온라인이 사람들이 정보를 생산하고 교류하는 주된 공간이 됨에 따라 소비자들의 온라인 상에서의 활동에 대한 기업들의 관심이 커지고 있다. 인터넷 사용자의 대부분은 제품이나 서비스를 구매하기 전에 온라인에서 관련 정보를 찾아보고 비교하는 과정을 거친다. 미국 인터넷 이용자의 85%가 상품, 서비스를 구매하기 전 온라인에서 정보를 얻는다고 한다. 또한 우리 나라의 경우도 많은 소비자들이 구매 전에 검색을 하거나 온라인 채널에서 정보를 얻는다.

온라인 활동으로부터 생성되는 수 많은 데이터를 통해 소비자를 이해하려는 노력이 다양한 방법으로 시도되고 있다. 온라인 뉴스 클릭 수를 분석하거나 트위터, 페이스북 등 SNS에서 소비자들이 주고 받는 이야기들을 분석하는 텍스트 마이닝 방법 등이 그것이다. 뉴스 클릭 데이터 분석, SNS 텍스트 분석은 소비자의 관심사를 파악하는데 중요한 소스가 되고 있다. 하지만 많은 기업들이 이와 같이 방대한 SNS빅데이터를 획득하고 분석 하는데는 많은 제약이 따른다. 대부분의 경우 데이터를 생산하는 포털, 검색 업체들만 접근과 분석이 가능하기 때문이다. 또한 SNS 텍스트 분석의 경우 데이터를 획득/저장/관리하는 서버 구축에 상당히 큰 비용이 요구될 수 있다. 비용 문제를 차치하더라도 대부분 자연어로 되어 있는 SNS 빅데이터를 분석하는 기술은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 SNS 분석의 필요성에도 불구하고 기업 실무자들은 높은 진입 장벽을 경험하곤 한다.

반면, 검색 데이터는 누구나 자유롭게 접속하여 분석하는 것이 가능하다. 현재 구글 트렌드와 네이버 트렌드에서 검색어를 입력하면 원하는 분석 기간 동안의 상대적 검색 값이 제공된다. 따라서 사람들의 관심사 변화 추이나 여러 검색어 간 관계를 파악할 수 있다. 그리고 구글과 네이버에 입력되는 검색어가 키워드 중심이기 때문에 비정형인 SNS 빅데이터보다 오류가 적다. 또한 검색 데이터는 소비자가 필요에 의해 자발적으로 온라인 상에 남긴 흔적이다. 즉, 기업의 의도나 목적에 의해 좌우될 여지가 적다. 이에 반해 SNS빅데이터의 경우 기업이 영향을 미치는 경우가 많은 것으로 알려져 있다. “기업들이 지원하는 대가성 소셜 미디어 평가 및 리뷰가 2014년까지 전체 리뷰의 10~15%를 차지할 것”이라는 리서치 기관 가트너의 추산처럼 SNS 빅데이터로부터 소비자를 이해하는 것은 더욱 어려워지고 있다.

여러 가지 검색 데이터의 장점으로 인해 검색 데이터를 소비자 통찰력의 원천으로 삼고자 하는 시도가 다양하게 이루어 지고 있다. 구글 데이터로 독감 레벨과 전파경로를 예측한 사례, 미국 시장에서 자동차 검색량과 매출간의 관계를 분석한 사례, 스트레스·자살 등의 검색과 OECD 자살률의 관계를 분석한 사례 등 다양한 시도가 있어 왔고 그 활용성도 인정 받고 있다. 지난 미국 대선 투표일 수개월 전에 오바마가 대통령이 될 것이라는 것을 구글은 먼저 알고 있었다는 재미있는 연구 결과도 있다.

소비자들이 온라인 상에서 자발적으로 남긴 검색 정보를 통해 얼마나 소비자를 잘 이해할 수 있을까? 그 가능성은 매우 넓고 다양하겠지만 본 글에서는 이중 몇가지를 예시적으로 분석해 봄으로써 검색 데이터의 활용가치를 살펴본다.

