들어가며
디지털 마케팅에서 고객 여정(Customer Journey) 분석은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 특히 검색 중심의 콘텐츠 소비가 일상화된 요즘, 소비자가 브랜드와 처음 만나는 순간부터 구매 결정에 이르기까지의 과정을 정확히 이해하는 것이 마케팅 전략의 성패를 좌우합니다.
그런데 요즘 마케터 사이에서는 GPT와 같은 생성형 AI 도구를 활용한 분석과, 검색 데이터 기반의 실시간 분석 툴을 병행하려는 시도가 늘고 있습니다. 두 방법은 어떻게 다르고, 어떤 목적에 적합할까요?
이번 글에서는 GPT 기반 분석과 검색 데이터 기반 분석(예: 리스닝마인드 허블)의 차이를 비교하고, 각 방식이 고객 여정 분석에 어떻게 기여할 수 있는지를 정리합니다.
GPT를 활용한 고객 여정 분석
GPT: 기반 데이터, 모델
GPT는 웹상의 방대한 텍스트 데이터를 학습한 언어 기반 모델로, 다양한 산업 분야의 소비자 행동 패턴과 마케팅 문법을 일반화하여 제공합니다.
GPT를 고객 여정에 활용 했을 때의 장점
- 고객 여정의 흐름을 빠르게 구성할 수 있어 기획 초기 단계에 유리
- 업종별·제품별 전형적인 소비자 패턴을 스토리 형태로 시각화 가능
- 페르소나 기반의 시나리오 설계에 적합
GPT를 고객 여정에 활용 했을 때의 한계점
- 실 데이터 기반이 아니므로 정량적 인사이트 제공에는 한계
- 특정 키워드나 브랜드 이슈, 계절성 변화 등은 정확히 반영하기 어려움
검색 데이터 기반의 고객 여정 분석
검색 데이터: 기반 데이터, 모델
네이버, 구글 등 실제 검색 채널에서 수집된 실제 소비자의 검색 흐름을 분석합니다. 언제, 어떤 키워드가, 어떤 순서로 검색되었는지를 통해 현실적인 여정 구조를 파악합니다.
검색 데이터를 고객 여정에 활용 했을 때의 장점
- 실시간성과 정량성 확보: 실제 검색량·검색 순서 기반 분석
- 키워드 클러스터링을 통해 인지 → 비교 → 구매의 여정 흐름 시각화 가능
- 연령·성별·관심사 기반의 세분화된 타깃 분석 가능
- ‘오메가 3 추천’ 의 전반 검색경로 중 ‘연령별 특성 키워드’ 필터를 통해 구체적인 타깃 분석한 예시(아래 이미지)
- 25~29세: 오메가3 여드름, 약사 오메가3 추천, 오메가3 먹어야 하는 이유
- 30~39세: 약들약 오메가 3, 오메가3 간수치
- 50세 이상: 오메가3 추천, 오메가3 효능, 오메가3 하루 섭취량, 알티지 오메가3 추천
- ‘오메가 3 추천’ 의 전반 검색경로 중 ‘연령별 특성 키워드’ 필터를 통해 구체적인 타깃 분석한 예시(아래 이미지)
검색 데이터를 고객 여정에 활용 했을 때의 한계점
- 수치 해석과 맥락 이해를 위한 분석 역량 필요
- GPT처럼 자연스러운 서사 구성에는 제한이 있음
GPT vs 검색 데이터 분석 비교
| 항목 | GPT 기반 분석 | 검색 데이터 기반 분석 |
|---|---|---|
| 🔍 데이터 출처 | 웹 텍스트 기반 LLM | 실시간 검색 쿼리 데이터 |
| 🧠 분석 방식 | 일반화된 시나리오 생성 | 실제 소비자 검색 행동 추적 |
| 🧩 활용 장점 | 빠른 기획 / 방향성 설정 | 인텐트 기반 전략 수립 / 세부 타깃 분석 |
| 📉 한계점 | 수치 부족, 트렌드 반영 한계 | 서사 구성, 유연한 표현력 부족 |
정리) 마케터를 위한 고객 여정 데이터 활용 팁
GPT는 고객 여정의 큰 그림을 빠르게 그려내는데 유용하지만, 세부적인 인텐트의 흐름이나 실제 행동 기반의 미세한 전환 지점까지 파악하기에는 한계가 있습니다. 실제 검색 데이터를 기반으로 하면, GPT가 포착하지 못한 타깃별 니즈의 뉘앙스나 경쟁 브랜드 간 비교 맥락, 그리고 시기별 니즈 변화까지 정밀하게 읽어낼 수 있습니다. 결국 GPT의 스토리텔링과 검색 데이터의 정밀함을 결합한다면, 소비자의 의사결정 과정을 더욱 구체적으로 담은 고객 여정을 발견 할 수 있을 것입니다.
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