콘텐츠 마케터는 두 개의 모자를 씁니다. 먼저 마케터로서 비즈니스 목표를 달성하는 역할을 해야하죠. 그리고 콘텐츠 에디터로서 고객의 관심사에 맞춰 고민을 해소해줄 수 있는 높은 퀄리티의 콘텐츠 제작을 염두해야 하죠. 어떻게 하면 콘텐츠를 접하는 타깃 오디언스가 브랜드의 콘텐츠를 신뢰할 수 있는지 고민합니다.

한 가지 좋은 방법이 바로 ‘데이터’입니다. 미국의 서베이 플랫폼인 SurveyMonkey가 18세에서 65세 사이 미국 성인 1,054명을 대상으로 잠재 고객 설문 조사를 진행했는데요. 응답자의 74%가 데이터가 포함된 콘텐츠가 데이터가 없는 콘텐츠보다 더 신뢰할 수 있다고 답했습니다.

콘텐츠 라이터에게 좋은 데이터만큼 훌륭한 자료는 없습니다. 구구절절 풀어 써야하는 근거들을 간단한 통계로 대신할 수 있습니다. 데이터는 타깃 오디언스로 하여금 콘텐츠에 신뢰를 가지게 만들고요. 콘텐츠에 대한 신뢰가 쌓이다 보면, 결국 콘텐츠 마케팅 수행의 목적인 ‘브랜드에 대한 신뢰 확보’에 도달할 수 있습니다.

브랜드 만의 데이터를 만드세요.

데이터의 힘은 대다수가 공감할 수 있습니다. 보고서에도 기획서에서도 언론 기사에도 OTT에서도 우리는 데이터를 목격합니다. 문제는 데이터를 어디서 어떻게 구하냐는 겁니다.

한정된 시간, 내 취향과 96%, 86% 일치한 영화 중 무엇을 고르시겠습니까?

남들이 만들어 놓은 데이터는 두 가지 문제점이 있습니다. 첫째, 신뢰의 문제죠. 데이터의 출처가 어디인지? 특정 주장을 뒷받침하기 위해 의도된 데이터가 아닌지? 어디서 어떻게 설문 조사를 수행한 결과인지? 하나 하나 검증의 단계가 필요합니다.

두 번째는 절적한 데이터를 구하기 힘들다는 거죠. 검증에 들어가는 시간을 단축하기 위해 신뢰할 수 있는 출처인 정부 또는 공공기관, 은행 및 금융기관 등 데이터 생산자를 한정하다 보면 원하는 데이터를 찾기가 어려워집니다. 특히 비즈니스의 영역이 세부적이거나 특정 제품이나 서비스와 연관될수록 더더욱 어려워집니다.

콘텐츠 제작에 활용할 수 있는 정확한 데이터를 구하는 길은 직접 서베이를 수행하는 겁니다. 그럼 콘텐츠 마케터가 서베이를 진행하는데 도움이 되는 팁을 살펴보겠습니다.

명확한 계획을 세워야 합니다.

마케터에게 서베이가 익숙한 업무는 아닐 수 있습니다. 그럴수록 계획을 잘 세워야 합니다. 먼저 설문 조사에 대한 이해입니다.

1. 서베이는 불변의 진실을 발굴하는 게 아니라 인식을 추적하기 위함입니다.

잠시 선거철을 떠올려볼까요? 여론조사와 결과가 사뭇 달랐던 사실을 알 수 있습니다. 서베이를 계획할 때 사람은 예측할 수 없다는 점을 명심해야 합니다. 결과를 추정하기 보다는 응답자들이 감정적으로 부담이 되지 않는 질문에 대해 고민하고 사람들이 허심탄회하게 답할 수 있는 서베이로 계획해야합니다.

2. 브랜드와 관련된 서베이 주제를 골라야합니다.

재미를 염두에 두고 브랜드와 너무 연관이 없는 주제를 골라서는 안 됩니다. 타깃오디언스의 관심 밖인 주제는 서베이 결과를 콘텐츠에 활용해도 이목을 끌기 어렵습니다.

한 가지 예를 들어볼까요? 여러분은 술을 마실 때, 어떤 안주를 함께 곁들이시나요? 어떤 안주가 좋은 안주인지 갑론을박이 오갈텐데요. 주류 브랜드가 안주에 대한 서베이를 진행한다면 어떨까요? SNS 채널 등에서 주류 브랜드를 팔로우하고 있는 타깃 오디언스들은 일반적으로 음주를 하는 사람들일 겁니다. 당연히 ‘안주’에 대한 관심도 함께 가지고 있을테고요.

출처: 셔터스톡

3. 처음부터 목표를 명확히 해야 합니다.

서베이의 주제도 정했다면 데이터를 어떻게 활용할 것인지 미리 정해야 합니다. 서베이를 콘텐츠에 활용하는 목적은 일반적으로 아래와 같습니다.

- 언론 미디어 발표

- 웹페이지/블로그 트래픽 향상

- 브랜드 인지도 향상

- 브랜드 인식 제고

- 비즈니스 리드 개발

- 잠재 고객 전환

먼저 언론/미디어 발표라면 우선 서베이 참가 규모가 중요합니다. 언론에서 주목하거나 가치가 있다고 판단하는 서베이의 경우 작게는 수 백명 정도의 집단을 대상으로 설문을 진행합니다.

