Weekly 포커스

30 LG Business Insight 2013 11 13

검색 데이터를 보면 소비트렌드가 보인다요즘에는 대부분의 사람들이 하루에도 여러차레 인터넷 검색을 통해 궁금증을 해결한다.

소비자들이 쏟아내는 검색 질문들이 쌓이며 소비자들의 관심이 담긴 방대한 데이터의 보고가 만들어지고 있다.

검색 데이터 분석을 통해 소비트렌드, 소비자들의 제품 및 서비스 구매 요인,

브랜드 선호도 변화, 매출 예측 등이 가능할 것인지 살펴본다.

김민희 책임연구원 mhkim0325@lgeri.com 김나경 책임연구원 kimnakyung@lgeri.com

온라인이 사람들이 정보를 생산하고 교류

하는 주된 공간이 됨에 따라 소비자들의 온라

인 상에서의 활동에 대한 기업들의 관심이 커

지고 있다. 인터넷 사용자의 대부분은 제품이

나 서비스를 구매하기 전에 온라인에서 관련

정보를 찾아보고 비교하는 과정을 거친다. 미

국 인터넷 이용자의 85%가 상품, 서비스를 구

매하기 전 온라인에서 정보를 얻는다고 한다.1

또한 우리 나라의 경우도 많은 소비자들이 구

매 전에 검색을 하거나 온라인 채널에서 정보

를 얻는다.2

쉽고 편한 소비자 분석의 원천, 검색 데이터

온라인 활동으로부터 생성되는 수 많은 데이

터를 통해 소비자를 이해하려는 노력이 다양

한 방법으로 시도되고 있다. 온라인 뉴스 클릭

수를 분석하거나 트위터, 페이스북 등 SNS에

서 소비자들이 주고 받는 이야기들을 분석하

는 텍스트 마이닝 방법 등이 그것이다. 뉴스

클릭 데이터 분석, SNS 텍스트 분석은 소비자

의 관심사를 파악하는데 중요한 소스가 되고

있다. 하지만 많은 기업들이 이와 같이 방대한

SNS빅데이터를 획득하고 분석 하는데는 많은

제약이 따른다. 대부분의 경우 데이터를 생산

1　2011 Online Influence Trend Tracker(Cone Inc.)

2　 DMC 미디어조사, 응답자의 49%가 구매 결정 시 인터넷 서핑/검색

결과, 43%가 온라인 쇼핑몰의 제품/가격 정보에 영향을 받는다고 응답

하는 포털, 검색 업체들만 접근과 분석이 가능

하기 때문이다. 또한 SNS 텍스트 분석의 경우

데이터를 획득/저장/관리하는 서버 구축에 상

당히 큰 비용이 요구될 수 있다. 비용 문제를

차치하더라도 대부분 자연어로 되어 있는

SNS 빅데이터를 분석하는 기술은 아직 미흡

한 실정이다. 따라서 SNS 분석의 필요성에도

불구하고 기업 실무자들은 높은 진입 장벽을

경험하곤 한다.

반면, 검색 데이터는 누구나 자유롭게 접

속하여 분석하는 것이 가능하다. 현재 구글 트

렌드와 네이버 트렌드에서 검색어를 입력하면

원하는 분석 기간 동안의 상대적 검색 값이 제

공된다. 따라서 사람들의 관심사 변화 추이나

여러 검색어 간 관계를 파악할 수 있다. 그리고

구글과 네이버에 입력되는 검색어가 키워드 중

심이기 때문에 비정형인 SNS 빅데이터보다 오

류가 적다. 또한 검색 데이터는 소비자가 필요

에 의해 자발적으로 온라인 상에 남긴 흔적이

다. 즉, 기업의 의도나 목적에 의해 좌우될 여

지가 적다. 이에 반해 SNS빅데이터의 경우 기

업이 영향을 미치는 경우가 많은 것으로 알려

져 있다. “기업들이 지원하는 대가성 소셜 미디

어 평가 및 리뷰가 2014년까지 전체 리뷰의

10~15%를 차지할 것”이라는 리서치 기관 가트

너의 추산처럼 SNS 빅데이터로부터 소비자를

Weekly 포커스

LG Business Insight 2013 11 13 31

이해하는 것은 더욱 어려워지고 있다. 여러 가

지 검색 데이터의 장점으로 인해 검색 데이터

를 소비자 통찰력의 원천으로 삼고자 하는 시

도가 다양하게 이루어 지고 있다. 구글 데이터

로 독감 레벨과 전파경로를 예측한 사례, 미국

시장에서 자동차 검색량과 매출간의 관계를

분석한 사례, 스트레스·자살 등의 검색과

OECD 자살률의 관계를 분석한 사례 등 다양

한 시도가 있어 왔고 그 활용성도 인정 받고

있다. 지난 미국 대선 투표일 수개월 전에 오바

마가 대통령이 될 것이라는 것을 구글은 먼저

알고 있었다는 재미있는 연구 결과도 있다.

