아직도 광고 클릭률만 분석하세요? 브랜드가 진짜 성장하는 데이터는 따로 있습니다

2025.07.24 11:39

달파

📊 이제 고객/제품 데이터를 분석해야 합니다

브랜드의 성장을 위한 데이터 분석의 중요성은 모두가 알고 있습니다. 많은 브랜드에서 광고 클릭률, GA 데이터 등과 같은 퍼포먼스 데이터를 분석하고 있습니다.

하지만 퍼포먼스 데이터 분석만으로 충분할까요? 브랜드가 성장하는 ‘이유’는 퍼포먼스 데이터에서 나오지 않습니다. 브랜드가 성공하고 실패하는 이유를 찾기 위해서는 고객/제품 데이터를 분석해야 합니다.

고객/제품 데이터란 고객의 경험과 반응, 제품에 대한 인식이 담긴 데이터입니다. 예를 들어 고객이 남긴 리뷰 속 “아쉬운 점”, 우리 제품과 경쟁사 제품을 비교하며 언급하는 실제 평가, 그리고 시장에서 빠르게 변하는 유행과 반응 등이 해당합니다.

사실 고객/제품 데이터 분석이 쉽지는 않습니다. 단순한 수치 계산이 아닌, 고객의 말과 이미지 같은 비정형 데이터 안에 숨어 있기 때문입니다. 제대로 분석하기 위해 리뷰, 상세페이지, SNS 콘텐츠 등 다양한 데이터를 통합적으로 수집하고 해석하는 체계가 필요합니다.

다행히 AI가 발달하면서 이 어려운 작업이 수월해졌는데요.

이 글에서 브랜드가 고객/제품 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 차근차근 알려드리겠습니다.

실제 고객의 목소리를 기반으로 제품 개선, 포지셔닝, 상세페이지 콘텐츠 전략 등 핵심 의사결정을 할 수 있는 방법을 배워보세요. 🚀

🔍 고객/제품 데이터 분석, 4가지 데이터에서 시작하세요

고객/제품 데이터는 SNS, 커뮤니티, 뉴스, 오픈마켓 등 ‘고객의 실제 경험’이 담겨있는 네 가지 외부 채널에서 주로 수집할 수 있습니다.

각 채널별로 얻을 수 있는 대표적 인사이트와 수집하는 방식을 아래와 같이 정리했습니다.

1. SNS 데이터

Instagram, TikTok, Threads, X와 같은 SNS 채널은 소비자의 자발적인 반응이 실시간으로 나타나는 공간입니다. 해시태그, 댓글, 좋아요, 공유 수, 인플루언서 콘텐츠에 대한 반응 등을 통해 빠르게 트렌드를 포착할 수 있습니다.

💡 얻을 수 있는 인사이트:

인플루언서 시딩 캠페인에 대한 소비자 반응 실시간 추적
콘텐츠별 특징과 반응 분석을 통한 콘텐츠 전략 개선
자사 및 경쟁사 언급량 변화 분석을 통한 브랜드 포지셔닝 방향 설정

🔎 대표적인 수집 방식:

수기 방식: 실무자가 웹사이트에 직접 접속해 필요한 정보를 복사하고 정리하는 방식으로, 빠르게 트렌드를 파악하거나 참고용 데이터를 수집할 때 보완적으로 활용될 수 있습니다. 하지만 데이터 양과 질이 제한적이고 오류 발생 가능성이 높습니다.
공식 API 활용: 일부 플랫폼에서 제공하는 API를 통해 시스템적으로 데이터를 호출하고 자동 수집할 수 있어, 정기적인 데이터 축적 및 자동화된 분석 환경 구축에 적합합니다.
직접 크롤링: 자체 개발한 프로그램으로 웹페이지를 자동 탐색하여 화면에 노출된 데이터를 수집하는 방식입니다. 데이터 수집 범위가 가장 넓고 유연하여 자사뿐 아니라 경쟁사, 카테고리, 키워드 단위의 입체적인 시장 분석이 가능합니다.