요즘 캠핑 인구가 많이 늘어났다. 캠핑아웃도어진흥원의 조사에 따르면, 2010년 60만명에 불과했던 캠핑인구가 3년만에 130만명으로 늘어났다. 시장규모도 매년 폭발적으로 늘어 올해 캠핑시장규모는 6,000억원대에 달할 것으로 예상된다고 한다. 우리나라 소비자들은 언제부터 캠핑에 대한 관심이 커졌을까? 네이버트렌드에서 ‘캠핑’의 검색량을 보면 2007년에는 펜션, 리조트, 민박과 비교해 볼 때 캠핑에 대한 검색량이 턱없이 적었으나 2013년에는 리조트, 민박 등의 검색량을 압도적으로 넘어섰고 펜션의 검색량도 거의 넘어서려고 하고 있다.

과거 캠핑하면 선선한 바람이 불고 단풍과 함께 숲의 정취를 즐길 수 있는 가을이 생각 났지만, 최근에는 다양한 장비들의 보급으로 계절에 상관없이 가족들이 함께 즐길 수 있는 캠핑 문화가 자리잡은 듯하다. 소비자들은 일년 중 언제 캠핑에 관심이 많을까? 네이버 트렌드에서 2011년 1월부터 2013년 9월 동안 ‘캠핑’의 모바일 검색량을 분석해 보면, 캠핑에 대한 검색량은 가을이 아닌 여름, 특히 여름 휴가철에 폭증하는 것을 알 수 있다. 둘 사이의 관계를 알아보기 위해 ‘여름 휴가’와 ‘캠핑’의 모바일 검색량을 함께 분석해 보았다. 여름휴가와 캠핑은 여름 휴가철인 6~7월에 검색량이 피크를 이루다가 겨울 시즌에 감소하는 비슷한 움직임을 보인다. 캠핑은 선선한 가을 보다는 여름 휴가에 집중되는 것을 알 수 있다. 여름휴가 검색량이 증가할 때 동시에 캠핑 검색량도 증가하고, 여름휴가 검색량이 감소할 때 캠핑 검색량도 동시에 감소하는 경향을 보인다. 또한 두 검색량의 상관성 정도는 해가 갈수록 커진다. 이를 통해 여름 휴가 트렌드로 캠핑이 시간이 지날수록 더욱 각광받고 있다는 것을 알 수 있다.

그러나 여름 휴가 혹은 휴가의 검색량이 여름 시즌에만 나타나는 것과는 달리, 캠핑에 대한 관심은 봄과 가을 시즌에도 적지 않게 나타나고 있고 해가 갈수록 봄 가을의 검색비중이 높아지는 경향을 보인다. 여름 시즌을 제외하면 캠핑의 검색 트래픽이 등산의 검색 트래픽과 상당히 유사하게 움직이는 것도 볼 수 있다. 따라서 여름 휴가를 보내는 여러 방식 중 캠핑이 주요한 트렌드로 자리 잡음과 동시에 캠핑에 대한 관심이 연중으로 확산되고 있다는 해석이 가능할 것이다.

소비자가 구매를 위한 평가기준으로 삼는 요소인 핵심 구매 요인은 소비자를 둘러 싼 외부 환경, 또는 시간이 흐름에 따라 달라지거나 우선 순위가 변하기도 한다. 이렇게 동적으로 변하는 소비자의 관심사를 포착하기 위해 검색 데이터가 활용될 수 있다.

소비자는 스마트폰을 구매할 때 가격, 디자인, 스펙 등 많은 요인들을 고려할 것이다. 그 중에서도 가격은 구매 결정 시 중요하게 고려되는 요인 중 하나이다. 특히 구매하기 직전에 원하는 제품을 저렴하게 사기 위해 가격을 비교하는 목적의 검색 활동이 활발히 이루어진다. 그러나 가격이 싸다고 무조건 구매하지도 않는다. 소비자들의 최대 관심사인 가격과 더불어 소비자들은 어떤 요인들에 관심을 가지고 검색을 할까?

2009년 1월부터 2013년 9월까지 네이버 트렌드에서 스마트폰, 폰, 핸드폰, 단말기와 함께 디자인, 크기, 화질, 스펙, UI 등의 키워드로 검색해 보았다. 그리고 키워드 별로 네 가지 검색량을 합하여 키워드 별 검색량을 구하였다. 예를 들어, 스마트폰 디자인, 폰 디자인, 핸드폰 디자인, 단말기 디자인의 검색량을 합하여 디자인 검색량으로 만들어 주었다. 그리고 비교를 위해 2009년 UI(User Interface)의 검색량을 기준으로 두고 다른 검색량들을 지수화 하였다.

