10년간 200개의 트렌드 리포트를 만든 오픈서베이 팀이 지켜온 원칙과 도전
오픈서베이 트렌드 리포트가 올해 10주년을 맞았습니다. 트렌드 리포트는 10년 동안 뷰티부터 리빙·금융 등 다양한 시장을 소비자의 관점에서 이해하고, 시장의 비즈니스 기회를 탐색하는 방법을 제안해 왔습니다. 실제로 지난 10년간 많은 기업이 오픈서베이 트렌드 리포트 데이터를 신뢰하고 구독해 왔으며, 때로는 Raw Data를 구매하여 적극적으로 활용하고 있습니다.
하나의 콘텐츠를 10년 동안 지속하기란 쉬운 일은 아닙니다. 정체성과 신뢰도는 지킨다는 원칙 아래, 끊임없이 변화하고 도전하며 새로운 인사이트를 줄 수 있어야 하죠. 오픈서베이 트렌드 리포트는 10년간 어떻게 운영되었고, 그간 무엇을 바꿔왔을까요? 트렌드 리포트 데이터의 기획부터 조사 설계, 데이터 수집과 분석까지 전 과정을 담당하는 오픈서베이 데이터 비즈니스 팀을 만나보았습니다.
안녕하세요! 트렌드 리포트 10주년을 맞아 제작을 맡고 계신 세 분을 모셨어요.
알렉스: 안녕하세요. 오픈서베이에서 데이터 분석 PM(Product Manager) 리드를 맡고 있는 알렉스입니다.
헨리: 안녕하세요. 저는 데이터 비즈니스 팀 소속 데이터 애널리스트 헨리입니다. 트렌드 리포트의 주제 기획부터, 설문을 설계하고 데이터를 수집·분석하여 리포트를 제작하기까지 전반적인 업무를 맡고 있습니다. 이외에도 오픈서베이의 또 다른 신디케이티드 데이터 자산인 ‘푸드다이어리’를 관리하고 분석하는 업무를 맡고 있고, 추후 오픈서베이가 프로덕트에서 제공할 데이터 분석 방법론의 재료가 될 설문 템플릿을 만드는 일도 하고 있어요.
찬: 안녕하세요. 데이터 비즈니스 팀 소속, 데이터 애널리스트 찬입니다. 저 역시 헨리와 함께 트렌드 리포트 제작을 담당하고 있습니다. 그리고 저는 ‘인더스트리 벤치마크’라고, 산업군별 NPS 데이터를 수집·분석해 대시보드 형태로 자산화하는 역할을 맡고 있어요. OTT 시장의 데이터를 가장 오래 쌓아왔고, 이외에도 온오프라인 쇼핑 채널 등 다양한 산업군의 데이터를 수집하고 있습니다.
한 시리즈를 10년이나 이어간다는 건 정말 대단한 일이라고 생각해요. 트렌드 리포트를 직접 만드는 여러분은 그 비결이 어디에 있다고 생각하시나요?
헨리: 여러 가지 이유가 있겠지만 저는 무엇보다도 트렌드 리포트를 구성하는 데이터의 ‘오리지널리티’를 꼽고 싶어요. 트렌드 리포트는 첫 장부터 마지막 장까지 저희가 직접 조사하고 수집하고 분석한 데이터만으로 채우거든요. 항간에 ‘요즘 트렌드’라고 주목받는 현상이 있더라도 조사에서 검증되지 않으면 넣지 않아요. 다른 곳에는 없는, 오픈서베이 트렌드 리포트에서만 확인할 수 있는 데이터죠.
