랭크웨이브 소셜 마케팅 솔루션

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Background

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2005년 싸이월드

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2010년 페이스북

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페이스북에서 분야별 투멤남을 뽑을 수 있다면?

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페이스북 활동 분석

순위 이름 댓글수 like수 1 임지민 74854 929213 2 이경희 5486 553737 3 葉田欣 11557 441527 4 한지훈 14686 361183 5 Kim Jiwon 11469 330750 6 신동훈 30245 244157 128852 28203 אייל אלביליה 78 Kevin Sousa 4660 228762 9 정익수 31385 118248

10 서영석 15488 145908 11 Keisuke Yoshinaga 6057 187828 12 Gena Park 14490 187411 13 김성호 11773 150225 14 Oxana Zaika 4303 144015 15 Mina Lee 11314 144596 16 Hyunchul Lim 422 107272 17 쩐당 7316 139351 18 Ken Hong 14784 82518 19 김곰치 12549 118796 20 이은경 12178 69002 21 Shinchul Kang 3675 98478 22 David Woogon Jung 16216 80175 23 Ganjavkhlan Chadraabal 12556 81556 24 Chris Kim 7691 86896 25 Eugene Chiu 14966 76260 26 Pete Cashmore 9283 86882 27 Tan Naz AR 9686 83969 28 Sang-Wook Ha 9304 102763 29 Morison Harry 6340 85106 30 김종래 3981 111074

스포츠

음악

영화

전자제품

여행

……

(2013.11.15. 기준)

소셜 분석 1

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전체 그래프가 완성되기까지 개별 사용자의 영향력을 판단하기 어려움

소셜 분석 2

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트위터 중심 분석으로 개별 사용자의 특성 파악이 어려움

Technology

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Social Analysis 2.0

Social Analysis 1.0의 가장 큰 특징은 Social Media를 통해 대중의 Context, 즉 여론을 이해하는 것입니다. 하지만, Social Network는 개인의 연결로 이루어 지는 것이고, 개인이 가장 중요합니다. 따라서, 앞으로의 Social Analysis 2.0은 Social Network를 구성하는 개인의 Context를 이해하는 것입니다.

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Social Analysis 1.0 Social Analysis 2.0

Social Media에서 유통되는 글 속의 Keyword를 분석하여 대중의 Context를 이해

개인의 Social 활동을 수학적 알고리즘을 활용하고 분석하여 개인의 Context를 이해

핵심 기술 개요

랭크웨이브의 핵심 기술은 (1) 비정형 데이터에서 의미 있는 정형 데이터로 전환할 수 있는 데이터 모델링 기술, (2) 데이터의 Value를 분석할 수 있는 정밀한 알고리즘과 (3) 소셜 빅데이터 분석이 가능한 빅데이터 분석 시스템 기술로 개인의 Social Context 분석을 위한 일관 기술을 보유하고 있음.

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데이터 모델링 분석 알고리즘 빅데이터 분석

시스템

소셜 빅데이터 모델링 – 데이터 정형화

타임라인으로 불리는 소셜 데이터는 단순한 소셜 활동의 시계열 순의 데이터로, 이를 정확히 분석하기 위해서는 데이터 정형화를 위한 모델링이 요구됨. 랭크웨이브는 일차적으로 단순 시계열 데이터를 5가지의 데이터 타입을 정의하고, 데이터 타입 별로 대소/강약의 속성 값을 2차 정의하여 비정형 데이터의 정형화된 데이터로의 모델링 기술을 가지고 보유.

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비정형 소셜 데이터 1차 데이터 모델링 2차 데이터 모델링

소셜 빅데이터 모델링 – 이용자 유형화

단순한 비정형 타임라인 데이터를 정형화한 데이터 모델링을 통해 SNS 이용자를 32가지의 유형화가 가능해짐.

