KR101689316B1 - 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법 - Google Patents

소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법 Download PDF

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Abstract

소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법이 개시된다. 이를 위하여 소셜 네트워크 서비스에서 제공되는 API를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집하는 단계, 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수치적으로 평균한 평균값 및 표준편차 값을 산출하는 단계, 및 평균값 및 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 제공한다. 본 발명에 의하면, 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집하여 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과를 분석할 수 있다.

Description

소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법{EFFECT ANALYSIS METHOD FOR VIRAL MARKETING OF SOCIAL NETWORK SERVICE}
본 발명은 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 페이스 북과 같은 소셜 네트워크 서비스에서 공유, 댓글, 및 좋아요 등을 통해 전파되는 콘텐츠에 대한 바이럴 마케팅 성과를 측정할 수 있는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법에 관한 것이다.
최근 들어, 통신 기술의 발달로 개인들은 PC를 통해 인터넷 기술을 이용하여 인터넷상에서 네트워크를 형성함으로써 종래의 장소와 시간적 제약을 동시에 해결하는 역할을 하고 있다. 이와 더불어 개인이 자신의 인터넷상의 가상공간에서 타인과 관계를 맺을 수 있는 서비스, 즉, 커뮤니케이션을 제공하고 다양한 정보를 공유할 수 있도록 하는 서비스가 대두되고 있는데, 이를 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Networking Service)라 한다.
소셜 네트워크 서비스의 사용이 보편화 되면서, 소셜 네트워크 서비스 상의 정보에 대한 효과적 활용의 욕구가 커지고 있다. 매일 엄청난 양의 데이터가 소셜 네트워크 서비스 상에서 생성되고 있고, 사용자들은 자신들의 관심 정보를 믿을 만한 사람들을 통해 획득하고자 한다. 대부분의 소셜 네트워크 서비스는 공유 포스팅 기능을 제공하고 있으며, 자신과 관계를 맺고 있는 모든 사용자들에게 자신이 설정한 포스팅 문구를 노출시켜 개인의 감정 및 현재 상태를 신속하게 전달할 수 있다.
한편, 바이럴(Viral) 마케팅은 소비자들 사이에 급속하게 퍼질 만한 마케팅 메시지를 주입하기 위해 벌이는 각종 노력을 가리킨다. 이런 노력은 이메일 메시지나 동영상의 형태로 주로 시도되었으며 컴퓨터 바이러스처럼 온라인상에서 네티즌들이 정보를 확산시킨다. 최근에는 블로그나 트위터, 페이스 북 등을 통해 확산되는 인터넷 광고 기법으로 바이럴 바케팅이 주목받고 있으며, 기업이 직접 홍보를 하지 않고 소비자들의 반응을 통해 전해지는 광고라는 점에서 기존의 광고와 다르다.
즉, 바이럴 마케팅은 한 소비자가 다른 소비자에게 자발적으로 메시지를 전달함으로써, 그 메시지의 노출을 기하급수적이고도 지속적으로 확산시키는 마케팅 방법을 말한다. 효과적인 바이럴 마케팅 결과를 얻기 위해서는 자발적인 바이럴을 유도할 수 있는 컨텐츠 작성이 중요하며 소비자나 기업이 생성 및 가공한 컨텐츠를 활용한 바이럴은 또 다른 소비자의 구매의사 결정에 중요한 영향을 미치게 하는 것이 바로 핵심이다.
이러한 바이럴 마케팅은 다른 마케팅보다 비용이 거의 들지 않고 손쉽게 시작할 수 있는 장점이 있지만 비용대비 효율성을 측정하지 않아도 된다는 생각에 바이럴 마케팅의 효과측정을 소홀히 하는 경우가 많다. 특히, 페이스 북의 경우, 공유, 댓글, 및 좋아요 등의 종류에 따라 바이럴 마케팅 효과가 나타난다고 하지만 그 확실한 기준을 알 수 있는 방법이 없다.
따라서 소셜 네트워크 서비스에서 바이럴 마케팅을 통해 원하는 메시지를 담은 콘텐츠가 얼마나 많이 퍼져 나갔는지를 알 수 있고, 향후 마케팅 방향의 지표로 삼기 위한 다양한 바이럴 마케팅 효과 분석방법이 요구되고 있다.
대한민국 등록특허 제10-1018311호(2011.02.22. 등록) 대한민국 등록특허 제10-1305537호(2013.09.02. 등록) 대한민국 공개특허 제10-2014-0122321호(2014.10.20. 공개)
따라서 본 발명의 목적은 페이스 북의 바이럴 마케팅을 통해 원하는 메시지를 담은 콘텐츠가 얼마나 많이 퍼져 나갔는지를 통해 마케팅 효과를 분석하여 향후 마케팅의 다양한 지표로 삼을 수 있는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 제공하는데 있다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법은 소셜 네트워크 서비스에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집하는 단계, 상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수치적으로 평균한 평균값 및 표준편차 값을 산출하는 단계, 및 상기 평균값 및 상기 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는 상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 표준화한 표준화 값을 각각 산출하는 단계, 및 상기 표준화 값을 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 웹 페이지의 팬(Fan) 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 소셜 네트워크 서비스는 페이스 북이며, 상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보에는 좋아요, 댓글, 및 공유가 포함되는 것을 특징으로 하며, 상기 복수의 콘텐츠는 상기 페이스 북 상의 기업의 팬 페이지에서 기 선택된 콘텐츠인 것을 특징으로 한다.