다른 해 대비 2009년에 UI가 다른 요인들에 비해 높은 관심을 받았음을 알 수 있다. 2009년 KT를 통해 아이폰 3G가 국내에서 최초로 출시되면서, 소비자들이 아이폰의 차별화된 디자인과 직관적이고 사용하기 편한 UI에 높은 관심을 보였던 것으로 보인다. 2010년도와 2011년도에 스마트폰의 스펙에 대해 소비자들의 관심이 커졌다. 2010년과 2011년 사이에 새로운 스마트폰들이 쏟아져 나오면서, 카메라 화소, 램 용량, 듀얼코어 탑재 여부 등 스마트폰 모델별 스펙 비교가 많이 이루어졌던 것으로 보인다. 스마트폰마다 스펙의 차이가 비교적 컸기 때문에, 소비자들은 자기가 원하는 폰을 사기 위해 정보를 탐색하는 행동을 활발히 하였다. 2011년도에 특히 스마트폰 스펙에 대한 검색을 많이 하였다는 결과를 통해 이를 미루어 짐작할 수 있다. 최근에는 스펙에 대한 소비자들의 관심이 2011년 대비 줄어들었는데, 현재 출시되는 스마트폰들의 스펙이 브랜드간 큰 차이가 없어 어느 정도 소비자들을 만족시키기 때문으로 판단된다. 그리고 2011년부터는 화면을 포함한 크기가 UI보다 더 중요시 되고 있음을 알 수 있다.

디자인은 타 요인 대비 높은 관심의 대상이었지만 특히 2012년 이후 디자인에 대한 관심이 더욱 증가하였다. 항상 함께하는 스마트폰의 디자인이 중시되는 것은 당연하지만 2012년 이후 디자인에 대한 관심이 폭증한 것은 아마도 출시된 스마트폰들이 스펙, 화면 크기 등에서 차별화되지 않기 때문인 것으로 보인다.

검색 데이터 분석을 통해 보면 소비자들이 스마트폰을 구매할 때 중요하게 고려하는 요인의 상대적 중요도는 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 알 수 있었다. 소비자가 관심을 가지고 검색을 하는 부분들은 구매 전 핵심 구매 요인이 되기도 하지만, 구매 후 사용 시 소비자의 만족도에 영향을 주는 요인이므로 기업들의 꾸준한 관심이 필요하다.

인지도, 선호도, 구매 의향 등은 제품 및 브랜드에 대한 소비자의 생각을 알기 위해 기업에서 지표화하여 관리하는 대상이다. 기업은 지표의 수준을 알기 위해 짧으면 분기 또는 년 단위로 조사를 실시하며 꾸준한 추적을 통해 개선 방향을 도출하기를 원한다. 그러나 많은 기업이 지속적이고 잦은 소비자 조사에 부담을 느끼고 있어 필요 시 마다 간헐적으로 진행하는 경우도 상당하다. 검색 데이터 분석이 시간과 비용이 많이 드는 소비자 조사를 보완할 수 있을까? 한국과학기술정보연구원의 ‘웹 검색 트래픽을 활용한 소비자의 속성 연구’ 보고서에 따르면, “검색 트래픽은 시간에 따른 소비자의 태도 변화를 반영하는 보완 지표로 활용될 수 있다”고 한다. 그렇다면, 브랜드에 대한 소비자의 태도도 검색 트래픽으로 추정될 수 있을까?

글로벌 브랜드 컨설팅 업체인 인터 브랜드에서 조사, 발표하는 탑 100 브랜드 중 의류에 속하는 갭과 자라를 살펴 보았다. 전통적인 SPA 브랜드인 갭은 2009년 이전까지 지속적으로 하락하였으나, 이후 비교적 낮은 수치로 안정세를 유지하고 있다. 반면, SPA 브랜드의 신흥 강자로 떠오르고 있는 자라의 브랜드 가치는 급격히 상승하고 있어 둘 사이의 격차는 해가 갈수록 더욱 커지고 있다.

구글 트렌드에서 제공하는 검색 트래픽을 살펴 보면, 갭의 검색량은 2009년까지 감소하다가 그 이후 2009년 수준에서 안정되었음을 알 수 있다. 갭에 대한 소비자의 관심이 지속적으로 감소하다가 2009년 이후 낮은 수준에서 유지되고 있는 것으로 보인다. 반면, 자라의 검색량은 2009년까지 소폭 상승하다가 그 이후 상승폭이 매우 커졌다. 미세한 차이는 있지만, 검색 트래픽의 변화 양상과 브랜드 지수의 변화 양상은 매우 유사하다.

