와 긍정 여론의 확산 포인트를 정확히 짚어냅니다.

이를 통해 예기치 못한 미디어 리스크에 대해 선제적인 방어 체계를 구축하고, 브랜드 가치를 제고하기 위한 최적의 커뮤니케이션 전략을 제안합니다.

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평판 및 감성 분석 화면

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