소비자들이 온라인 상에서 자발적으로 남

긴 검색 정보를 통해 얼마나 소비자를 잘 이해

할 수 있을까? 그 가능성은 매우 넓고 다양하

겠지만 본 글에서는 이중 몇가지를 예시적으

로 분석해 봄으로써 검색 데이터의 활용가치

를 살펴본다.

● 소비자들의 트렌드 읽기(‘캠핑’ 트렌드)

요즘 캠핑 인구가 많이 늘어났다. 캠핑아웃도어

진흥원의 조사에 따르면, 2010년 60만명에 불

과했던 캠핑인구가 3년만에 130만명으로 늘어

났다. 시장규모도 매년 폭발적으로 늘어 올해

캠핑시장규모는 6,000억원대에 달할 것으로 예

상된다고 한다. 우리나라 소비자들은 언제부터

캠핑에 대한 관심이 커졌을까? 네이버트렌드에

서 ‘캠핑’의 검색량을 보면 2007년에는 펜션, 리

조트, 민박과 비교해 볼 때 캠핑에 대한 검색량

이 턱없이 적었으나 2013년에는 리조트, 민박

등의 검색량을 압도적으로 넘어섰고 펜션의 검

색량도 거의 넘어서려고 하고 있다.

과거 캠핑하면 선선한 바람이 불고 단풍과

함께 숲의 정취를 즐길 수 있는 가을이 생각 났

지만, 최근에는 다양한 장비들의 보급으로 계

절에 상관없이 가족들이 함께 즐길 수 있는 캠

핑 문화가 자리잡은 듯하다. 소비자들은 일년

중 언제 캠핑에 관심이 많을까? 네이버 트렌드

에서 2011년 1월부터 2013년 9월 동안 ‘캠핑’의

모바일 검색량을 분석해 보면, 캠핑에 대한 검

색량은 가을이 아닌 여름, 특히 여름 휴가철에

폭증하는 것을 알 수 있다. 둘 사이의 관계를

알아보기 위해 ‘여름 휴가’와 ‘캠핑’의 모바일 검

색량을 함께 분석해 보았다. 여름휴가와 캠핑

은 여름 휴가철인 6~7월에 검색량이 피크를 이

루다가 겨울 시즌에 감소하는 비슷한 움직임을

보인다. 캠핑은 선선한 가을 보다는 여름 휴가

에 집중되는 것을 알 수 있다. 여름휴가 검색량

이 증가할 때 동시에 캠핑 검색량도 증가하고,

여름휴가 검색량이 감소할 때

캠핑 검색량도 동시에 감소하

는 경향을 보인다. 또한 두 검

색량의 상관성 정도는 해가 갈

수록 커진다. 이를 통해 여름

휴가 트렌드로 캠핑이 시간이

지날수록 더욱 각광받고 있다

는 것을 알 수 있다.

그러나 여름 휴가 혹은

휴가의 검색량이 여름 시즌에

만 나타나는 것과는 달리, 캠

검색 데이터를 소비자 통찰력의 원천으로 삼고자 하는

시도가 다양하게 이뤄지고 있다.

여름휴가

캠핑

2011 2012 2013

<그림 1> ‘여름 휴가’와 ‘캠핑’의 모바일 검색 트래픽

자료 : 네이버 모바일 검색 트렌드, 2011년 1월부터

2013년 9월

Weekly 포커스

32 LG Business Insight 2013 11 13

캠핑이 여름 휴가 트렌드로 자리 잡은 것으로 보인다.

핑에 대한 관심은 봄과 가을 시즌에도 적지 않

게 나타나고 있고 해가 갈수록 봄 가을의 검색

비중이 높아지는 경향을 보인다. 여름 시즌을

제외하면 캠핑의 검색 트래픽이 등산의 검색

트래픽과 상당히 유사하게 움직이는 것도 볼

수 있다. 따라서 여름 휴가를 보내는 여러 방

식 중 캠핑이 주요한 트렌드로 자리 잡음과 동

시에 캠핑에 대한 관심이 연중으로 확산되고

있다는 해석이 가능할 것이다.

● 핵심 구매 요인 분석 (스마트폰)

소비자가 구매를 위한 평가기준으로 삼는 요소

인 핵심 구매 요인은 소비자를 둘러 싼 외부

환경, 또는 시간이 흐름에 따라 달라지거나 우

선 순위가 변하기도 한다. 이렇게 동적으로 변

하는 소비자의 관심사를 포착하기 위해 검색

데이터가 활용될 수 있다.

소비자는 스마트폰을 구매할 때 가격, 디

자인, 스펙 등 많은 요인들을 고려할 것이다.