2. 오픈 커뮤니티 데이터

블로그, 카페, 온라인 커뮤니티는 소비자들이 광고나 마케팅 개입 없이 자발적인 경험과 의견을 공유하는 채널입니다. 이곳에서 수집되는 게시글과 댓글은 브랜드나 제품에 대한 보다 현실적이고 진솔한 피드백을 제공합니다. 상품 구매 전후의 심리 변화, 반복적으로 언급되는 불만 사항, 사용자 관점의 제품 비교 등 정량 데이터로는 포착하기 어려운 인사이트를 얻을 수 있습니다.

💡 얻을 수 있는 인사이트:

무의식적으로 형성된 소비자 인식과 브랜드 포지셔닝 진단
신선한 표현을 마케팅 메시지에 반영
감성 분석을 통해 고객 니즈와 불만의 맥락 심층 이해

🔎 대표적인 수집 방식:

수기 방식: 직접 모니터링하여 데이터를 정리합니다.
직접 크롤링: 커뮤니티 리뷰 등을 크롤링하여 제품 인식을 분석하거나 트렌드 파악에 활용할 수 있습니다.

3. 온라인 뉴스 및 미디어 기사

온라인 뉴스, 미디어 콘텐츠는 시장과 산업의 큰 흐름을 보여주는 자료입니다. 경쟁사의 보도 내용, 업계 트렌드, 규제 이슈 등을 확인하면 브랜드가 현재 어디에 있고, 앞으로 무엇을 준비해야 할지 파악할 수 있습니다.

💡 얻을 수 있는 인사이트:

산업 규제나 트렌드 변화에 선제적으로 대응
경쟁사의 메시지나 전략 분석 및 벤치마킹
자사 보도량과 보도 톤 분석을 통한 PR 성과 측정 및 위기 대응 준비

🔎 대표적인 수집 방식:

수기 방식: 필요한 정보를 직접 찾아 복사하고 정리합니다.
직접 크롤링: 뉴스와 미디어 기사를 직접 크롤링하여 대량의 텍스트 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.

4. 오픈마켓 및 커머스 플랫폼

오픈마켓(쿠팡, 11번가 등)이나 커머스 플랫폼은 브랜드가 시장에서 어떻게 평가받고 있는지를 가장 객관적으로 확인할 수 있는 채널입니다. 가격, 리뷰, 평점, 할인 내역, 상세페이지 구성 등은 모두 소비자와 브랜드의 상호작용이 축적된 결과물입니다.

💡 얻을 수 있는 인사이트:

자사와 경쟁사의 상세페이지 구성 및 메시지 전략 비교
리뷰 기반 피드백 수집 및 제품 개선 방향 도출
할인 시점과 리뷰 수 변화 등 타이밍 기반 데이터 분석
카테고리 내 인기 순위, 점유율 등 시장 내 위치 파악 및 의사결정

🔎 대표적인 수집 방식:

수기 방식: 필요한 정보를 직접 찾아 복사하고 정리합니다.
플랫폼 비즈니스 센터/데이터 센터 활용: 주요 플랫폼에서 제공하는 비즈니스 센터를 통해 자사 관련 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 데이터의 정확도와 안정성이 높습니다.
직접 크롤링: 오픈마켓 상세페이지나 리뷰 등을 크롤링하여 제품 인식을 분석하거나 시장 변화를 추적할 수 있습니다.

📊 고객/제품 데이터를 분석하는 2가지 방법

고객/제품 데이터를 수집했다면, 이제는 분석해야 합니다.

고객/제품 데이터는 숫자(정형) 데이터로만 이루어진 퍼포먼스 데이터와는 다릅니다.

숫자(정형)와 텍스트·이미지(비정형)가 혼재되어 있습니다.

따라서 정형 데이터 분석과 비정형 데이터 분석 방법을 나누어 적용해야 합니다.

1. 정형 데이터 분석: 수치 기반의 흐름과 인과를 읽다

정형 데이터는 리뷰 수, 클릭 수, 구매율, 전환율처럼 표 형태로 정리된 숫자 데이터입니다. 브랜드사는 일반적으로 시간 또는 특정 기준에 따라 변하는 값을 기반으로 가설을 검증할 때 많이 사용합니다. 이러한 데이터를 분석할 때는 대부분 통계적 기법이나 수학적 모델을 활용하게 됩니다. 대표적 방법론은 다음과 같습니다.