이 경우, 상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는 상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 각각의 콘텐츠에 대한 좋아요, 댓글, 및 공유 각각을 표준화한 표준화 값을 산출하는 단계, 및 상기 좋아요, 댓글, 및 공유에 대한 표준화 값을 모두 더한 후, 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 팬 페이지의 팬 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
반응 정보를 수집하는 단계는 매일 2회 이상 상기 오프 그래프 API에서 제공하는 페이지 정보 및 모든 팬 페이지의 게시물 정보를 수집하는 단계인 것이 바람직하며, 상기 페이지 정보에는 페이스 북 페이지의 아이디, 생성일자, 팬 수, 페이지에서 이야기하고 있는 사람들, 및 페이지에서 일어나고 있는 포스트에 대한 반응 정보가 포함되며, 상기 게시물 정보에는 게시물 글 내용, 공유 수, 좋아요 수, 댓글 수, 및 댓글의 좋아요 수가 포함되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법에 의하면 페이스 북을 통해 공유된 콘텐츠에 대한 사용자들의 반응 정보를 수집하여 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하여 바이럴 마케팅의 효율을 분석함으로서 효율적인 마케팅 지표로 삼을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 2 및 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 페이스 북 화면,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법에서 수집된 반응 정보를 나타낸 화면, 그리고
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 이용하는 분석시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 의한 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법(이하, '바이럴 마케팅 효과 분석방법'이라함)을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 페이스 북 화면이며, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법에서 수집된 반응 정보를 나타낸 화면이다.
도 1에 따르면, 먼저 API를 이용하여 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집한다(S100). 즉, 소셜 네트워크 서비스에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집한다. 여기서, 소셜 네트워크 서비스가 페이스 북인 경우, 반응 정보에는 좋아요, 댓글, 및 공유 등이 포함된다. 그리고 페이스 북에서 제공하는 오픈 그래프 API를 이용하여 페이스 북 상에 공개된 콘텐츠에 대한 좋아요, 댓글 , 및 공유의 수를 반응 정보로 수집한다.
페이스 북의 경우, 페이지에 게시된 콘텐츠에 대해 도 2에 나타낸 바와 같이 '공유'를 통해 친구가 된 다른 사람들에게 자신의 관심 콘텐츠를 보여줄 수 있다. 또한, 도 3에 나타낸 바와 같이 자신의 관심 콘텐츠에 '댓글'을 남기거나 '좋아요'를 클릭하여 친구가 된 다른 사람들에게 자신의 관심 콘텐츠를 보여줄 수 있다. 이렇게 페이스 북 사용자 A가 공유하거나 댓글을 남기거나 혹은 좋아요를 클릭한 콘텐츠는 페이스 북의 뉴스피드 페이지를 통해 사용자 A와 친구 사이인 다른 사용자 B에게 보여 지고, 사용자 B가 이 콘텐츠에 대해 댓글을 남기거나, 공유 혹은 좋아요를 클릭하게 되면 사용자 B와 친구 사이인 다른 사용자들에게 보여 지게 된다.
페이스 북에서 제공하는 오픈 그래프 API를 이용하여 콘텐츠에 대한 반응 정보를 도 4에 나타낸 바와 같이 수집하는 것이 가능하다. 도 4에서는 기업의 팬 페이지에 공개된 콘텐츠들에 대한 공유(shares), 좋아요(likes), 및 댓글(comments)의 수를 예시하였다. 여기서, 팬 페이지에서 공개된 모든 콘텐츠들에 대한 반응 정보를 수집하거나 설정된 주제에 대한 콘텐츠들에 대해서만 반응 정보를 수집할 수도 있다.
예를 들어, 날짜를 선택하여 선택된 날짜에 포스팅된 콘텐츠들에 대해서만 반응 정보를 수집하거나, 특정 제품에 대한 콘텐츠들에 대해서만 반응 정보를 수집하는 등 주제를 설정하여 설정된 주제에 대한 콘텐츠들에 대한 반응 정보를 수집할 수 있다.
여기서, 매일 2회 이상 오픈 그래프 API에서 제공하는 페이지 정보나 모든 팬 페이지의 게시물 정보를 수집할 수도 있다. 페이지 정보에는 페이스 북 페이지의 아이디, 생성일자, 팬 수, 페이지에서 이야기하고 있는 사람들, 페이지에서 일어나고 있는 포스트에 대한 반응 정보 등이 포함된다. 게시물 정보에는 게시물 글 내용, 공유 수, 좋아요 수, 댓글 수, 및 댓글의 좋아요 수 등이 포함된다.
이상에서와 같이 수집된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수치적으로 평균화한 평균값 및 표준편차 값을 산출한다(S120). 도 4를 참고하여 설명하면, 수집된 반응 정보 중에서 각 콘텐츠가 공유(shares)된 수를 모두 더하여 콘텐츠의 수로 나누어 평균값을 구한 후, 평균값을 이용하여 표준편차 값을 구한다.
그리고 평균값 및 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출한다(S140). 즉, 아래 [수학식 1]에서와 같이 평균값과 표준편차 값을 이용하여 페이스 북상의 기업의 팬 페이지에 공개된 각각의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 표준화한 표준화 값을 산출한다.
Figure 112015007502251-pat00001
Figure 112015007502251-pat00002
Figure 112015007502251-pat00003