그 중에서도 가격은 구매 결정 시 중요하게 고

려되는 요인 중 하나이다. 특히 구매하기 직전

에 원하는 제품을 저렴하게 사기 위해 가격을

비교하는 목적의 검색 활동이 활발히 이루어

진다. 그러나 가격이 싸다고 무조건 구매하지

도 않는다. 소비자들의 최대 관심사인 가격과

더불어 소비자들은 어떤 요인들에 관심을 가

지고 검색을 할까?

2009년 1월부터 2013년 9월까지 네이버

트렌드에서 스마트폰, 폰, 핸드폰, 단말기와 함

께 디자인, 크기, 화질, 스펙, UI 등의 키워드

로 검색해 보았다. 그리고 키워드 별로 네 가

지 검색량을 합하여 키워드 별 검색량을 구하

였다. 예를 들어, 스마트폰 디자인, 폰 디자인,

핸드폰 디자인, 단말기 디자인의 검색량을 합

하여 디자인 검색량으로 만들어 주었다. 그리

고 비교를 위해 2009년 UI(User Interface)

의 검색량을 기준으로 두고 다른 검색량들을

지수화 하였다.

다른 해 대비 2009년에 UI가 다른 요인

들에 비해 높은 관심을 받았음을 알 수 있다.

2009년 KT를 통해 아이폰 3G가 국내에서 최

초로 출시되면서, 소비자들이 아이폰의 차별

화된 디자인과 직관적이고 사용하기 편한 UI

에 높은 관심을 보였던 것으로 보인다. 2010년

도와 2011년도에 스마트폰의 스펙에 대해 소비

자들의 관심이 커졌다. 2010년과 2011년 사이

에 새로운 스마트폰들이 쏟아져 나오면서, 카

메라 화소, 램 용량, 듀얼코어 탑재 여부 등 스

마트폰 모델별 스펙 비교가 많이 이루어졌던

것으로 보인다. 스마트폰마다 스펙의 차이가

비교적 컸기 때문에, 소비자들은 자기가 원하

는 폰을 사기 위해 정보를 탐색하는 행동을 활

<표 1> 스마트폰 구매 요인별 검색량

디자인 크기 화면크기 화질 스펙 UI 합계

2009년 1.7 0.0 0.1 0.4 0.1 1.0 3.3

2010년 1.9 0.5 0.1 0.3 1.3 0.9 5.0

2011년 3.7 1.7 1.4 1.0 4.5 1.1 13.5

2012년 5.7 1.4 1.9 0.9 1.9 0.7 12.4

2013년 5.5 0.9 1.3 0.4 1.3 0.2 9.7

자료 : 네이버 검색 트렌드, 2009년 1월부터 2013년 9월

2009년 UI 검색량을 기준으로 지수화

Weekly 포커스

LG Business Insight 2013 11 13 33

검색 데이터 분석을 통해 살펴보면

시간에 따라 스마트폰 핵심 구매 요인의 상대적 중요도는

변화하는 것으로 나타난다.

이동통신 서비스 유형별 핵심 구매 요인

요즘 휴대폰을 구매하려면 무척 많은 선택을 해야 한

다. 단말기를 골라야 하고 요금제와 함께 통신사도 골라

야 한다. 통신사를 가장 먼저 선택하고 단말기와 요금제

를 결정하는 소비자도 있고, 원하는 단말기를 고른 후 통

신사와 요금제를 선택하는 소비자도 있다. 무엇을 더 중

시하는지에 따라 결정하는 순서가 달라지고 선택할 수 있

는 조합의 수도 달라진다. 이것만 해도 고민할 것이 많은

데 한 가지 중요한 고민이 더해 졌다. 3G 서비스를 이용

할지, 아니면 LTE나 LTE-A를 이용할 지 결정해야 하기

때문이다. 이동통신 서비스 유형 즉 3G, LTE, LTE-A를

먼저 고려한 소비자는 그 다음으로 무엇을 중요한 선택기

준으로 활용할까? 이동통신 서비스 유형별로 소비자들이

관심을 가지는 기준에 어떤 차이가 있을까?

이동통신 서비스의 구매 결정 요인으로 알려진 요금제,

단말기, 통신사, 커버리지, 데이터 전송 속도 등의 핵심

구매 요인의 중요도가 3G, LTE, LTE-A 별로 어떻게 달라

지는지 알아보기 위해 2013년 1월부터 9월까지의 네이버

검색량을 분석해 보았다.

3G 고객의 경우 3G 서비스를 사용할 수 있는 단말기에

대한 관심이 가장 높았다. 최신 핸드폰은 모두 LTE-A나

LTE용으로 소비자가 선택할 수 있

는 3G용 핸드폰은 무척 제한되어

있다. 3G 구매 의향이 있는 소비자

는 우선 3G로 가입할 수 있는 핸

드폰이 있는지, 있다면 무슨 모델

인지부터 알아봐야 하기 때문으로

보인다. 한편 속도의 경우 다른 두

서비스 유형에 비해 상대적으로 약

간 더 높은 관심을 받았다. 3G는

타 서비스 유형보다 데이터 전송

속도가 느리기 때문에 타 서비스

유형과의 속도 비교나, 빠르게 사

용하는 방법 등에 대한 관심이 상

대적으로 많은 것으로 보인다.

