최근 재미있게 본 영화가 있습니다! 바로 인사이드 아웃 2입니다. 여러분도 보셨나요? ㅎㅎ 저는 1편을 너무 재미있게 봐서 2편이 나온 것을 보고 “꼭 극장에서 보겠다!” 다짐하고 잠시 시간을 내어 극장에 다녀왔습니다. 🙌
출처 : 네이버 영화
아직 안 보신 분들을 위해 잠시 소개하자면, ‘인사이드 아웃’은 디즈니와 픽사의 애니메이션 영화로, 인간의 감정들을 귀여운 캐릭터들로 의인화한 작품입니다. 주인공 라일리의 머릿속에서 일어나는 감정들의 이야기를 중심으로 전개되는데, 2015년에 개봉한 ‘인사이드 아웃1’에서는 기쁨, 슬픔, 버럭, 까칠, 소심 다섯 가지 감정들이 등장했습니다. 그리고 최근 개봉한 ‘인사이드 아웃2’에서는 불안, 당황, 따분, 부럽, 추억 감정들이 새로 등장하며 사춘기에 접어든 라일리의 일상 속에서 어떻게 상호작용하는지를 보여줍니다.
비록 주인공의 연령대는 저와 다르지만, 저 또한 감정을 가진 존재로서 나는 어떤 감정들을 어떻게 느끼는지, 나는 왜 특정 감정 캐릭터에 더 이입하게 되는지 생각하게 하는 영화였습니다. 🙄
이 영화는 감정이 인간의 행동과 의사 결정에 어떻게 영향을 미치는지를 직관적이고 아주 쉽게 이해할 수 있게 하는 작품인데요, 이 영화를 보고 감정이 마케팅에 주는 영향과 어떻게 하면 이런 풍부한 감정들을 녹여 사람들과 함께 공감하고 마음을 움직이는 마케팅을 할 수 있을지 생각해보았습니다.
감정이 마케팅에 미치는 영향
감정은 소비자의 행동과 의사 결정에 큰 영향을 미칩니다. 긍정적인 감정은 브랜드에 대한 호감과 충성도를 높일 수 있고, 부정적인 감정은 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 감정을 이용한 마케팅은 소비자의 감정을 자극하여 제품이나 서비스에 대한 긍정적인 반응을 유도하거나 브랜드의 이미지를 구축하는 전략입니다. 예를 들면, TV 광고에서 많이 볼 수 있는 감동적인 주제의 광고들은 소비자의 기억에 오래 남아 브랜드 인지도를 높이고, 기업의 이념을 전달하는 방법이 되기도 하지요
출처 : 네이버 영화
감정 기반 데이터 분석의 중요성
감정과 데이터의 결합
감정과 데이터의 결합은 매우 다양한 마케팅 방향을 열어줍니다. 데이터를 통해 소비자의 감정을 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있어요. 감정을 이용한 마케팅은 단순히 인구통계학적 데이터나 행동 데이터를 넘어, 소비자의 심리적 상태까지 이해하는 것이기 때문에 아주 날카롭고 매력적인 전략이 될 수 있습니다
그렇다면 감정 데이터는 어디서 얻을 수 있을까요? 👀
감정 분석을 위한 데이터 수집 방법
소셜 미디어 분석📈
인스타그램, 페이스북, 트위터 같은 소셜 미디어 플랫폼이나 관련 커뮤니티에서 사람들이 남긴 글, 댓글, 좋아요 등을 분석해 감정을 파악할 수 있어요. 특정 키워드나 해시태그를 모니터링하면 사람들이 브랜드나 제품에 대해 어떤 생각이나 감정을 느끼는지 쉽게 알 수 있습니다
설문조사💭
설문조사를 통해 직접 소비자들의 감정을 파악할 수 있어요. 선호도, 만족도, 구매 의향 등을 설문조사로 알아보는 방법입니다. 조금 더 깊이 있는 정보를 얻고 싶다면, 심층 인터뷰를 통해 고객의 감정과 생각을 깊이 이해할 수도 있어요!
고객 리뷰💭
제품이나 서비스에 대한 소비자들의 생각을 리뷰 사이트나 쇼핑몰 리뷰 페이지에서 수집할 수 있어요. 고객센터나 이메일을 통해서도 리뷰를 받을 수 있습니다. 이런 리뷰를 분석해 긍정적 또는 부정적인 감정을 파악하는 거죠. 너무 일반적인 데이터라면 피드백 양식을 작성해서 보다 구체적인 데이터를 수집할 수 있습니다!
사용자 행동 분석📈
웹사이트나 앱에서 사용자의 클릭, 이동, 체류 시간 등을 분석해 사용자가 느끼는 감정을 유추할 수 있어요. A/B 테스트도 좋은 방법입니다.