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소셜 이용자의 유형화

소셜 빅데이터 모델링 – 소셜 활동 예측

SNS 이용자와 지인의 소셜 활동을 정형화하여 상호의 소셜 활동을 400여가지 이상의 패턴화하고 이를 분석하였음. 이를 통해 SNS 이용자의 소셜 활동에 대해서 200가지 유형으로 예측가능 해짐.

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( 랭크웨이브 소셜 활동 예측의 예 )

소셜 빅데이터 분석 알고리즘

동일한 “좋아요” 라는 행동에 대해서 일괄적으로 같은 가치를 부여한다면, 데이터 가치 측정의 변별력이 없음. 랭크웨이브는 각 이용자 상호 간의 행동 발생 분포 분석을 통해 “좋아요”라는 동일한 행동일지라도 개별 소셜 활동에 대해서 변별력 있는 가치를 측정하는 알고리즘을 적용함. 이를 통해 기존에 측정하기 어려웠던 사용자의 소셜 영향력 측정 등이 가능해 짐.

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User A User CUser B

User A - User B 간의SNS Interaction Pattern

User A - User C 간의SNS Interaction Pattern

Like(Retweet)Comment(Reply)

Like(Retweet)Comment(Reply)

일상적인

행동 구간

예상 외의

행동 구간

분석 알고리즘의 가치 평가 개요 개인의 소셜 영향력 측정의 예

빅데이터 분석 시스템 ( 1 )

빅데이터는 데이터의 규모, 다양성, 발생속도가 기존의 시스템에 비해 현저히 큰 특징을 가지고 있음. 이를 취합, 분석, 저장하기 위한 각각의 시스템의 구성에는 기존의 DB 기술이나 트랜잭션 처리 기술과는 다른 새로운 기술들이 적용되어야 함. 특정 부분에 대한 기술 외에도 전체 시스템을 통하하여 인프라로 구성하는 것이 상당히 어려우며, 삼성 전자의 경우 자체적으로 시스템을 구축하려고 했던 시도가 실패한 것으로 알려짐. (ZDNet Korea. 2013. 1.8자 기사)

랭크웨이브는 이러한 시스템 및 관련 기술을 빅데이터 분석 기술을 내재화 하였음.

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랭크웨이브 소셜 분석 알고리즘

MongoDB

&

Amazon S3

(오픈 소스 및 상용 클라우드 활용)

자체 분산 병렬 처리 기술 개발 (Central Sever 및 IFP 서버)

자체 분산 배치 처리 및 분산 파일 관리 시스템 개발 (ActionMAP 기술)

빅데이터 분석 기술 랭크웨이브 분석 기술

빅데이터 분석 시스템 ( 2 )

랭크웨이브의 기술진은 네이트온 개발에서 3,500만 사용자의 초당 5만 건 이상의 트래픽 처리 경험을 바탕으로 현재 랭크웨이브의 시스템을 설계하였고, 실시간 서버 확장을 통해 가변적인 시스템 부하에 대응할 수 있는 핵심 기술을 갖추고 있음.

빅데이터 분석 요소 기술 확보 내역

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요소 내용 확보 기술

확장성 사용자 증가에 따라 유연하게 확장할 수 있는 시스템 구조

수집, 분석, 저장 등의 각 용도별로 서버 역활 분담하여 사용자 확장 시 실시간으로 부하 배분 가능

효율성 SNS 별 제한된 API 연동성 활용 효율화 필요 1인당 활동 정보 수집 소요 시간 6.8초, 1대의 수집 서버당 1일 12.7만명 데이터 수집 가능

호환성 Facebook, Twitter 외 신규 SNS 서비스에 적용 가능해야 함

각 SNS 별로 제공하는 서로 다른 API에 대응 가능

다양성 SNS 별 다양한 활동 지표 대응 각 SNS 별로 다양한 활동들을 일정 기준에 따라 정의된 확률변수로 변환하여 활용. 일관성 있는 지표로 산출

랭크웨이브의 분석력

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포스팅

Time “좋아요”

팬페이지

107,853,308

소셜 이용자가 좋아요한 페이지의 수

79,160,264

소셜 이용자의 90일 동안 작성한 포스트

386,655,168

소셜 이용자의 90일 동안 “좋아요”

