경제적인 관점에서 텍스트는 거의 모든 시장 상호 작용에서 큰 비중을 차지한다고 볼 수 있다. 온라인 검토, 고객 서비스 요청, 보도 자료, 마케팅 커뮤니케이션 및 기타 상호 작용은 모두 풍부한 텍스트 데이터를 생성한다. 일부 추정에 따르면 모든 비즈니스 데이터의 80% ~ 95%가 구조화되어 있지 않으며 구조화되지 않은 데이터의 대부분은 텍스트라고 한다.
이러한 데이터는 더 일반적으로 사회뿐만 아니라 소비자, 회사 및 시장 행동을 밝힐 수 있는 잠재력이 있다는 것이며 데이터가 유용하기 위해서는 연구원들이 시장 행동의 원인과 결과를 측정, 추적, 이해 및 해석하기 위한 기본적인 통찰력이 필요하다. 즉 적절한 분석을 통해 신뢰성 있는 의미를 부여해야 한다는 것이다.
또한 텍스트는 다양한 그룹에 대한 정보를 제공한다. 예를 들어 영화를 좋아했거나 호텔 숙박에 불만이 있었는지 또는 친구 또는 다른 사람과의 관계나 특정 개인의 대한 태도 또는 관계에 대한 통찰력을 제공 할 수 있다. 회사와 조직은 소셜 청취 (예 : 온라인 리뷰 및 블로그 게시물)를 사용하여 소비자가 신제품을 좋아하는지, 고객이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지, 의사 결정과 관련된 특성 또는 다른 고려 사항이 동일한 고려 사항에 속하는지 이해한다. 관련 연구에서는 텍스트 커뮤니케이션 분석이 조직과 파트너, 비즈니스와 소비자, 소비자 간의 관계를 포괄하는 마케팅의 중요한 측면이라고 언급하고 이러한 것들을 잘 이용하면 마케팅의 혁신을 이끌어 올 수 있다고 이야기 하고 있다.
사실 이러한 주제들은 몇 년 전에 크게 이목을 끌었고 지금은 다양한 분야에서 활용되고 있는 텍스트 마케팅, 웹크롤링, 딥러닝, 텍스트 마이닝, 키워드 마케팅, 빅데이터 통계기법 등에 대해 언급하며 그 효용성과 활용도는 이미 입증되어 있다. 이러한 텍스트 마이닝에 사용되는 소프트웨어들은 파이썬, 자바, R 등이 있으며 해당 분야에 대한 연구도 통계학에서 이루어지고 있다.
그러나 과연 텍스트 분석기법이 과연 만능인가에 대해서는 여전히 의문점이 있다. 다양한 연구에서 언급된 것처럼 텍스트는 시장의 수신자와 발신자의 관계에 대해 많은 정보를 내포하고 있다. 그래서 그 자체로 복잡하고 난해하며 다중적인 속성을 지닌다. 즉 정량적으로 접근해서 분석해도 이미 텍스트 자체의 신뢰성을 보장할 수 있는지에 대한 논란이 존재할 것이다.
즉 핵심은 다음과 같다. 수 많은 텍스트 정보의 바다, 거기에 시장 커뮤니케이션의 정보가 존재하며 그것을 분석함으로써 생산자, 소비자와 시장에 대한 이해를 보다 넓힐 수 있다고 보여진다. 그러나 텍스트 분석은 텍스트 자체의 한계를 명심해야 한다. 소비자, 관리자 또는 기타 이해 관계자가 텍스트로 표현하지 않을 수 있는 생각과 감정이 있을수 있으며 일부 구문은 텍스트 분석으로 측정하기에 충분하지 않을 수 있다. 또한 텍스트 정보에는 종종 큰 샘플이 포함될 수 있지만 이러한 샘플은 대표적이지 않을 수 있다.
예를 들어 트위터 사용자는 더 젊고 교육을 많이 받는 경향이 있으며 특히 소셜 미디어에서 텍스트 정보를 제공하는 사람들은 편파된 관점을 나타낼 수 있다. 문화 상품 또는 소셜 미디어를 평가할 때는 해당 상품이 생성되는 시스템을 고려해야 하며 종종 관점은 문화 시스템을 통해 필터링되거나 알고리즘에 의해 상승되며, 이러한 과정을 통해 제품이 특정 특성을 공유 할 수 있다. 텍스트는 반드시 모든 실제 현실을 반영하는 것은 아니며 상황에 따라 이상, 극단적, 제도화 된 인식을 나타낼 수 있다.
그럼에도 불구하고 텍스트 분석의 가능성은 열려있다고 생각한다. 텍스트 마이닝 분석을 위한 도구는 개인에게 무료로 공개되며 (R Studio 등) 분석을 위한 프로그래밍도 웹에 많이 공개되어 있다. 즉 누군가가 독점하고 있는 것이 아니다. 텍스트로 축적된 방대한 데이터는 조직과 파트너, 비즈니스와 소비자, 소비자 간의 커뮤니케이션의 마케팅 담당자는 소비자, 회사 및 조직 간의 여러 가지 지표를 보여줄 수 있고 판매자는 이를 마케팅 전략에 충분히 활용할 수 있다고 생각한다.
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