Machine Learning을 이용한MCN 크리에이터 - 소셜 반응 분석

1편 : Youtube Channel – ‘포니의 메이크업’

2016.10.03

HappySona Inc.MCN Persona Analysis

hi@happysona.comhttp://www.happysona.com

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0. 회사소개 MCN Persona Analysis

HappySona™

§ Happy + Persona à HappySona

§ 소셜네트워크 상에서 유저들의 행복한 반응을최신의 머신러닝 기술로 분석합니다.

분석 서비스

Platform

§ HappySona™ Analysis Platform § FANGAGE ™ – Social Marketing Platform

§ Facebook Fan Page/Twitter/YouTube 소셜 반응분석

§ MCN 크리에이터 성향 및 유저 반응 분석§ MCN 크리에이터 커머스 성향 평가

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1. 개요 MCN Persona Analysis

조사 개요

§ 대상 : 탑클래스 뷰티 크리에이터 ‘포니의 메이크업’유튜브 채널 내 사용자 댓글 (구독자 150만명)

§ 범위 : 해당 채널 유튜브 전체 영상에 대한사용자 댓글

§ 기타 사항§ 한국유저 반응 분석을 위해 외국어 제외§ 특수 문제 제외

분석 작업 개요

분석 목표

설정

§ 긍정 부정 키워드 파악 및

인사이트 도출

§ 주요 이야기 주제 파악 및

인사이트 도출

데이터

수집/가공

§ 유튜브 댓글 수집

§ 데이터 클렌징

§ 분석 목표별 개별 분석

§ 반복 학습 10,000회 실시머신러닝

분석

§ 결과 도출 및 키워드 분석

§ 인사이트 파악결과

해석

6시간

내작

업완

료

4

[참고] Pony의 Makeup 컨텐츠 MCN Persona Analysis

§ 비욘세, 이효리 등의 유명

연예인 느낌의 메이크업 쇼 및

메이크업 튜토리얼로 유명함

§ 전체 동영상 개수가 50개가

안되나 퀄리티가 매우 높음

§ 국내 뷰티 크리에이터 중 가장

많은 구독자 (매스미디어 노출로

단기간에 유명해짐)

§ 국내 뿐 아니라 외국인

구독자도 많음

【개요】

5

[참고] 댓글 양상 MCN Persona Analysis

§ 1영상당 댓글 500개 이상§ 다양한 외국어가 등장함

6

모두 메이크업에 대한 의견이며,�#1�토픽은 메이크업 아티스트라는 영상의 주인공에 대한 관심을, #2번 토픽은 메이크업 자체에 대한 반응입니다. 이는 전체 고객 반응의 21.0%를 차지하며 해당채널의 정체성을 나타내고 있습니다.

우측방향에 무려 6개 토픽이 뭉쳐있습니다.전체적으로는 제품에 대한 인포메틱한 의견과 질문,�그에 대한 반응이 주를 이룹니다.�이부분이 바로 MCN의커머스 BM의 가능성이나,�광고주의 홍보효과가 가장 크게 나타낼 수있는 고객이라고 볼 수있습니다.�우측으로갈수록 제품에 대한 의견이 두드러지고 있습니다.

본 클러스터는 주로 어린친구들의 반응입니다.가장 중요한 키워드로 언니가 나타났고,�이효리,�레드벨벳 등연예인에 대한 언급과 학생 메이크업에 대한 관심등이 이를 뒷받침합 메이크업 아티스트 포니의 나이가27살인 것을 고려하면 그보다 어린층이 약 30.4%�정도된다고 예측할 수 있습니다.

분석결과 크게 3가지 토픽 클러스터로 분류되었고 각 집단은 메이크업, 커머스, 연령대 였음

MCN Persona Analysis2. 머신러닝 분석

Cluster Map

1

2

3

1

2

3

해피소나 커머스 적합도 평가 점수 : 96점뷰티분야 크리에이터 : 상위 1% 이내

7

1번 클러스터는 10대를 대표하는 클러스터이며, 전체의 30.4%를 차지함.주요키워드는 언니, 레드벨벳, 친구, 학생메이크업 등임.

MCN Persona Analysis2. 머신러닝 분석

【1집단 분석】

1

3

2

§ 평균 연령 16세의 어린 유저들의 반응

§ Most Relevant Terms : 언니, 레드벨벳, 이효리 등

§ 연예인에 대한 언급과 학생 메이크업에 대한 관심등이 댓글의 많은 부분을 차지함

8

2번 클러스터는 분석자료의 특성을 나타내는 클리스터임.주요 키워드는 메이크업, 아티스트, 채널, 외모, 얼굴 등임

MCN Persona Analysis2. 머신러닝 분석

【2집단 분석】

1

3

2

§ 메이크업/아티스트에 관한 의견

§ 전체 고객 반응의 21.0%를 차지하며 해당채널의 정체성을 표현

§ #1 토픽은 메이크업 아티스트라는 영상의주인공에 대한 관심

§ #2번 토픽은 메이크업 자체에 대한 반응

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MCN Persona Analysis2. 머신러닝 분석

【3집단 분석】

1

3

2

§ 전체적으로는 제품에 대한인포메틱한 의견과 질문, 그에 대한 반응으로 구성

§ 제품 구매 관심이 높아 광고주의홍보효과가 가장 크게 나타낼 수있는 고객군

§ 우측으로 갈수록 제품에 대한의견이 두드러지고 있음.

3번 클러스터는 커머스 적합성향을 잘 보여주는 클러스터로 전체의 48.6%.주요 키워드는 사용, 제품, 이름, 컨실러, 정보, 샘플, 구매 임.

10

3번 클러스터의 토픽은 우측으로 갈수록 제품 자체에 대한 반응이 높아짐을 확인가장 좌측에 있는 8번 토픽은 해당 제품에 대한 긍정적인 반응유발 효과가 큼을 나타냄.

MCN Persona Analysis2. 머신러닝 분석

【3집단 심층분석】

1

3

2

§ #8번 토픽 : 이 그룹의 전체적 긍정적 반응을 나타내는토픽으로 예쁘다, 감탄 등의 반응 (9.7%),

§ #10번 토픽 : 렌즈, 아이라인, 목소리에 대한 반응 (9.6%) § #5번 토픽 : 어린친구들의 브러시에 대한 반응 (9.9%)§ #9번 토픽 : 화장, 렌즈, 섀도우에 대한 반응 (9.6%), § #6번 토픽 : 브러시, 파운데이션, 파우더, 틴트 등의 제품

반응 (9.8%), § #4번 토픽 : 사용, 제품, 이름, 컨실러, 샘플, 정보 등

구체적인 정보에 대한 관심 (9.9%)

전체집단 내 48.6%의 고객반응이 제품에 집중하고있어 매우 광고주 관점에서 매우 매력적인

뷰티 크리에이터라고 볼 수 있음

해피소나 커머스 적합도 평가 점수 : 96점뷰티분야 크리에이터 : 상위 1% 이내

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