그리고, 인공지능 분석📈
위에서 말한 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 설문조사, 행동 분석 등 다양한 방법으로 얻은 데이터를 AI를 이용해 자연어 분석과 감정 파악을 할 수 있어요. 이제 이렇게 얻은 결과를 마케팅 전략에 반영하면 됩니다!
출처 : 네이버 영화
감정 데이터를 활용한 마케팅 전략
우리에게는 수많은 상황과 감정이 있듯이, 감정 데이터를 이용한 마케팅 전략에도 셀 수 없이 많은 방법들이 존재합니다. 그중 맞춤형과 개인화 전략 두 가지 예시를 들어보겠습니다.
맞춤형 : 뉴스레터
요즘 뜨거운 매체인 뉴스레터를 예로 들어보겠습니다. 뉴스레터는 불특정 다수가 아닌 구독자들에게 보내지기 때문에, 어느 정도 서로에게 맞춰진 토대 위에서 전략을 펼칠 수 있습니다. 여러분도 아시다시피, 저희 위픽레터는 매주 목요일 뉴스레터를 발행하고 있습니다. 최근 발행했던 뉴스레터 중 자극적인 제목으로 보낸 레터가 있었습니다. ✉
2024. 07. 11 위픽레터 ‘조직이 왜 이 지경일까?’
‘이 지경’이라는 말은 다소 강한 감정을 담고 있어서 아무 상황에나 쉽게 쓰기 힘든 표현입니다. 그런데 왜 저희가 뉴스레터 제목을 이렇게 지어 구독자님들께 보냈는지 알려드릴게요.
(***레터 제목은 위픽레터에 기고 중이신 김해경 마케터님의 아티클 제목을 사용했습니다. 조직 내 의미와 목적 일치의 중요성에 대한 글입니다.) [링크]
저희 뉴스레터는 매주 목요일 오전 8시에 발행됩니다. 시청 기기 데이터를 보면 데스크톱 비율이 높은 편이며, 오픈률은 대부분 아침에 집중되어 있습니다. 이 데이터는 아침에 회사로 출근해서 혹은 업무 장소에서 데스크톱을 켜고 메일을 확인하는 순간에 저희 뉴스레터가 오픈된다는 것을 의미합니다. 그래서 많은 사람들이 회사에서 메일을 확인한다고 특정했고, 이런 배경을 그리며 구독자님들에게 사회생활이나 회사 및 조직에 있다면 누구나 공감할 수 있는 까끌까끌한 감정을 건드려 클릭을 해주셨으면 하는 바람을 담아 조금은 터프한 제목으로 메일을 보낸 것입니다. 😂
이렇듯 말랑한 감정만 마케팅에 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 목적과 전략이 뚜렷하다면 시도해 볼 수 있는 감정은 다양합니다.
(다행히도 해당 레터는 높은 오픈률을 보여주어 조용히 넘어갔습니다…. 감사합니다. ㅎ)
개인화형 : 넷플릭스
넷플릭스는 감정 기반의 개인화 마케팅 전략을 통해 고객 경험을 최적화하고 있습니다. 대표적인 요소로는 사용자별 콘텐츠 추천 및 홈화면 배치 시스템이 있는데요, 머신 러닝 알고리즘을 사용해 계정 사용자의 감정과 취향을 반영한 추천 콘텐츠를 제시하고 홈 화면을 개인화합니다. 예를 들어, 사용자가 주말 저녁에 긴 영화를 자주 시청하는 패턴이 있다면, 금요일 저녁에 맞춰 최신 영화나 인기 영화를 홈 화면에 배치하고, 사용자가 슬픔을 표현한 리뷰를 많이 남겼다면, 기분을 좋게 할 수 있는 밝은 코미디나 가족 영화를 추천한다고 합니다. 또한, 사용자가 긍정적인 평가를 많이 남긴 콘텐츠와 유사한 새로운 콘텐츠를 추천하여 긍정적인 시청 경험을 지속적으로 제공합니다. 🎞
이렇듯 넷플릭스는 감정 데이터를 활용하여 사용자 경험을 개인화하고, 고객 만족도와 충성도를 높이고 있습니다. 이를 통해 넷플릭스는 지속적으로 높은 사용자 참여를 유도하며, 새로운 구독자를 유치하고 있습니다.
(저의 넷플릭스 알고리즘 공개…)
이와 같은 넷플릭스의 마케팅 전략은 다양한 감정 데이터 분석과 맞춤형 추천 시스템을 통해 이루어집니다. 정말 넷플릭스의 홈 화면은 살아있는 고객 경험 최적화용 설문조사 폼이라는 생각이 드네요… 😲
다음주 ‘인사이드 아웃과 감정 마케팅 – 2’에서 이어갈게요 🙂
오늘도 저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 앞으로도 여러분의 마케팅 전략에 도움이 될 수 있는 유익한 정보를 제공하기 위해 노력하겠습니다! 😎