구글 검색 트래픽 추이가 일반적으로 브랜드 가치의 변화를 설명해 주는지 확인하기 위해 인터 브랜드에서 2008년부터 2013년까지 한 번이라도 10위 안에 포함되었던 13개 브랜드의 2008년부터 2013년 10월까지의 구글 검색량을 살펴 보았다. 그 중 다른 Top 10 기업들에 비해 상대적으로 검색량이 지나치게 적은 Coca-Cola, GE 등 5개 브랜드를 제외한 나머지 8개 브랜드의 구글 검색량 순위와 인터 브랜드 지수 순위를 비교해 보았다. 디즈니를 제외하면 2008년과 비교할 때 2013년의 인터 브랜드 지수의 순위와 구글 검색량 순위가 비슷한 방향(우상향 혹은 좌하향)으로 움직인다는 것을 알 수 있다. 디즈니의 경우에도 검색량으로 보면 2008년 이후 계속 하락하는 추세를 보이고 있어 검색량 감소, 브랜드 순위 감소 경향이 나타나며 구글과 도요타의 경우도 검색 순위가 아니라 검색량으로 보면 구글은 우상향 도요타는 좌하향 경향을 보인다.

브랜드 조사를 예로 들어 브랜드 평가와 검색 트래픽을 비교해 본 결과 상당히 유사한 양상을 발견했다. 하지만 검색 트래픽 분석이 브랜드 조사 등 소비자 조사를 완전히 대체할 수 있는 것은 아니다. 조사와 달리 검색 트래픽 분석으로는 좀 더 구체적이고 다양한 질문을 하는 것이 어렵기 때문이다. 그럼에도 불구하고 비용과 시간이라는 소비자 조사가 가지고 있는 특성적 한계를 검색 트래픽 분석이 보완해 줄 수 있을 것으로 보인다. 검색 트래픽은 소비자의 태도를 반영하는 보완지표이므로, 기업은 소비자 조사를 실시한 후 일정 기간 재조사 없이 검색 트래픽만으로 시간에 따른 소비자의 태도 변화 양상을 모니터링 할 수 있을 것이다. 특히 가격 프로모션, 경쟁 제품의 출시, 리콜 등 소비자의 인식에 영향을 미치는 사건이 발생한 후 즉각적인 인식 변화를 알아보는데 더욱 효과적인 방법으로 활용될 수 있다. 그리고 검색 트래픽에서 의미 있는 변화가 발생했는데 그 원인을 심층적으로 파악하고 싶을 때는 소비자 조사를 다시 실시하는 것으로 서로 보완하는 것이 가능하다.

소비자의 관심은 구매 행동으로 이어질 가능성이 높다. 따라서 검색 데이터 분석은 소비자의 관심의 결과물인 검색 데이터와 매출 등 실물 데이터의 연관성을 찾는데 집중되는 경향을 보인다. 최근 독일에 있는 RWI의 거시경제학 연구팀은 검색 데이터가 개인 소비를 예측하는 지표가 될 수 있음을 실증하였다. 그리고 구글의 수석 이코노미스트인 Hal Varian도 검색 데이터가 가까운 미래의 경제 지표를 예측할 수 있다는 논문을 발표하였다. 매출, 구매액과 같은 실물 데이터는 수집되는데 상당 한 시간과 비용이 필요하다. 경쟁사의 매출 데이터는 구하기도 쉽지 않다. 반면 검색 데이터는 손쉽게 획득할 수 있고, 그래프를 그려 보는 것으로 간단하게 추이를 알아볼 수 있다. Hal Varian 등(‘Predicting the present with google trends’)은 구글 검색량으로 자동차 판매 추세를 어느 정도 파악할 수 있는 지에 대해 분석했다.

국내 한 연구에 따르면, 소비자는 구매에 다다르기 직전에 구체적인 브랜드를 검색하는 경향이 있다고 한다. 따라서, 검색 데이터는 현재 또는 가까운 미래의 매출을 예측하는 데는 도움이 되지만, 먼 미래의 매출을 예측하는 데는 한계가 있다.