따라서 처음부터 언론과 미디어에서 적극적으로 활용하도록 목표를 잡았다면 설문 집단을 최대한 많이 확보하는 전략이 필요하죠. 자체 설문 집단이 부족하다면 서베이몽키나 오픈서베이 등 서베이 플랫폼을 이용하는 계획을 미리 세울 수 있겠죠.

4. 타임 라인을 세워두세요.

기존의 콘텐츠 제작과 동일한 과정입니다. 다만 서베이를 계획하고 진행한 후 응답 자료를 분석하여 데이터를 정제, 시각화 하는 작업이 추가되는 겁니다. 하지만 앞서 언급했듯이 어떤 결과를 받아들지 아무도 모릅니다. 데이터를 정제하고 시각화 하는 작업에 생각보다 긴 시간이 소요될 수도 있고요.

콘텐타가 작년에 진행한 2020/2021 콘텐츠 마케팅 트렌드 서베이의 경우에는 중간에 추석연휴가 있었습니다. 현업자를 대상으로 한 설문조사인 만큼 명절 연휴 앞 뒤로 휴가를 떠나는 분들의 규모도 감안해야 합니다. 전문 업체에 의뢰 없이 수 백명 규모의 서베이를 진행할 계획이 있으시다면 워킹 데이 기준으로 한달 정도의 기간을 확보하세요.

매력적인 데이터는 어떻게 찾을 수 있을까요?

서베이의 결과는 예측할 수 없습니다. 그렇지만 콘텐츠에 활용하기 위해선 설문 결과 안에서 매력적인 데이터를 발굴해야 하죠. 몇 가지 사례를 확인해보겠습니다.

1. 리커트 척도 질문에서 상위 2개의 규모를 합치기

매우 좋음, 좋음, 보통, 싫음, 매우 싫음. 우리가 설문조사에서 자주 접하는 문항의 유형입니다. 리커트 척도죠. 이 가운데 조명하고 싶은 부문의 2가지 점수를 하나로 합쳐 보여주는 겁니다. 가령 ‘좋음’이라는 긍정 부문을 조명하고 싶다면 매우 좋음과 좋음을 하나로 묶어 제시하는거죠. 따로 제시했을 때 보다 비중이 커지기 때문에 훨씬 더 큰 영향력으로 비춰질 수 있습니다.

2. 필터링을 적극적으로 이용하기

설문을 진행하기 전, 응답자의 기본 정보를 묻기도 합니다. 남성이신가요? 여성이신가요? 연령은 어떻게 되시나요? 같은 질문들이죠. 이 응답을 활용하여 인사이트를 끌어낼 수 있습니다. 간단한 예시를 가져와봤습니다. 아래 그림은 미국의 연령별 애용 스트리밍 순위입니다.

출처: 영화진흥위원회

연령 전체를 합쳐서 봐도 넷플릭스의 영향력이 막강하다는 걸 확인할 수 있었습니다. 그런데 연령별로 필터링을 한 후 결과를 보면 몇 가지 흥미로운 데이터를 확인할 수 있었는데요.

먼저 18세부터 34세 사이에는 기존 방송사에 만든 스트리밍 플랫폼이 없다는 점입니다. FOX나 CBS 같은 기존 방송사에서 만드는 콘텐츠가 청년들에게는 매력적이지 않다는 점을 추론해 볼 수 있습니다. 55세-64세 장년층의 경우에는 무료로 시청할 수 있음에도 Youtube가 순위권에 들지 못했음을 확인할 수 있습니다.

3. 올바른 그래프 유형 선택하기

답변 사이에서 큰 차이가 없는 경우, 그래프를 신중하게 골라야 합니다. 특히 복수 응답이 허용된 문항의 경우에는 응답 값의 차이가 미미할 수 있는데요. 이 경우에는 한 눈에 우열을 가릴 수 있는 수평그래프를 이용하는 것이 바람직합니다.

데이터를 시각화 할 때 우리는 다양한 그래프를 활용하는데요. 각 그래프 사용시 고려할 사항을 정리했습니다.

- 수직 막대 그래프

답변 간 차이를 표시할 때 사용하세요.

- 수평 막대 그래프

답변 간의 관계를 설명할 때 사용하세요. 응답이 가장 많은 순 또는 적은 순으로 정렬하여 표현할 때 효과적입니다.

- 파이 차트

분포를 표시할 때 효과적입니다. 다만, 답변 옵션이 많을 경우에는 데이터 범례와 색을 확실하게 구분할 수 있도록 디자인적 요소를 신경 써야 합니다.

어떻게 서베이를 계획하고 콘텐츠에 데이터를 활용할지 알아봤습니다. 서베이 플랫폼의 발달과 비대면 채널의 성장으로 마케터 스스로 설문조사를 수행할 수 있는 여건이 만들어졌습니다. 타깃 오디언스에게 어필할 데이터가 부족하다고 느낀 적이 있으시다면 올해는 서베이를 시도해보세요. 서베이는 마케터가 고객과 직접적으로 소통할 수 있는 채널입니다. 고객의 생각을 듣고 콘텐츠에 활용하고 나아가 서비스 개선을 위한 데이터까지 확보할 수 있답니다.