4,653,382

소셜 이용자의 90일 동안 Check-In

소셜 이용자 379만명

소셜 빅데이터 플랫폼 - 랭크웨이브

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Website Mobile App

Service

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Product & Solution

랭크웨이브는 소셜 빅데이터 플랫폼을 통해 기업들로 하여금 소셜 빅데이터를 보다 쉽고 편리하게 사업에 활용할 수 있도록 Product와 Solution을 제공하고 있음

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SOLUTION

기업들이 자사의 목적에 맞게 활용할

수 있는 플랫폼

PRODUCT

랭크웨이브가 개발한 소셜 마케팅

서비스 및 소셜 분석 서비스

실시간 소셜 이슈 알림 24시간 SNS 모니터링 솔루션

빅큐브웨이브(BIGCUBEWAVE) 소셜 BI (Business Intelligence) 솔루션.

소셜 분석 서비스

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PRODUCT – 소셜 분석 & 마케팅

랭크웨이브의 소셜 마케팅 서비스는 소셜 미디어 사용자를 개인단위로 분석함으로써 매우 정교한 타겟 마켓팅이 가능함. 실시간적인 소셜 빅데이터 분석은 급변하는 경영환경에 있어서 차별적 경쟁력을 부여함.

100 Social Influence Marketing SNS 바이럴 마케팅 서비스

랭크플레이스(RANKPLACE) 실시간 위치기반 마케팅 플랫폼

소셜 마케팅 서비스

Social Influence Marketing

파워블로거와 같이 SNS에서 바이럴 효과가 큰 소셜 영향력자에게 광고주의 상품/서비스를 체험시켜, 소셜 영향력자의 보이스(voice)로 상품/서비스를 SNS에 확산시키는 마케팅 상품임. 기업 마케팅이 활발한 미국에서는 Klout.com에 의해 혁신적이고 대중화된 마케팅으로 집행되고 있음.

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Social Influence Marketing

특정 주제에 관심도와 영향력이 높은 유저 발굴 그들의 영향력 바탕. 구전 효과를 높이는 마케팅

Influencer

Influencer

기업

미국 Klout.com의 집행사례

Social Influence Marketing

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Social Influence Marketing 집행 사례

선별조건 내용

영향력 점수 45점 이상

성별/연령 20대 여성

관심사 패션, 신상품

사용패턴 방송국, 아나운서 스타일

고객사와 아이템 협의 - 소셜 영향력자를 통한 패션 아이템 큐레이션

App 홍보

영향력자의 소셜 활동

- 스타일태그 내 상품들 페이스북에 공유하기

- 친구에게 스타일 추천하기

- 기타(이벤트 소식 알리기, 스타일 태그 홍보)

1

3

2

랭크플레이스

랭크플레이스는 SNS 사용자의 체크인 데이터를 분석하여 지역 기반 사업자들에게 사용자들의 소셜 특성 정보를 제공함으로써 사업자들이 지역 사업장을 방문하는 고객 들에게 맞춤화된 상품추천과 정보제공을 할 수 있도록 하는 것임

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랭크플레이스 개요

랭크

플레이스 사업자

고객

SNS 사용자

체크인

데이터

지역

사업장

분석정보

상품추천 및 광고 제공

장소별 사용자 특성 (성별, 연령, 관심사 등)

정보 이용료

상품, 서비스 이용

정산

분석정보

서울 역삼동 테헤란로 14길, 반경 1km 이내 분석된 Place는 1,400곳

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• 장소방문자의 성별/방문시간/나이/결혼상태/학력/소셜영향력 정보 파악가능

• 회원의 관심사, 방문했던 장소 및 관계에 기반한 유용한 쿠폰을 실시간 전송 가능

랭크플레이스 (예시)

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랭크플레이스 (예시)

현재 한국 이외에도 전세계의 체크인 데이터를 분석하고 있음. 일본 도쿄 신주쿠 구, 반경 1km 이내 분석된 Place는 287곳

빅큐브웨이브

소셜 데이터 분석으로 빅큐브웨이브는 고객 인사이트를 확인할 수 있는 14개의 데이터 비교 필터와 실시간 분석을 제공함. SaaS형태로 제공되어 합리적인 가격에서 활용 가능함.