LTE 고객의 경우 요금제에 대한

검색량이 가장 많았고 그 뒤를 단

말기, 속도가 따랐다. 가입할 수 있는 단말의 종류가 많고

모든 통신사에서 제공하는 서비스이므로 단말에 대한 관심

보다 얼마나 비싼지, 요금제에 따른 데이터 제공량은 얼마

만큼인지 등 요금제에 대한 검색량이 가장 많았다. 즉, LTE

서비스를 고려하는 소비자들에게는 상대적으로 요금제가

가장 중요하다고 해석할 수 있다.

LTE-A 고객은 단말기, 요금제, 커버리지 순의 검색량

을 보였다. 올해 6월에 본격적인 서비스를 시작한 LTE-A

의 경우 최신 모델의 단말기로만 가입할 수 있어 이를 지

원하는 단말기를 검색하는 경우가 많았던 것으로 해석 된

다. 3G와 LTE에서는 거의 검색되지 않았던 커버리지가

LTE-A에서는 타 서비스 유형 대비 상대적으로 높은 검색

량을 보였다. 3G와 LTE의 경우 전국 망으로 서비스 되지

만 LTE-A는 일부 지역에서만 서비스되는 현실을 반영한

것으로 생각된다.

검색 데이터 분석 결과를 종합해 볼 때, 이동통신 서비

스 유형별로 소비자가 관심을 보이는 요소가 다르다고 판

단할 수 있다. 따라서 분석결과에 의한다면 소비자들을

만족시키기 위해서는 3G, LTE, LTE-A별로 다른 소구 포

인트를 제공하는 것이 필요하다. 즉, 상대적 가격을 중시

하여 3G를 먼저 고려하는 소비자

에게는 3G로도 가입할 수 있는

최신 핸드폰이 있음을, LTE의 혜

택을 중시하여 LTE를 먼저 고려

하는 소비자에게는 혜택은 동일

하나 타 통신사 대비 저렴한 요금

제가 있음을 어필하는 것이 중요

하다. LTE-A를 먼저 고려하는 얼

리어답터는 단말기에 가장 큰 관

심을 보이지만 요금제와 커버리

지도 중요하게 고려하는 소비자

이다. 타 이동통신 서비스 유형에

비해 관심사가 다양한 편이므로

좀 더 심도 있게 분석할 필요가

있다.

속도

요금제

통신사

단말기

커버리지

13

20

67

8

64

2

3

24

9

29

2

40

20

3G LTE LTE-A

<그림 2> 이동통신 서비스 유형별 핵심 구매 요인

자료 : 네이버 검색 트렌드, 2013년 1월부터 2013년 9월

단말기는 ‘단말기’, ‘폰’, ‘핸드폰’, ‘스마트폰’ 검색량의 합

커버리지는 ‘커버리지’와 ‘서비스 지역’ 검색량의 합

Weekly 포커스

34 LG Business Insight 2013 11 13

브랜드 순위가 검색량 순위와 같은 방향으로

움직이는 경향을 보인다.

발히 하였다. 2011년도에 특히 스마트폰 스펙

에 대한 검색을 많이 하였다는 결과를 통해

이를 미루어 짐작할 수 있다. 최근에는 스펙에

대한 소비자들의 관심이 2011년 대비 줄어들

었는데, 현재 출시되는 스마트폰들의 스펙이

브랜드간 큰 차이가 없어 어느 정도 소비자들

을 만족시키기 때문으로 판단된다. 그리고

2011년부터는 화면을 포함한 크기가 UI보다

더 중요시 되고 있음을 알 수 있다.

디자인은 타 요인 대비 높은 관심의 대상

이었지만 특히 2012년 이후 디자인에 대한 관

심이 더욱 증가하였다. 항상 함께하는 스마트

폰의 디자인이 중시되는 것은 당연하지만

2012년 이후 디자인에 대한 관심이 폭증한 것

은 아마도 출시된 스마트폰들이 스펙, 화면 크

기 등에서 차별화되지 않기

때문인 것으로 보인다.

검색 데이터 분석을 통

해 보면 소비자들이 스마트

폰을 구매할 때 중요하게 고

려하는 요인의 상대적 중요

도는 시간의 흐름에 따라 변

화하는 것을 알 수 있었다.

소비자가 관심을 가지고 검

색을 하는 부분들은 구매 전

핵심 구매 요인이 되기도 하

지만, 구매 후 사용 시 소비

자의 만족도에 영향을 주는

요인이므로 기업들의 꾸준한

관심이 필요하다.