2. 비정형 데이터 분석: 감정과 맥락을 수치화

비정형 데이터는 텍스트, 영상, 소리처럼 정해진 형식이나 구조가 없는 데이터입니다. 행과 열로 쉽게 구분되지 않고 일관된 스키마가 없는 리뷰, 댓글, 사진, 영상, 음성 등 정성적인 맥락을 담고 있는 것이 특징입니다. AI는 이 데이터를 분석하기 위해 텍스트나 이미지를 컴퓨터가 인식할 수 있는 정량적인 수치로 바꾸는 ‘Embedding’ 과정을 거치게 됩니다. 이후 다양한 형태의 분석 방법론을 통해 AI를 기반으로 유의미한 인사이트를 뽑아낼 수 있습니다. 예를 들어, 특정 키워드와 함께 등장하는 주요 단어들을 자동으로 추출하는 연관어 분석 등이 가능합니다.

3. AI를 활용해서 리포트로 만들기

분석 결과가 실제로 비즈니스에 영향을 주기 위해서는, 의사결정자들이 빠르게 이해하고 바로 활용할 수 있는 형태로 가공되는 과정이 필요합니다.

AI를 활용해 리포트를 만들어 보세요. 단순한 수치 요약을 넘어, 맥락을 해석하고 전략적인 판단을 제안하는 리포트까지도 AI가 생성할 수 있습니다.

각 데이터마다 방식이 다르기 때문에, 보편적으로 주의해야 할 4가지 사항을 신경 써서 제작해 보세요.

프롬프트 구조화
- 단순한 질문이 아닌, 분석 목적에 맞게 논리적으로 설계된 지시
데이터 연동
- 필요한 필터나 수식 등을 정확히 연계하여 LLM이 올바른 범위에서 해석하도록 유도
문맥 이해 설계
- 수치 이면의 의미, 브랜드 관점, 기존 히스토리를 반영한 응답 생성
리포트 구성 자동화
- 요약 코멘트, 데이터 시각화, 핵심 인사이트를 포함한 문서 자동화

💡 대표 활용 사례 3가지 살펴보기

3가지 대표 활용 사례를 통해서 보다 구체적으로 고객/제품 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보세요.

한국 뷰티 브랜드 G사

G사는 신제품 런칭 이후, 소비자가 실제로 자사 제품에서 어떤 점을 강점으로 느끼는지 구체적으로 파악하고자 했습니다.

AI 기반 리뷰 분석을 통해, ‘색조’와 ‘발림성’이 경쟁사 대비 압도적으로 긍정적인 평가를 받고 있다는 인사이트를 얻었습니다.

이에 G사는 해당 강점을 부각할 수 있도록, 인플루언서와 협업해 ‘피부 표현 Before/After’ 중심의 바이럴 콘텐츠를 집중적으로 제작하고, ‘블라인드 테스트(눈을 감고 발림성 비교)’ 캠페인을 기획해 실제로 SNS 상에서 브랜드 언급량과 캠페인 참여율이 크게 증가하는 성과를 거뒀습니다.

국내 F&B 중견 기업 K사

K사는 신제품 건강기능식품을 출시하며, 인플루언서 시딩 캠페인을 준비 중이었습니다.

최근 업계에서 ‘캐릭터’, ‘AI 모델’, ‘실제 인플루언서’ 등 다양한 방식의 캠페인이 시도되는 점에 착안해, K사는 각 방식의 실질적 효과를 객관적으로 검증하고 싶었습니다.

AI를 활용해 SNS 및 커뮤니티 데이터를 분석한 결과, ‘캐릭터’를 활용한 시딩 캠페인이 타 방식 대비 소비자 반응과 브랜드 선호도 측면에서 가장 높은 효과를 보임을 확인했고, 실제로 캐릭터 중심의 콘텐츠를 집중 제작해 제품 인지도와 판매 전환율을 크게 높일 수 있었습니다.