최근 언택트 시대로 우리의 일상이 바뀌면서, 기존에 쌓아온 데이터로는 예측이 불가능한 사회라고 합니다. 정말 기존의 데이터들은 소용이 없어진 것일까요? 

오히려 마케터에게 지금은 새로운 유형의 데이터가 쌓이고 있는 시점이라고 생각하는데요. 현재로선 내년과 내후년의 정세를 알 수 없기에, 어떤 미래가 오더라도 기존의 데이터와 새로운 데이터를 가지고 의연하게 마케팅 전략을 세워야 합니다. 

비슷한 예로 모든 경력이 오래된 셀러, 마케터들은 지속해서 새로운 데이터가 쌓이면서 체득한 노하우가 있는데요. 예를 들어 아래와 같은 내용일 것입니다.

 

🧑 여행 마케터 : 추석 연휴 수에 따른 인기 여행지와 언제부터 여행 상품을 탐색하는지

🧒 패션 마케터 : 여름 기온과 장마일 수에 따른 물놀이 아이템 판매 상승량

👱‍♂️ 금융 마케터 : 기준금리에 따른 검색어 트렌드, 대출 건수 추이

 

날씨, 연휴 수, 금리 등 외부적인 여러 가지 이슈가 마케팅에도 큰 영향을 끼칠 수밖에 없는데요. 그래서 부 데이터를 잘 쓰면 경력 많은 마케터만큼 좋은 인사이트를 찾아낼 수 있습니다. 특히 외부 데이터 중에서도 공공 데이터의 활용을 추천합니다.

참고) 이 콘텐츠는 공공기관으로부터 그 어떤 대가도 받지 않은, 제가 찾고 제가 써본 데이터입니다! (a.k.a. 내찾내쓴)

 


 

공공데이터가 좋은 점

□  국내 데이터이기 때문에 우리나라 유저를 더 잘 파악할 수 있어요.

□  과거부터 현재까지 지속해서 데이터가 업데이트되고 있기 때문에, 필요한 조건의 데이터로 인사이트를 찾을 수 있어요. (예: 최근 5년간 겨울 날씨, 최근 10년간 20대 남자 인구수)

□  표본이 아닌 전체 데이터의 경우가 많고, 표본일 경우에도 모수가 크기 때문에 신뢰도가 높아요. 

 

여러 공공데이터를 모아 볼 수 있는 포털 사이트

□  공공데이터 포털  바로가기

□  e-나라지표  바로가기

□  KOIS 국가통계포털  바로가기

□  빅데이터 플랫폼 통합데이터 지도  바로가기

 


 

하지만! 위 사이트에서 데이터를 찾아본 결과, 단점도 있습니다.

우선 데이터 종류가 정말 많고 부서도 다양하기 때문에 내가 필요한 데이터가 한 번에 찾아지지 않을 때도 있고, 일반인들은 잘 쓰지 않는 용어들도 종종 있어 어떤 데이터인지 내가 원하는 데이터가 맞는지 판단하기 어려울 때도 있습니다.

서론이 길었는데요. 이번 데이터를 잘 쓰는 방법의 마지막 콘텐츠에서는 인사이트, 트렌드 리포트 등을 작성할 때 자주 활용하는 외부 데이터 리스트를 공유해 드립니다. 

 

 

1. 트렌드 데이터

 

이미 많이 쓰고 계실 네이버 트렌드, 카카오 트렌드, 구글 트렌드 데이터입니다.

3개 데이터의 차이점과 공통점에 대해 비교한 적이 있는데요, 궁금하신 분들은 아래 콘텐츠를 참고해주세요.

🔗 네이버/구글/카카오 트렌드 서비스 비교 (기능편)

🔗 네이버/구글/카카오 트렌드 서비스 비교 (데이터편)

 

 

2. 코로나 데이터

 

코로나19 확진자 수와 거리두기 단계에 따라 마케팅 트렌드도 변화하고 있어 국내와 해외 코로나 감염 추이를 확인할 수 있는 링크를 공유해 드립니다.

🔎 Corona Board  바로가기

국내 포털에서 제공하는 데이터는 최근 일주일간만 보여주는데요, 코로나 보드에서는 원하는 기간을 조정하여 추이를 확인할 수 있어 유용합니다. (아래 이미지에서 빨간 영역의 바를 움직일 수 있습니다)

 

 

🔎 Google News 코로나바이러스  바로가기

구글에서는 확진자 수뿐 아니라 ‘시간 경과에 따른 이동성 변화’를 함께 보여주고 있습니다. 전체 데이터의 양이나 정확한 집계 방법은 노출하지 않지만, 참고용으로 보기에 좋은 트렌드 데이터입니다.

신규 확진자와 공원의 이동성 변화 그래프의 날짜 축을 동일하게 두었는데요. (회색 라인)

확진자 수가 상승할 때(빨간색 영역) 공원에서의 이동성은 하락하고

확진자 수가 하락할 때(초록색 영역) 공원의 이동성은 상승하는 것을 알 수 있습니다.

 

 

3. 통계청 날씨누리 

무려 1960년부터의 전국 날씨를 알 수 있는 기상청 사이트입니다. 역대 가장 더운 여름이 2018년과 1994년이라고 하여, 8월 셋째 주까지의 서울의 날씨를 비교했습니다. 평균 기온이 30도가 넘은 날에 해님을 넣었는데 1994년엔 7일, 2018년에는 14일. 2018년이 2배 많았습니다.

하지만 1994년에 학교, 회사에 다녔던 분들이 “라떼는 말이야” 하셔도 인정해주세요. 그때는 에어컨이 거의 없었거든요..

 

 

 

4. 행정안전부 주민등록 인구통계 

 

주민등록기준 우리나라의 지역, 성, 연령 인구수 통계를 2008년도부터 볼 수 있습니다. 추이를 한눈에 볼 수 있도록 그래프도 제공하고 있습니다. 

우리나라가 점점 노령화 사회가 되고 있다고 하는데요. 연령별 인구 현황을 보니, 2008년에 비해 0~14세는 약 200만 명이 감소했고 65세 이상 인구는 300만 명이 증가했습니다.

 

 

5. 방송통신위원회 – 방송 매체 이용 행태 조사 보고서

 

성별, 타깃, 가구 구성에 따라 어떤 매체를 주로 이용하고 있는지를 알 수 있는 보고서로, 2019년 자료는 무려 504페이지로 구성되어 있습니다. 방송 매체와 관련된 보고서는 다양한 기관에서도 발행하고 있지만 다른 보고서에 비해 넓은 연령대와 6,000명 이상을 대상으로 작성한 통계라 더 공신력 있는 자료입니다.

보고서 내에 문항지와 결과의 RAW 데이터도 포함되어 있어 활용 가능한 소스도 많습니다.

 

 

6. 그 외 공공 데이터 리스트

 

–  [과학기술 정보 통신부] 유선통신서비스 가입자 통계, 무선데이터 트래픽 통계 등  바로가기

–  [문화체육관광부 투어고] 출국 수, 입국 수, 관광지 입장객 통계 등  바로가기

–  [국토교통부 한국감정원] 부동산 거래현황, 아파트/주택 매입 연령, 거주지 통계 등  바로가기

–  [한국은행 경제통계 시스템] 경제활동인구, 자동차 등록 대수, 금리, 예금, 대출 등  바로가기

–  [한국무역 통계 진흥원 TRASS] 전자상거래 수출입  통계 등  바로가기

공공 데이터와 에이스카운터 데이터로 작성한 인사이트 리포트는 여기서 보실 수 있습니다.

 


 

해당 콘텐츠는 다이티와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.