들어가며
‘검색 데이터’는 어떤 데이터를 의미할까? 단어 그대로, ‘검색’과 연결되어 발생하는 데이터의 측면에서 본다면 검색 ‘키워드’ 자체나, 키워드의 ‘검색량’ 등을 보통 검색 데이터의 범주로 떠올리기 마련이다.
이에 덧붙여 ‘검색’이라는 행위의 관점에서 생각해보면, 검색 데이터는 검색 행위 전/후로 검색자의 의도가 내포된 키워드들이 연결되며 데이터가 발생하는 측면으로 생각을 확장해볼 수 있다. 즉 머릿속에 어떠한 불편함이 인지되거나 욕구가 떠오르며 이를 해결하고자 하는 니즈로 연결될 때 검색이 시작되는데, 이 때 발생(검색)하는 키워드와 이후 특정 카테고리나 브랜드의 검색으로 연결되는 흐름으로 본다면, ‘검색 데이터’는 소비자의 니즈에 따라 즉각 반영된 데이터라는 특성을 담고 있다. 이를 기반으로 검색 데이터를 ‘점’, ‘선’, ‘면’의 관점에서 발견한 인사이트를 함께 살펴보자.
(본 리포트는 21년 11월~ 24년 10월 기간 내 구글 및 네이버에서 발생한 검색 키워드와 검색 결과 페이지를 분석한 데이터를 기반으로 확인하였다.)
검색 데이터: 점 단위의 관점에서 분석
소비자의 모든 검색어와 관련 데이터를 통해 소비자의 검색에 어떤 의도가 담겨있는지 파악하고 나아가 시장 전체를 세부적으로 확인할 수 있다. 단순 검색량 시계열 분석을 넘어 세대별, 의도별 타깃 키워드 추출, 관심 토픽을 통해 검색 데이터에 숨어 있는 고객의 관심 주제와 마케팅 기회를 발견해보자.
‘치약’ 포함 키워드 검색 규모
생활 필수품 중 하나인 ‘치약’과 관련된 검색 규모를 살펴보자. ‘치약’ 카테고리는 필수재에 해당되어 성분을 더욱 고려하거나, 가성비를 중요시하는 등 소비자들의 니즈가 다양한 편이다. 이에 따라 수 많은 제품이 존재하는 치약 시장을 검색 데이터로 파악하면 어떤 점이 두드러질까? 국내 치약 관련 시장의 연관 총 검색량은 약 1천 8백 만이고, 최근 3개월 기준 월 평균 검색량은 약 150만 회로 확인된다. 특히나 ‘치약’ 단일 키워드를 제외한 연관 키워드 상위 TOP5는 아래와 같이 확인되었다.
‘치약’ 연관 키워드 상위 TOP5 (*최근 1년간 총 검색량 기준)
- 센소다인 치약 (970,100)
- 엔치약 (500,010)
- 암웨이 치약 (439,010)
- 치약 추천 (426,580)
- 유시몰 치약 (340,550)
치약 관련 검색 키워드 토픽 및 현황
전 연령대 소비자들이 ‘치약’과 관련하여 어떤 정보 및 브랜드를 특히 더 많이 검색하고 있을까? ‘검색량’을 기준으로 토픽 TOP5를 확인해보았다.
위와 같이 전 연령대로 살펴본 토픽 현황과, 특정 연령별로 확인한 내용은 또 다른 내용을 발견할 수 있다. 특정 연령별 인사이트가 궁금하다면 아래 [리포트 다운받기]를 통해 확인해보자
검색 데이터: 선 개념의 관점에서 분석
소비자가 어떤 검색을 통해 브랜드와 만나는지 고객 여정을 이해하기 쉽게 가시화하고, 행동 데이터에서 확인한 인텐트(의도) 기반의 페르소나 분석을 통해 고객의 고민과 문제를 해결해 줄 수 있는 마케팅 기회를 발견할 수 있다. 나아가 검색 여정에서 구매 전환에 중요한 포인트를 발견하고 타사 브랜드로의 고객 이탈, 획득 포인트를 발굴할 수 있다.
다이슨 청소기 vs 샤크 무선 청소기 검색경로 비교
‘청소기’ 브랜드 연관 키워드 중, 월 평균 검색량 기준으로 앞뒤를 다투는 ‘다이슨 청소기’와 ‘샤크 무선청소기’의 검색 경로를 함께 비교해보았다. 전반적으로 경로 내 존재하는 키워드도 다를 뿐더러, 검색 유저 특성 중 ’30~39세’의 연령층에서 ‘샤크’ 브랜드 관련 특성 키워드가 ‘다이슨’ 대비 다양한 편으로 나타나는 것이 눈에 띈다. (ex. 샤크 청소기, 샤크 청소기 추천, 샤크 청소기 as, 샤크 청소기 공구, 샤크 청소기 흡입력, 샤크 다이슨,..) 검색 키워드에 검색자의 의도 및 니즈가 담겨있는 관점에서 본다면, 브랜드 관련 키워드가 다양하게 존재할수록, 소비자의 관심 및 관여도가 높다고 판단할 수 있다.
검색 데이터: 면 개념의 관점에서 분석
특정 키워드의 앞, 뒤로 검색된 최대 2만개의 검색 데이터를 수집하면 어떤 데이터 뷰가 보일까? 수집된 키워드들을 같은 목적 및 의도별로 클러스터링하게 되면 소비자가 시장에서 상호 작용하는 전체 행동 패턴을 파악할 수 있으며, 더 나아가 이를 바탕으로 소비자 퍼셉션과 시장 트렌드를 분석할 수 있다. 이와 같이 ‘면’의 개념으로 검색 데이터를 바라보게 되면 소비자들이 특정 카테고리, 브랜드와 연결된 중요한 순간(CEP-Category Entry Point)을 발견하여 미(未)고객을 확보할 수 있는 새로운 기회를 찾을 수 있다.
‘간식 추천’ 전/후 키워드를 통해 발견하는 소비자 CEP
‘간식 추천’이라는 단일 키워드를 보면 어떤 소비자들이, 어떤 상황에서, 누구를 위해 해당 키워드를 검색했는지 가늠이 되는가? 이를 데이터 기반으로 파악하기 위해 ‘간식 추천’ 전/후 2단계에 걸쳐 검색된 키워드들을 수집해보았다. 그 결과, ‘간식’의 ‘추천’이 필요한 소비자들의 다양한 상황을 전/후에 연결된 데이터 기반으로 발견할 수 있었다.
- 대상: 청소년(53,665), 아이들(40,626), 어른과 아이(16,245)
- 구입처: 코스트코(15,374), 편의점(9,665), 올리브영(8,975)
- 상황: 배달 가능한(29,096), 사무실(20,806), 새참(10,983), 여름(8,142), 저녁(5,251), 회사 간식 구독(4,700)
- 니즈: 선물세트(49,489), 개별포장(36,530), 인기(23,287), 가성비(7,209), 건강한(6,465), 맛있는(5,305), 단맛(2,743)…
- 기타 고민: 간식 시간 관리(121,692), 군것질 및 간식 문제(10,191)
마치며
위의 사례들을 살펴 본 바와 같이, 검색 데이터를 ‘점’, ‘선’, ‘면’의 관점으로 보면 동일한 키워드를 검색한 소비자일지라도 각기 다른 상황과 니즈로 연결되어 있음을 데이터 기반으로 확인해볼 수 있다. 더 많은 사례가 궁금하다면 아래 [리포트 다운받기]를 통해 전체 내용을 확인해보기 바란다.