찬: 또 지금의 시장 현황을 빠르게 포착해서 리포트에 바로바로 반영한다는 점도 강점이라고 생각해요. 발행 주기가 2주로 매우 짧기도 하지만, 꾸준히 쌓아온 데이터를 바탕으로 트렌드 리포트를 조금씩 업데이트하기 때문이기도 해요. 예를 들어 2019년부터 시작한 ‘온라인 동영상 시청 트렌드 리포트’를 2022년부터는 ‘OTT 서비스 트렌드 리포트’로 주제를 더 세분화해서 진행했어요. 동영상 콘텐츠 시장에서 OTT 서비스 이용이 더 보편화되고, 수요도 증가하고 있단 걸 데이터로 발견했었거든요. 시장의 변화에 발맞춰 트렌드 리포트도 유연하게 변화하고 있는 거죠.
알렉스: 시장에 대한 대표성을 갖춘 데이터라는 점에서도 남다른 가치를 가진다고 생각해요. 오리지널 데이터로 리포트를 채운다면 신뢰할 수 있는 데이터여야 하잖아요? 조사 결과의 대표성은 모집단에 대한 표본의 대표성에 달렸어요. 저희는 모든 조사에서 기본적으로 한국 소비자의 성·연령 및 수도권/비수도권 인구 구성에 비례하게 응답자를 모집하고, 더 나아가 주제별로 해당 시장의 대표표본을 구성해요. 정말로 시장을 대표하는 데이터라고 자부할 수 있는 이유죠.
대표표본은 중요한 개념이라 조금 더 자세히 설명해 볼게요. 쉽게 말하면 특정 산업군의 소비자 구성을 반영한다는 의미예요. 예를 들어 자동차 시장은 남성이 여성보다 조금 더 많고, 높은 연령대의 비중이 높아요. 그런데 성/연령 비율이 동일하게 표본을 모집하면, 조사 결과는 자동차 시장 소비자의 의견을 대표하지 못할 거예요. 실제보다 저연령층 또는 여성의 의견이 더 많이 반영될 테니까요. 소비자 트렌드 조사에서 대표표본은 데이터의 신뢰도를 결정하는 매우 중요한 요인 중 하나예요.
트렌드 리포트는 오픈서베이에서 가장 오랫동안 사랑 받은 콘텐츠이기도 해요. 격주 월요일마다 트렌드 리포트 뉴스레터가 배포되면 당일에만 6,000명이 넘는 사람이 보니까요. 트렌드 리포트의 인기를 체감할 때도 있나요?
알렉스: 물론 있죠. 저는 조회수같은 수치에서보다 일상에서 들려오는 이야기에서 체감하곤 해요. 예를 들어 트렌드 리포트가 다룬 산업군의 고객사에서 잘 봤다고 연락을 한다거나 할 때요. 언젠가는 제가 오픈서베이에 다니는 줄 모르는 친구가 단톡방에서 트렌드 리포트를 공유한 적도 있어요. 그럴 때 트렌드 리포트가 정말 멀리까지 퍼졌구나 실감해요. 참고로 저는 이런 때 절대로 아는 척을 안한답니다(웃음).
헨리: 그래서 트렌드 리포트를 만들 때 더 주의를 기울이게 돼요. 제가 택한 방법론이나 데이터 분석 결과가 정말 많은 사람들에게 영향을 줄 수 있으니까요. 리포트 하나를 배포하기 위해 데이터 비즈니스 팀과 마케팅 팀이 함께 정말 꼼꼼하게 검토를 해요. 오픈서베이에서 하나의 콘텐츠를 위해 이렇게 많은 리소스를 들이는 경우는 트렌드 리포트가 유일할 정도로요.
트렌드 리포트를 보면 조사 대상이 적게는 수백 명, 많게는 수천 명이더라고요. 수천수백 개의 설문 응답에서 인사이트를 도출하는 과정이 궁금해요.
헨리: 데이터 분석은 오픈서베이 데이터스페이스의 분석 기능을 활용해요. 먼저 설문 응답이 모두 완료되면 처음 조사를 설계할 때 세웠던 가설에 따라 분석의 틀이 되는 변수를 만들어요. 예를 들면 가구소득·가구 구성·라이프스테이지·성/연령 등이죠.