상기 [수학식 1]에서 slikes는 포스팅된 각 콘텐츠의 좋아요 표준화 값, scomments는 포스팅된 각 콘텐츠의 댓글 표준화 값, 그리고 sshares는 포스팅된 각 콘텐츠의 공유 표준화 값을 나타낸다.
그리고 산출된 표준화 값을 아래 [수학식 2]에서와 같이 팬 페이지의 팬(Fan) 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출한다.
Figure 112015007502251-pat00004
상기 [수학식 2]에서 Spoint는 최종 변수값을 나타내며, 팬수는 팬 페이지의 팬 수를 나타낸다. 이상과 같이 산출된 최종 변수값을 도 4에 나타낸 바와 같이 분류하여 각 콘텐츠의 순위를 산출할 수 있다.
산출된 순위를 시각화하여 표시한다(S160). 이때, HTML5를 이용하여 산출된 순위를 시각화할 수 있는데, 수집된 날짜에 맞는 수치 데이터에 연속적으로 저장하여 시계열 분석이 가능한 데이터를 재 생성한다. 또한, 과거에 수집되었던 수치들도 매일 수집 및 분석을 통해 실시간으로 새로운 정보를 기록한다.
이상과 같이 수집한 페이지 정보와 게시물 정보를 이용하여 Spoint를 측정하여 특정 기간, 특정 회사, 혹은 다수 회사의 게시물에 대한 순위를 측정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 이용하는 분석시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 이용하는 분석시스템은 복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n), 기업 단말장치(220), 및 페이스 북 서버(240)를 포함한다. 여기서, 기업 단말장치(220)는 콘텐츠 제공부(221), 반응정보 수집부(223), 및 순위 산출부(225)를 포함한다.
복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n)는 노트북, 데스크 탑, 태블릿 PC, 혹은 스마트폰과 같은 단말장치이다. 복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n)를 통해 페이스 북과 같은 소셜 네트워크 서비스를 이용할 수 있다.
기업 단말장치(220)의 콘텐츠 제공부(221)에서 생성된 복수의 콘텐츠를 페이스 북 서버(240)로 전송하여 공개 설정을 한다. 콘텐츠 제공부(221)에서 생성된 복수의 콘텐츠는 페이스 북에 생성된 'L' 기업의 팬 페이지에 게시된다. 팬 페이지에 게시된 복수의 콘텐츠는 팬 페이지에 팬으로 등록된 사용자가 모두 볼 수 있도록 공개 설정된다.
페이스 북 사용자들 중 'L'기업의 팬으로 등록된 사용자는 복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n)를 통해 'L'기업의 팬 페이지에 게시된 복수의 콘텐츠에 대해 반응할 수 있다. 즉, 제1사용자가 제1사용자 단말장치(200-1)를 통해 소정 콘텐츠에 대해'좋아요'를 클릭하거나, 댓글을 남기거나, '공유'를 클릭하면, 제1사용자와 친구 사이인 제2사용자는 제2사용자 단말장치(200-2)를 통해 상기 콘텐츠를 볼 수 있게 된다.
기업 단말장치(220)의 반응정보 수집부(223)는 페이스 북 서버(240)에서 제공되는 오픈 그래프 API를 이용하여 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집한다. 오픈 그래프 API는 페이스 북 사용자가 취하는 행동(Action)을 통해 일어나는 일련의 활동을 설정할 수 있는 기능이다. 본 발명에서는 오픈 그래프 API를 이용하여 팬 페이지에 공개된 콘텐츠들에 대한 공유(shares), 좋아요(likes), 및 댓글(comments)의 수를 수집한다.
기업 단말장치(220)의 순위 산출부(225)는 반응정보 수집부(223)에서 수집된 반응 정보를 수치적으로 평균화한 평균값 및 평균값을 통해 표준편차 값을 산출한다. 그리고 평균값 및 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출한다.
본 발명의 일실시예에서는 소셜 네트워크 서비스로 페이스 북을 예로 들었으나 트위터나 블로그 등에 적용되는 것도 가능하다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
200-1,200-2,...,200-n : 복수의 사용자 단말장치
220 : 기업의 단말장치 221 : 콘텐츠 제공부
223 : 반응정보 수집부 225 : 순위 산출부
240 : 페이스 북 서버