● 기업의 브랜드 가치 변화 읽기

인지도, 선호도, 구매 의향 등은 제품 및 브랜

드에 대한 소비자의 생각을 알기 위해 기업에서

지표화하여 관리하는 대상이다. 기업은 지표의

수준을 알기 위해 짧으면 분기 또는 년 단위로

조사를 실시하며 꾸준한 추적을 통해 개선 방

향을 도출하기를 원한다. 그러나 많은 기업이

지속적이고 잦은 소비자 조사에 부담을 느끼고

있어 필요 시 마다 간헐적으로 진행하는 경우

도 상당하다. 검색 데이터 분석이 시간과 비용

이 많이 드는 소비자 조사를 보완할 수 있을

까? 한국과학기술정보연구원의 ‘웹 검색 트래픽

을 활용한 소비자의 속성 연구’ 보고서에 따르

면, “검색 트래픽은 시간에 따른 소비자의 태도

변화를 반영하는 보완 지표로 활용될 수 있다”

고 한다. 그렇다면, 브랜드에 대한 소비자의 태

도도 검색 트래픽으로 추정될 수 있을까?

글로벌 브랜드 컨설팅 업체인 인터 브랜

드에서 조사, 발표하는 탑 100 브랜드 중 의

류에 속하는 갭과 자라를 살펴 보았다. 전통

적인 SPA 브랜드인 갭은 2009년 이전까지 지

속적으로 하락하였으나, 이후 비교적 낮은 수

치로 안정세를 유지하고 있다. 반면, SPA 브

랜드의 신흥 강자로 떠오르고 있는 자라의 브

랜드 가치는 급격히 상승하고 있어 둘 사이의

격차는 해가 갈수록 더욱 커지고 있다(<그림

3> 참고).

구글 트렌드에서 제공하는 검색 트래픽을

살펴 보면, 갭의 검색량은 2009년까지 감소하

다가 그 이후 2009년 수준에서 안정되었음을

인터브랜드 지수

0

4,000

8,000

12,000Brand Value $m (USD)

갭

자라

연 평균 검색량

2005 2007 2009 2011 2013

구글 검색 트래픽

0

20

40

60

80

갭

자라

2005 2007 2009 2011 2013

<그림 3> 갭·자라의 검색량과 브랜드 평가

* 구글 트렌드, 2005년부터 2013년 10월

Weekly 포커스

LG Business Insight 2013 11 13 35

소비자 조사가 가지고 있는 특성적 한계를

검색 트래픽 분석이 보완해 줄 수 있다.

알 수 있다. 갭에 대한 소비자의 관심이 지속

적으로 감소하다가 2009년 이후 낮은 수준에

서 유지되고 있는 것으로 보인다. 반면, 자라

의 검색량은 2009년까지 소폭 상승하다가 그

이후 상승폭이 매우 커졌다. 미세한 차이는 있

지만, 검색 트래픽의 변화 양상과 브랜드 지수

의 변화 양상은 매우 유사하다(<그림 3> 참고).

구글 검색 트래픽 추이가 일반적으로 브

랜드 가치의 변화를 설명해 주는지 확인하기

위해 인터 브랜드에서 2008년부터 2013년까

지 한 번이라도 10위 안에 포함되었던 13개 브

랜드의 2008년부터 2013년 10월까지의 구글

검색량을 살펴 보았다. 그 중 다른 Top 10 기

업들에 비해 상대적으로 검색량이 지나치게

적은 Coca-Cola, GE 등 5개 브랜드를 제외

한 나머지 8개 브랜드의 구글 검색량 순위와

인터 브랜드 지수 순위를 비교해 보았다. <그

림 4>는 인터 브랜드 지수 순위가 상승 또는

하락할 때, 구글 검색량 순위가 어떻게 변하는

지를 보여 준다. 디즈니를 제외하면 2008년과

비교할 때 2013년의 인터 브랜드 지수의 순위

와 구글 검색량 순위가 비슷한 방향(우상향

혹은 좌하향)으로 움직인다는 것을 알 수 있

다. 디즈니의 경우에도 검색량으로 보면 2008

년 이후 계속 하락하는 추세를 보이고 있어 검

색량 감소, 브랜드 순위 감소 경향이 나타나며

구글과 도요타의 경우도 검색 순위가 아니라

검색량으로 보면 구글은 우상향 도요타는 좌

하향 경향을 보인다.