그런 다음 이를 분석 기준으로, 모든 문항의 응답 결과를 분석 대상으로 놓고 교차분석표를 뽑아봐요. 분석 기준에 따라 유의미한 차이를 보이는 집단이 있는지, 응답에 경향성이 발견되는지 살펴보는 거예요. 예를 들어 웹툰 트렌드 리포트 조사에서는 시장 1위 플랫폼만 단독으로 이용하는지 혹은 이외 다양한 플랫폼을 교차 이용하는지가 주요한 분석 기준임을 발견할 수 있었어요. 이렇게 가설을 검증하고 또 폐기하면서, 가장 주제별로 적합한 분석 기준을 찾아갑니다.
찬: 주관식 응답 분석을 할 때는 워드클라우드를 활용해요. 트렌드 리포트 조사에는 매번 주관식 문항을 최소 2~3개 포함하는데, 수백 건의 응답을 하나하나 다 읽기는 만만치 않잖아요. 그래서 기본적으로 데이터스페이스가 자동으로 생성하는 워드클라우드를 먼저 살펴보고, 검색 기능으로 특정 키워드를 포함한 응답은 따로 모아보기도 해요.
내년 상반기에는 비슷한 주제의 텍스트를 모아보거나, 텍스트를 감정적 어조에 따라 분류하는 등 다양한 텍스트 분석 기능이 추가되고 더욱 고도화될 예정이에요. 그럼 트렌드 리포트를 만드는 저희도 주관식 분석을 더 잘할 수 있게 될 거라 기대하고 있어요(웃음).
헨리: 사실 트렌드 리포트는 데이터스페이스가 있어서 탄생할 수 있는 콘텐츠라고 해도 과언이 아니에요. 데이터스페이스 분석 기능을 활용하면 데이터 수집을 시작한 뒤 1~2일 정도면 위 과정을 마칠 수 있거든요. 교차분석표도 복잡한 코딩이나 함수식 없이 드래그앤드롭 방식으로 바로 만들 수 있고, 교차분석표 안에서 통계적으로 유의미한 차이를 보이는 데이터는 자동으로 하이라이트 해줘요. 데이터스페이스 분석 기능이 없다면 데이터 분석에 드는 시간이 늘어서 지금과 같은 분량이나 퀄리티로는 격주 주기로 리포트를 낼 순 없었을 거예요. 분기에 하나 정도 겨우 낼 수 있을까요?
💡데이터스페이스
- 데이터스페이스는 설문 데이터 수집과 분석에 최적화된 플랫폼입니다.
- 설문 문항에 따라 객관식·주관식·평가형 등의 데이터를 원형 차트·막대형 차트·워드클라우드 등 다양하게 시각화해 쉽게 분석할 수 있습니다. 교차분석 기능을 활용해 성, 연령 등의 그룹별로 쪼개어 다각도로 분석하고, AI 자동 보고서 생성, 데이터 공유 등 데이터 활용에 필요한 다양한 기능을 제공합니다.
- 데이터스페이스 더 알아보기
분석 과정에서 데이터스페이스의 도움을 많이 받는군요. 그럼 분석 결과를 리포트에 담는 과정은 어떻게 진행되나요? 데이터를 차트로 시각화하는 과정을 궁금해하는 구독자가 많을 것 같아요.
찬: 트렌드 리포트는 구독자 수도 많고 주제도 정말 다양해서 차트 시각화 작업을 할 때는 늘 고민이 많아요. 똑같은 데이터라도 독자가 더 직관적으로 이해할 수 있는 차트를 선택해야 하니까요. 설문 데이터는 막대형 차트로 나타내는 게 가장 일반적이지만 그게 늘 가장 효과적인 방식은 아닐 수 있거든요. 예를 들어, 지역별 응답률을 보여주려면 ‘서울 OO%, 경기 OO%, 인천 OO%’ 처럼 제시해도 괜찮지만, 지도를 그려서 표시하면 데이터의 의미를 파악하기가 더욱 좋겠죠.