Claims (7)

  1. 기업 단말장치의 반응정보 수집부가 소셜 네트워크 서비스에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상의 팬 페이지에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집하는 단계;
    기업 단말장치의 순위 산출부가 상기 반응정보 수집부에서 수집한 반응 정보를 수치적으로 평균한 평균값 및 표준편차 값을 산출하는 단계; 및
    상기 순위 산출부가 상기 평균값 및 상기 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계;를 포함하며,
    상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는,
    상기 순위 산출부가 상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상의 팬 페이지에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 표준화한 표준화 값을 각각 산출하는 단계; 및
    상기 순위 산출부가 콘텐츠에 대한 각 표준화 값을 모두 더한 후 상기 콘텐츠를 제공하는 팬 페이지의 팬(Fan) 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 서비스는 페이스 북이며, 상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보에는 좋아요, 댓글, 및 공유가 포함되는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 콘텐츠는 상기 페이스 북 상의 기업의 팬 페이지에서 기 선택된 콘텐츠인 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는,
    상기 순위 산출부가 상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 각각의 콘텐츠에 대한 좋아요, 댓글, 및 공유 각각을 표준화한 표준화 값을 산출하는 단계; 및
    상기 순위 산출부가 상기 좋아요, 댓글, 및 공유에 대한 표준화 값을 모두 더한 후, 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 팬 페이지의 팬 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
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