브랜드 조사를 예로 들어 브랜드 평가와

검색 트래픽을 비교해 본 결과 상당히 유사한

양상을 발견했다. 하지만 검색 트래픽 분석이

브랜드 조사 등 소비자 조사를 완전히 대체할

수 있는 것은 아니다. 조사와 달리 검색 트래

픽 분석으로는 좀 더 구체적이고 다양한 질문

을 하는 것이 어렵기 때문이다. 그럼에도 불구

<표 2> 인터브랜드 순위 Top 10 기업의 2008~2013년 기간 중 브랜드 순위 및 검색량 순위 변화

Brand인터 브랜드 지수 순위 구글 검색량 순위

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Apple 24 20 17 8 2 1 6 6 5 4 4 4

Disney 9 10 9 9 13 14 7 7 7 7 6 6

Google 10 7 4 4 4 2 1 1 1 1 1 1

HP 12 11 10 10 15 15 3 3 4 5 5 5

Microsoft 3 3 3 3 5 5 4 5 6 6 7 7

Nokia 5 5 8 14 19 57 2 2 2 3 3 3

Samsung . 19 19 17 9 8 5 4 3 2 2 2

Toyota 6 8 11 11 10 10 8 8 8 8 8 8

<그림 4> 검색량 순위와 브랜드 순위 같은 방향으로

8 7 6 5 4 3 2 1

8

7

6

5

4

3

2

1

인터브랜드 순위*

구글 검색순위*

Apple

Disney

Google

HP

MS

Nokia

Toyota

: 2008년: 2013년

Samsung

* 본 그림에서의 인터브랜드 순위 및 구글 검색순위는

8개 기업간 순위임.

Weekly 포커스

36 LG Business Insight 2013 11 13

하고 비용과 시간이라는 소비자 조사가 가지

고 있는 특성적 한계를 검색 트래픽 분석이 보

완해 줄 수 있을 것으로 보인다. 검색 트래픽

은 소비자의 태도를 반영하는 보완지표이므

로, 기업은 소비자 조사를 실시한 후 일정 기

간 재조사 없이 검색 트래픽만으로 시간에 따

른 소비자의 태도 변화 양상을 모니터링 할 수

있을 것이다. 특히 가격 프로모션, 경쟁 제품

의 출시, 리콜 등 소비자의 인식에 영향을 미

치는 사건이 발생한 후 즉각적인 인식 변화를

알아보는데 더욱 효과적인 방법으로 활용될

수 있다. 그리고 검색 트래픽에서 의미 있는 변

화가 발생했는데 그 원인을 심층적으로 파악

하고 싶을 때는 소비자 조사를 다시 실시하는

것으로 서로 보완하는 것이 가능하다.

● 현재 또는 가까운 미래의 매출을 예측하기

소비자의 관심은 구매 행동으로 이어질 가능

성이 높다. 따라서 검색 데이터 분석은 소비자

의 관심의 결과물인 검색 데이터와 매출 등 실

물 데이터의 연관성을 찾는데 집중되는 경향

을 보인다. 최근 독일에 있는 RWI의 거시경제

학 연구팀은 검색 데이터가 개인 소비를 예측

하는 지표가 될 수 있음을 실증하였다. 그리고

구글의 수석 이코노미스트인 Hal Varian도

검색 데이터가 가까운 미래의 경제 지표를 예

측할 수 있다는 논문을 발표하였다. 매출, 구

매액과 같은 실물 데이터는 수집되는데 상당

월마트, 타겟, 시어즈에 대한 미국 소비자의 관심의 차이

2004년 1월부터 2013년 9월까지 월마

트, 타켓, 시어즈의 검색 트래픽을 비교

해 보았다. 해당 기간 동안 타겟의 검색

량을 1로 뒀을 때 월마트의 검색량은 타

겟의 1.32배, 시어즈는 0.53배로 월마트

가 가장 높은 관심을 받았음을 알 수 있

다. 예상했던 것처럼 소비자들은 추수감

사절과 크리스마스가 있는 연말에 평소

보다 세 업체에 대한 검색을 많이 하였

다. 그러나, 시어즈에 대한 검색량의 월

별 변동폭은 월마트, 타겟에 비해 상대적

으로 작았다. 세일, 특가 등 가격 프로모

션으로 소비자의 관심을 일시적으로 끌

어올리는 활동이 빈번한 월마트나 타겟

과는 달리 백화점인 시어즈에 대한 관심

은 상대적으로 일정하게 유지된 것으로

해석된다.

시간에 따른 검색량을 비교해보기 위

해 계절 요인과 불규칙 요인을 제거한 그래프1를 구해보았

다. 2008년 6월 이전에는 월마트와 타겟의 검색량 차이가

그리 크지 않았다. 그러나 2008년 6월 이후부터 월마트와

타겟 검색량 차이가 뚜렷하게 벌어지고 있다. 시어즈는 월마

1　계절 요인과 불규칙 요인을 제거하여 추세 요인과 순환 요인만으로 이뤄진 평활추

세순환계열 그래프

트와 타겟에 비해 소비자의 관심이 떨어

지는 편인데, 월마트, 타겟과의 격차가

해가 갈수록 점점 더 벌어지고 있다.