헨리: 차트 시각화에 대한 데이터 비즈니스 팀의 고민이 가장 많이 들어간 부분을 꼽자면 리포트 전반부의 서머리 파트예요. 서머리 파트는 여러 가지 문항의 데이터를 엮어서 하나의 차트로 보여주는 경우가 많아요. 많은 정보를 압축적으로 표현하려니 가장 효과적인 차트가 무엇일지 여러 각도로 고민해서 내용을 구성하려고 해요.
예를 들어 가전제품 트렌드 리포트 2022에서, 가전제품의 현재 보유율과 향후 1년 내 구매 의향 두 개 문항을 엮어서 사분면에 그린 적이 있어요. 이렇게 해서 ‘보유율은 높지만 구매 의향은 낮은 가전’, ‘아직 보유율은 낮지만 구매 의향은 높은 가전’ 등을 한눈에 파악할 수 있었죠. 소비자의 니즈를 짐작해 보고, 앞으로 더 성장할 세부 시장이 어디인지 파악할 수 있는 효과적인 방식이라고 생각해요.
헨리: 독자에게 여러 차트 유형을 소개하고 싶어서 다양하게 시도해 보는 것도 있어요. 작업하는 저에게 개인적인 보람과 재미가 되기도 하고요. 예를 들어 1인가구 트렌드 리포트 2023에서 현재 주거 상태와 향후 5년 내 주거 계획을 묻고, 그 결과를 생키(Sankey) 차트에 나타냈어요. 이 형태의 차트는 이전에 시도했다가 결국 포기했던 적이 있었는데 이번에 활용할 수 있어서 좋았습니다. 현재 상태에서 향후 계획이 달라지는 흐름을 명확하게 보여주는 것이 중요하다고 생각했는데, 알맞은 차트로 시각화한 덕분에 현재 미혼 다인 가구 중에서 앞으로 독립할 계획이 있는 소비자가 꽤 많다는 메시지를 강조할 수 있었거든요.
이전에 시도했지만 결국 넣지 못한 이유가 있었나요? 또 이번에 해당 차트를 활용하기 위해 특별히 노력한 점이 있다면 알려주세요.
헨리: 생키 차트는 흐름(이동 방향과 이동량)을 표현하기에 유용한 차트인데, 이전에 시도했을 때는 만들고 보니 출발지와 도착지의 가짓수가 너무 많고 흐름도 복잡했어요. 저조차도 한참을 들여다봐야 의미를 파악할 수 있겠더라고요.
결국 데이터 시각화의 목적은 두 가지예요. 방대하게 나열된 원본 데이터에 가독성을 더하고, 애널리스트가 데이터에서 발견한 메시지의 전달력을 높이는 거죠. 그래서 저는 시각화 작업을 마친 후에도 몇 번을 다시 봐요. 컬러링을 추가하거나 정렬을 바꿔서 더 강조하면 좋을 부분은 없는지, 축/항목을 더 단순화할 여지가 없는지, 각주에 필요한 설명은 충분히 덧붙였는지 등을 거듭 생각해 보는 거예요.
처음에는 알맞은 차트 유형을 생각해 내는 데 어려움을 느꼈어요. 그래서 변수의 유형과 분석 목적에 따라 활용할 수 있는 차트를 총망라한 사전 같은 두꺼운 책을 곁에 두고 시간 날 때마다 들여다보곤 했어요. 각종 책이나 리포트에서 영감을 얻고 저장해 두기도 하고, 사내 비주얼 커뮤니케이션 전문가에게 조언을 구하기도 했습니다.