이제까지 분석 결과에서 나타난 것처럼 검색 데이터는 소비자 이해의 방안으로 높은 가능성을 보여줬지만 동시에 활용 시 주의가 요구된다.

무엇보다 검색의 쏠림 현상을 들 수 있다. 어떤 이슈가 생기면 많은 사람들이 동시에 관심을 보여 검색량이 폭증할 가능성이 크다. 네이처(2013년 2월 13일)는 “구글이 웹 데이터마이닝과 소셜미디어를 바탕으로 독감을 추적하지만, 이 연구가 역학조사를 완전히 대체할 수는 없다”는 발표를 한 적이 있다. 올해 초 미국에서 변종 독감 바이러스에 대한 공포 때문에 독감에 대한 검색량은 증가했고 구글은 이 데이터를 바탕으로 실제 수치보다 2배가 넘는 독감 예상치를 발표했다. 실제 독감에 걸려서 검색한 사람들도 있었겠지만, 유사한 증상을 독감 증세로 오해해서 또는 단순히 독감에 대한 공포 때문에 검색을 한 사람들도 많았던 것으로 보인다. 이것은 기업에도 똑같이 적용이 되는데, 지난해 온라인 게시판의 고객불만에서 시작돼 사회적으로 큰 이슈를 불러 일으킨 한 식당 사건도 검색의 쏠림 현상을 보여 주는 대표적인 예이다. 이처럼 검색량 폭증은 일시적인 것일 수도 있고, 부정적일 수도 있다. 따라서, 검색량이 갑자기 증가했을 때 실물적으로 어떤 의미를 가지는지에 대한 고려가 항상 동반되어야 한다. 또한 검색 데이터는 검색 내용의 긍·부정 의미 판단이 불가능하므로 검색량 증가의 원인을 찾는 데 주의를 기울여야 한다.

가장 실질적인 한계는 제품의 특성에 따라 정보 탐색의 수준이 다르다는 점이다. 전자 제품, 신기술을 바탕으로 한 신제품 등에 대해서는 활발한 검색 활동이 이루어진다. 그러나, 많은 소비재의 경우 별다른 이슈가 발생하지 않았을 때 소비자들은 검색의 필요성을 느끼지 못한다. 또한, 소비자가 너무 잘 알아서 검색하지 않는 제품이나 브랜드의 경우 소비자의 관심의 정도가 검색으로 반영되지 않기도 한다. 마지막으로, 검색 결과는 관심의 반영이므로 만족도, 추천 의향 등 구체적인 질문과 검색 결과를 연결하는 것은 어렵다. 실제로 분석해 본 결과 검색량과 고객만족도는 잘 맞지 않는 것으로 나타났다.

검색어를 어떻게 선택하느냐 하는 문제도 있다. 대한민국의 실업률을 검색 데이터로 추정한다고 할 때 검색어를 어떻게 선택할 수 있을까? 단순히 ‘실업’ 또는 ‘실업률’이라는 검색어가 실제 실업률을 반영하지 않을 수 있다. ‘구인’, ‘구직’, ‘실업수당’ 등 고려해야 할 수많은 검색어를 어떻게 선택하는지에 따라 분석 결과는 달라질 수 있다. 그리고 좀 더 구체적이고 다양한 질문을 하는 것이 어렵다. 실업률을 추정할 수는 있지만, 실업 기간, 실업 이유 등을 검색 데이터를 통해 알 수는 없다.

그러나 검색 데이터는 소비자를 이해하려는 기존의 활동들을 통해 발견하지 못한 새로운 인사이트를 찾기 위해, 막연히 감으로 알고 있던 부분을 확인하기 위해, 잘못 생각한 부분을 올바르게 수정하기 위해 다른 조사와 함께 활용될 때 유용하다. 특히, 소비자의 태도 변화를 빠르게 포착하거나 위기 사건 발생시 신속하게 대응하기 위해서는 검색 데이터 분석이 기존의 조사보다 효과적일 수 있다. 검색 데이터의 여러가지 한계에도 불구하고 검색데이터는 기업들이 소비자도 잘 모르는 소비자의 마음을 들여다 볼 수 있는 매우 유용한 창이 될 수 있다.[LG경제연구원 김민희 책임연구원, 김나경 책임연구원]

* 위 자료는 LG경제연구원이 발표한 보고서의 주요 내용 중 일부 입니다. 언론보도 참고자료로만 사용할 수 있습니다.