세 업체가 서로 주고 받는 영향을 알

기 위해 계절 효과를 제외한 후 그랜져

인과관계 분석2을 실시 했다. 월마트와

타겟의 검색량은 쌍방향으로 영향을 주

고 받는 것으로 나타났다. 즉 월마트를

검색하는 소비자들 중 높은 비율이 타겟

도 검색을 하고, 타겟을 검색하는 소비

자들 중 높은 비율이 월마트를 검색한다

는 뜻이다. 반면 시어즈 검색량 증가는

월마트 검색량 증가에 영향을 미치지 않

고 월마트 검색량 증가는 아주 약하게

시어즈 검색량 증가에 영향을 주는 것으

로 나타났다. 저가격이라는 동일한 가격

정책을 펼치고 있는 월마트와 타겟은 소

비자 마음에 유사한 포지션에 위치하고

있어 월마트를 고려하는 소비자는 타겟도 고려하는 것으로

보인다. 반면 백화점 형태의 시어즈를 고려하는 소비자는 성

격이 다른 월마트를 동시에 고려하지 않는다는 해석이 가능

하다.

2　한 변수의 현재 값을 다른 변수의 과거 값이 얼마나 잘 설명하는지 검정하는 방법

론으로 두 변수의 인과관계를 분석하기 위해 사용

2004 2006 2008 2010 20120

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

Walmart

Target

Sears

<그림 5> 월마트, 타겟, 시어즈의 검색 트래픽

* 구글 트렌드, 2004년 1월부터 2013년 9월

타겟의 검색량을 기준으로 월마트와 시어즈의 검

색량을 지수화한 후 계절요인과 불규칙요인을 제

거하고 추세요인과 순환요인만으로 분석

Weekly 포커스

LG Business Insight 2013 11 13 37

한 시간과 비용이 필요하다. 경쟁사의 매출 데

이터는 구하기도 쉽지 않다. 반면 검색 데이터

는 손쉽게 획득할 수 있고, 그래프를 그려 보

는 것으로 간단하게 추이를 알아볼 수 있다.

Hal Varian 등(‘Predicting the present

with google trends’)은 구글 검색량으로 자

동차 판매 추세를 어느 정도 파악할 수 있는

지에 대해 분석했다. <그림 6>에서 보는 바와

같이 해당월의 검색량과 이전의 매출수준 등

을 통해 추정한 월 매출이 실제 매출과 매우

유사한 모습으로 보이고 있으며 검색량이 매출

보다 약간 선행하는 듯한 특징도 보인다.

국내 한 연구3에 따르면, 소비자는 구매에

3　Hawkins의 소비자 행동론 (이호배)

다다르기 직전에 구체적인 브랜드를 검색하는

경향이 있다고 한다. 따라서, 검색 데이터는 현

재 또는 가까운 미래의 매출을 예측하는 데는

도움이 되지만, 먼 미래의 매출을 예측하는 데

는 한계가 있다.

검색 데이터 분석의 한계 많지만

소비자를 들여다 볼 수 있는 편리한 창

이제까지 분석 결과에서 나타난 것처럼 검색 데

이터는 소비자 이해의 방안으로 높은 가능성을

보여줬지만 동시에 활용 시 주의가 요구된다.

무엇보다 검색의 쏠림 현상을 들 수 있다.

어떤 이슈가 생기면 많은 사람들이 동시에 관

심을 보여 검색량이 폭증할 가능성이 크다. 네

검색량을 통한 자동차 판매 예측

소비자가 검색을 많이 하는 제품은 실제로도 잘 팔릴까?

Hal Varian 등(‘Predicting the present with google trends’)

은 2004년 1월부터 2008년 8월 동안의 구글 검색량 데이터

를 이용하여 자동차 브랜드별 판매량을 예측하는 모델식을

추정하였다.

위 모델에 따르면, 첫째 주와 둘째 주의 구글 검색량은 판매

량에 로그를 취한 값과 양의 관계를 가진다. 첫째 주 구글 검색

량이 한 단위 증가할 때 판매량은 e0.002배(=1.002배) 증가하고,

둘째 주 구글 검색량이 한 단위 증가할 때 판매량은 e0.003배

(=1.003배) 증가한다고 할 수 있다. 즉, 소비자가 어떤 브랜드의

자동차에 대해 검색을 많이 하면 실제 판매량도 증가한다.

따라서, 전년도/전월 판매량 데이터와 해당 구글 검색량

데이터만 있다면, 이번 달 브랜드별 자동차 판매량이 집계되

기 전에 미리 판매량을 예측하는 것이 가능하다. 이처럼 검

색량 데이터를 이용할 경우 신속하고 경제적인 방법으로 현

재 그리고 가까운 미래의 판매량에 대한 어느정도의 예측이

가능할 수 있다.