알렉스: 저는 트렌드 리포트를 보는 분이 데이터를 시각화하는 다양한 방법을 접하고, 영감을 얻으면 좋겠다는 바람이 있어요. 각자의 현업에서 데이터를 다루고, 또 시각화해야 할 때 오픈서베이 트렌드 리포트가 힌트가 된다면 좋겠어요.
팀 업무를 소개하실 때 트렌드 리포트 설문을 직접 설계한다고도 말씀하셨어요. 설계 단계에서 데이터의 퀄리티를 높이는 팁이 있나요?
헨리: 일단 길이가 중요해요. 집중력을 유지할 수 있는 시간 내에 응답을 마칠 수 있도록 설문 길이를 조정해야 합니다. 한 번 설문에 응답하는 데 5분을 넘지 않는 게 가장 좋아요. 문항과 보기도 쉬워야 하고요. 흔히 중학생도 이해할 수 있게 써야 한다고 하잖아요.
또 모바일 환경에서의 응답 경험을 고려해야 해요. 저는 PC로 설문을 설계하지만, 응답자는 스마트폰으로 설문에 참여할 테니까요. PC와는 문장의 길이나 줄 바꿈, 서식 등이 다르게 느껴질 수 있어서, 모바일 화면 미리보기로 직접 테스트를 해보곤 해요.
찬: 보기를 응답자의 관점에서 구성했느냐도 꼭 확인해야 해요. 예를 들어 제품 구매 채널을 물을 때, 공급자 관점에서의 판매 채널과 소비자가 일상에서 접하는 구매 채널은 다를 수 있거든요. 사실 보기를 잘 구성했는지는 응답 결과에 바로 드러나요. 보기가 불충분하면 ‘기타’ 응답에 주요한 유효 응답이 나타나기도 하거든요. 이런 배움은 팀에 공유하고, 다음 트렌드 리포트 설계에 반영해서 개선하죠.
헨리: 맞아요. 또 문항이나 보기 표현이 응답자가 보기에 자연스러워야 해서, 주제마다 사전 조사도 많이 하고 미리 지인에게 테스트 응답을 받아보기도 해요. 예를 들면 시니어 트렌드 조사는 부모님께, Z세대 트렌드 조사는 동생에게 테스트를 부탁했었어요. 또 주제에 따라 사내 구성원분들 중 해당 시장 고관여자를 찾아서 테스트 응답을 요청하기도 해요. 웹툰 트렌드 조사는 TF 내에 웹툰을 즐겨보시는 분께 부탁드렸죠.
알렉스: 트렌드 리포트 조사 응답자의 퀄리티가 기본적으로 좋기도 해요. 저희는 오픈서베이의 데이터 수집 앱 오베이 패널을 대상으로 수집하는데, 별도 전문 팀이 패널의 프로필과 응답의 신뢰도를 검증하고 관리하고 있어요. 성실도가 낮거나 부정 응답을 일삼는 패널은 설문 진입이 제한되기 때문에, 기본적으로 부정 응답/불성실 응답에 대한 우려가 적죠. 그래서 저는 트렌드 리포트를 신뢰도 높은 데이터로 구성할 수 있는 또 다른 요인으로 늘 성실하게 응답하는 오베이 패널을 꼭 꼽아요.
얼마 전 올해의 마지막 트렌드 리포트가 발행되었어요. 내년 트렌드 리포트는 어떻게 계획하고 있나요?
알렉스: 내년에는 구독자분들이 PDF 형태의 리포트 외에도 웹에서 트렌드 리포트 데이터를 직접 확인할 수 있도록 여러 방안을 마련하고 있어요. 살짝 티저만 공개하자면, 앞서 설명해 드린 트렌드 리포트 데이터 분석 화면을 직접 살펴보실 수 있도록 할 예정이에요. 그러면 저희가 트렌드 리포트에서 제시하는 관점 외에도, 각자의 필요에 따라 직접 가설을 세워보고 데이터로 검증해 볼 수 있지 않을까 기대합니다.
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