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디테일한 고객 분석을 위한

14종 이상의 분석 필터 제공

트렌드 변화에 대응할 수 있는

실시간 분석 기술

비용 절감이 가능한

SaaS로 제공

실시간 소셜 이슈 알림

실시간 소셜 이슈 알림 서비스는 SNS 위험에 신속히 대응하기 위해 위험키워드의 움직임을 소셜 빅데이터에서 실시간 포착해

문자(SMS)로 알려주는 서비스임.

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실시간 소셜 이슈 알림 서비스

24시간 모니터링을 통한

상시적 위험감지

SMS 실시간 알림으로

즉각적, 능동적 대처 가능

여론 주도층 정보제공으로

효과적 대응 가능

3월 5일 14시 23분 이상징후 알림

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20대 후반 여성 사용자층에서

‘갤럭시’ 에 대한 언급이 급증하고

있습니다. 같이 사용되는 주요

키워드는 디자인, 신상, 화면크기

입니다.

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상세 모니터링 페이지

http://goo.gl/un4I4

실시간 알림 예시 상세 모니터링 페이지 예시

실시간 소셜 이슈 알림

키워드를 언급하는 사용자 층의 성별, 연령, 학력 등 정보와 연관 주제어를 제공하여 신속히 위기 상황에 대처할 수 있음

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기존 소셜 모니터링 툴 랭크웨이브의 모니터링 툴

SOLUTION - 소셜 데이터의 사업적 활용

페이스북 데이터를 활용한 “넷플릭스 소셜(Netflix Social)”

친구들이 관심 있어 하는

선호도에 따라

컨텐츠를 추천

친구들이 실제로 시청한

이력을 기반으로

컨텐츠를 추천

Rankwave-connect

기업의 다양한 사업목적을 위한 소셜 빅데이터 분석

SNS 사용자 접근권한 (Access Token)

모바일앱

or

웹서비스

사용자 소셜활동,

친구관계, 관심사 등 분석

컨텐츠와 모바일 앱을 분석하기 위해 최적화된 알고리즘

사용자의 소셜

로그인

소셜 데이터 기업사용자

랭크웨이브 클라우드 플랫폼

급변하는 시장환경의 파악과 분석

기업 인지도 및 브랜드

인지도의 증대

상품 매출의 증대 혹은

ARPU 증대

지역기반 사업자

고객/매출 증대

SOLUTION - RANKWAVE-Connect (Platform-as-a-Service)

“RANKWAVE-Connect”는 기업들을 위한 클라우드 기반의 소셜 빅데이터 플랫폼임. 이 서비스를 통해 기업들은 자사의 사업 목적에 맞게 소셜 빅데이터 플랫폼을 쉽고 간편하게 적용시킬 수 있음.

SOLUTION – Competitive Advantage

랭크웨이브의 인프라는 간단한 “SNS Oauth 연동”만으로도 이용이 가능하며, 경쟁력 있는 가격으로 제공됨.

경쟁력 있는 가격 간단한 프로세스

GET /oauth/access_token?

client_id={app-id}

&client_secret={app-secret}

&grant_type=client_credentials

“Graph API Call” 삽입

“Graph API Call” 삽입을 통한 간단한 “SNS Oauth 연동”

약 5 원 사용자 1 명 분석에 소요되는 월간 비용

약 100 억 원 빅데이터 플랫폼 최초 구축비용

랭크웨이브 인프라 이용 자체 인프라 구축

감사합니다.

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주식회사 랭크웨이브 서울시 서초구 방배동 852-1 덕산빌딩 301호

TEL : 02-537-4849, FAX : 02-536-4849 E-mail : sales@rankwave.net