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안녕! 오랜만에 다시 돌아온 신입 마케팅 컨설턴트 '마스터'야.
이전 시간엔 소셜리스닝의 What과 Why에 관해 함께 살펴봤지!
🔽CH1. 소셜리스닝이란?🔽
🔽CH2. 소셜리스닝, 왜 필요할까?🔽
오늘은 소셜리스닝의 Who와 How; 소셜리스닝은 누가, 어떻게 하는건지에 대해 알아보자!
[데이터 분석, 어떻게 시작할까?]
많은 기업들은 데이터 분석을 위해 전문가들로 꾸려진 다양한 형태의 데이터 분석 팀을 보유하고 있어.
하지만 경우에 따라, 기업들은 전문가를 직접 채용하는 대신 데이터 분석 SaaS와 같은
다양한 솔루션 툴과 플랫폼을 활용하기도 해.
이런 툴들을 사용하면 비전문가들도 데이터를 보다 쉽게 분석할 수 있어.
소셜 리스닝, 소셜 분석 시장내에도 데이터 분석을 위한 다양한 SaaS 툴들이 존재한다는 점!
소셜 분석 프로세스
데이터 분석의 전체적인 프로세스는 일반적으로
[데이터 수집 및 전처리 → 데이터 분석 → 시각화 → 결과활용] 순으로 진행돼.
이 순서는 대체로 비슷하겠지만 각 단계를 수행하는 방식은 정말 다양해.
우리는 이 중 일부 단계에서만 선택적으로 툴을 사용할 수도,
모든 기능을 지원하는 하나의 툴로 전체 프로세스를 한번에 진행할 수도 있어.
빅데이터 분석을 위주로 각 단계의 특징을 함께 살펴보면서
각 단계에서 데이터 분석 툴이 어떻게 사용될 수 있는지도 알아보자.
첫번째 데이터 수집 및 전처리 단계에선 크롤링 및 API등을 활용한 데이터 수집과 데이터 정제가 이루어져.
데이터 분석 담당자가 직접 데이터를 수집하고 정제 작업을 진행할 수 있지만, 이러한 방법은 :
- 첫째, 다수의 데이터 채널 커버 및 DB 구축을 위한 비용과 시간에 대한 부담이 존재할 수 있고,
- 둘째, 만약 API가 제공되지 않거나 유료인 경우 크롤링에 제약 발생할 수 있어. 이 경우 수집 된 데이터가 불완전하거나 그 품질이 낮을 수 있기도 하고, 정보가 위법적으로 수집될 가능성이 존재한다고해!
- 마지막으로 이 작업은 단순작업의 성격이 크기때문에 다소 반복적이고 지루할 수 있어.
소셜 분석은 특히나 방대한 양의 데이터를 지속적으로 수집해야 하는 경우가 많아서,
그 주기도 빈번하고 시간도 훨씬 많이 소요 될 수 있다는 점을 알아두면 좋을 것 같아.
만약 앞서 언급한 부분들이 데이터 분석의 장애요소가 된다면, 소셜 분석 툴을 한 번 알아보는 것도 추천해!
요즘 소셜 분석 툴들은 간단한 불리언 쿼리만 작성할 줄 알면 엄청난 양의 데이터를 자동으로 수집해 주고, 일반 기업이나 개인은 이용하기 힘든 공식 파트너십을 통해 더 안전하고, 확실한 데이터 수집을 제공하기도 해. 내가 듣기론 거의 실시간에 가까운 수준으로 새로운 데이터를 업데이트해주는 툴도 있다는데?
물론 데이터 전문가가 직접 데이터를 수집하고 정제할 수 있겠지만! 만약 여건 상 힘든 상황이라면?
그럴 땐 데이터 수집을 지원하는 툴을 사용하면 되겠다!
데이터를 수집했으면, 이제 분석을 해야지! 데이터 분석은 주로 파이썬이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 활용해 이뤄지기 때문에 전문성이 요구되고, 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 방법은 정서 분석, 키워드 추출, 군집 분석 등 정말 무궁무진해! 이때, 분석 결과나 분석 종류는 분석가의 역량에 따라 크게 좌우될 수 있겠지?
프로그래밍을 활용한 데이터 분석 역량이 없다면? 데이터 분석 툴을 활용해보자.
데이터 분석 툴은 정말 다양한 기능을 제공하는데, 대표적으로는 1. 자동 정서 분석, 개체(Entity) 인식, 키워드 추출, 이미지 분석, 트렌드 분석 모델링 등 2. 로데이터 추출 - 데이터 요청이 필요 없는 빠르고 효율적인 데이터 추출 3. 생성형 AI 기술(ex. ChatGPT)을 활용한 데이터 분석 및 인사이트 추출 4. 지표 분석 리포팅 자동화 등이 있어.
[시각화! 3분 카레보다 빠르다!]
데이터 분석의 완성은 구성원들과의 분석 결과 공유까지라고 할 수 있지.
이때 조직 내 구성원들과 효과적으로 결과를 공유하기 위해선 데이터 시각화 과정이 필수적이야.
시각화는 비전문가도 데이터를 쉽게 이해할 수 있게 해주고, 조직의 효과적인 데이터 기반의 의사결정을 도와줘. 수준으로 따지면 가장 낮은 분석이지만, 잘 사용한다면 복잡한 분석보다 더 효율적이기도 하지!
특희 빅데이터 분석에선 거의 필수! 아니겠어?
요즘엔 BI 툴 및 시각화 도구가 엄청 다양해서 Python, R, JavaScript 같은 프로그래밍 언어를 사용할 줄 모르는 비전문가나 비기술자들도 여러 형태의 그래프를 사용해 손쉽게 데이터를 시각화할 수 있대!
빠르게 변화하는 트렌드 속 데이터 분석을 통한 의사결정의 핵심은 ‘정확한 결정을 빠르게’ 내리는 것이야!
데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화 과정에서 툴을 적절하게 활용해 데이터 분석의 복잡성을 줄이고 빠른 의사결정을 해보자!
고도화된 지식 없이도 데이터를 쉽게 분석할 수 있게 해주는 다양한 툴의 등장으로 데이터 분석에 대한 기술적 장벽이 낮아지고 있어! 데이터 분석에 대한 전문성이 부족하다 해서 포기하지 말고 여러가지 툴을 적극적으로 활용해보는 건 어때??
우리 모두 데이터 전문가가 되는 그날까지 화이팅하자!
그럼 다음 시간에 더 재밌는 주제로 돌아올게, 안녕!
소셜리스닝 비즈니스 관련 문의
Web : www.sm2marketing.co.kr
E-mail : marketing@samhwa.com
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