300,000

250,000

200,000

150,000

200,000

220,000

160,000

180,000

140,000

120,000

Sales

추정치

2004 2005 2006 2007 2008

Sales

추정치

Chevrolet

Toyota

Time

Sales

Sales

2004 2005 2006 2007 2008 Time

<그림 6> 실제 판매량과 예측치 비교

출처 : 구글 트렌드, 2004년 1월부터 2008년 8월

Chevrolet, Toyota 판매량 데이터

Predicting the present with google trends

log(yi,t)=2.838 ＋ 0.258 × log(yi,t-1) + 0.448 × log(yi,t-12)

+i × I(Car Make)i + 0.002 × xi,t + 0.003 × xi,t - 0.001 × xi,t, ei,t ~ N(0,0.13２)

여기서, yi,t는 i브랜드의 t월 판매량, xi,t 는 i브랜드의 t월 k번째 주

구글 검색량을 의미한다.

(1) (2)

(3)

(k)

Weekly 포커스

38 LG Business Insight 2013 11 13

검색데이터는 기업들이 소비자의 마음을 들여다 볼 수 있는

매우 유용한 창이 될 수 있다.

이처(2013년 2월 13일)는 “구글이 웹 데이터마

이닝과 소셜미디어를 바탕으로 독감을 추적하

지만, 이 연구가 역학조사를 완전히 대체할 수

는 없다”는 발표를 한 적이 있다. 올해 초 미국

에서 변종 독감 바이러스에 대한 공포 때문에

독감에 대한 검색량은 증가했고 구글은 이 데

이터를 바탕으로 실제 수치보다 2배가 넘는 독

감 예상치를 발표했다. 실제 독감에 걸려서 검

색한 사람들도 있었겠지만, 유사한 증상을 독

감 증세로 오해해서 또는 단순히 독감에 대한

공포 때문에 검색을 한 사람들도 많았던 것으

로 보인다. 이것은 기업에도 똑같이 적용이 되

는데, 지난해 온라인 게시판의 고객불만에서

시작돼 사회적으로 큰 이슈를 불러 일으킨 한

식당 사건도 검색의 쏠림 현상을 보여 주는 대

표적인 예이다. 이처럼 검색량 폭증은 일시적인

것일 수도 있고, 부정적일 수도 있다. 따라서,

검색량이 갑자기 증가했을 때 실물적으로 어떤

의미를 가지는지에 대한 고려가 항상 동반되어

야 한다. 또한 검색 데이터는 검색 내용의 긍·

부정 의미 판단이 불가능하므로 검색량 증가의

원인을 찾는 데 주의를 기울여야 한다.

가장 실질적인 한계는 제품의 특성에 따

라 정보 탐색의 수준이 다르다는 점이다. 전자

제품, 신기술을 바탕으로 한 신제품 등에 대해

서는 활발한 검색 활동이 이루어진다. 그러나,

많은 소비재의 경우 별다른 이슈가 발생하지

않았을 때 소비자들은 검색의 필요성을 느끼

지 못한다. 또한, 소비자가 너무 잘 알아서 검

색하지 않는 제품이나 브랜드의 경우 소비자의

관심의 정도가 검색으로 반영되지 않기도 한

다. 마지막으로, 검색 결과는 관심의 반영이므

로 만족도, 추천 의향 등 구체적인 질문과 검

색 결과를 연결하는 것은 어렵다. 실제로 분석

해 본 결과 검색량과 고객만족도는 잘 맞지 않

는 것으로 나타났다.

검색어를 어떻게 선택하느냐 하는 문제도

있다. 대한민국의 실업률을 검색 데이터로 추

정한다고 할 때 검색어를 어떻게 선택할 수 있

을까? 단순히 ‘실업’ 또는 ‘실업률’이라는 검색어

가 실제 실업률을 반영하지 않을 수 있다. ‘구

인’, ‘구직’, ‘실업수당’ 등 고려해야 할 수많은

검색어를 어떻게 선택하는지에 따라 분석 결

과는 달라질 수 있다. 그리고 좀 더 구체적이

고 다양한 질문을 하는 것이 어렵다. 실업률을

추정할 수는 있지만, 실업 기간, 실업 이유 등

을 검색 데이터를 통해 알 수는 없다.

그러나 검색 데이터는 소비자를 이해하려

는 기존의 활동들을 통해 발견하지 못한 새로

운 인사이트를 찾기 위해, 막연히 감으로 알고

있던 부분을 확인하기 위해, 잘못 생각한 부

분을 올바르게 수정하기 위해 다른 조사와 함

께 활용될 때 유용하다. 특히, 소비자의 태도

변화를 빠르게 포착하거나 위기 사건 발생시

신속하게 대응하기 위해서는 검색 데이터 분석

이 기존의 조사보다 효과적일 수 있다. 검색

데이터의 여러가지 한계에도 불구하고 검색데

이터는 기업들이 소비자도 잘 모르는 소비자의

마음을 들여다 볼 수 있는 매우 유용한 창이

될 수 있다. www.lgeri.com