Responsive Navigation Patterns

2012년 웹트랜드는 반응형 웹이라는 것은 모두 공유 되었는데, 어떻게 하는 것이 반응형 웹 디자인인가... 단순히 가로 사이즈에 반응하여 레이아웃의 재 배열인가??
반응형 레이아웃에 적용할 수 있는 네비게이션 패턴을 잘 정리해 놓은 글이 있어 공유합니다. (직접적으로 번역하다보니, 표현이 매끄럽지 않네요, 그러신 분은 원문을 참조 바랍니다^^)


1. Top nav or "do nothing" approach

상단에 네비게이션을 위치시키는 쉬운 방법중의 하나로서, 이러한 이유로 아마도 가장 많이 사용이 되는 형식이 아닐까 한다.

• 장점

1) Easy to implement - 큰 화면 모습 거의 동일하게 쉽게 구현할 수 있다.
2) No Javascript dependencies
3) No back-breaking CSS maneuvers required - 힘든 CSS 작업이 필요 없다.
4) No tripping over your source order - 화면 flow가 자연스러우며, 메뉴를 찾느라 고생하지 않는다.

• 단점

1) Height issues - 모바일 웹에서 사용자에게 첫번째는 컨텐츠, 두번째가 네비게이션이다.  따라서 가능한 빨리 주요 컨텐츠 정보를 얻기를 원하는데 상단에 위치한 네비게이션으로 인해 화면의 길이가 길어져, 스크롤을 해서 정보를 찾아야 하는 수고가 든다. 이러한 이유로 점차 페이지 상에서 핵심 정보에 집중할 수 있도록 네비게이션이 사라지는 현상이 있다.

2) Not scalable - 새로운 메뉴를 추가하거나, 변화를 줄 수 있는 확장성의 여지가 적다.
3) Fat Fingers - 좁은 영역에 많은 링크들로 인해 잘못터치하여 원치 않는 결과를 얻을 수 있다.
4) Cross-device issues - 디바이스들은 저다마 폰트를 렌더링하는 다른 방법을 가지고 있는데 이를 최적화하는데 문제가 발생할 수 있다.

• 사례

* Yiibu (http://yiibu.com/)
* Trend Walton (http://trentwalton.com/)
* Tim kadlec (http://timkadlec.com/)
* Ethan Marcotte (http://ethanmarcotte.com/)
* Brad Frost Web (http://bradfrostweb.com/)


2. the footer anchor

푸터처럼 항상 사이트의 아랫단에 네비게이션을 위치시키면서, 상단 영역에 푸터 네비게이션을 가리키는 간단한 링크(simple anchor link)를 위치시키는 방식이다.
이 방식은 핵심 컨텐츠를 위한 많은 공간을 확보할 수 있는 동시에, 네비게이션으로의 빠른 접근을 제공할 수 있다.

• 장점

1) Easy to implement - 네비게이션으로의 간단한 링크는 상단에, 실제 네비게이션은 하단에 위치.
2) No Javascript dependency - less testing, better support.
3) Little CSS work required to scale up - 큰 화면에서는 푸터 네비게이션을 상단으로만 올리면 된다.
4) Single button in header - 푸터네비게이션으로 연결시키는 상단의 링크 버튼은 매우 작은 영역을 차지하며, 이는 핵심 컨텐츠를 위해 사용할 공간이 많은 것을 의미한다.

• 단점

1) Anchor jump can be awkward/disorienting - 푸터 네비로의 퀵 점핑은 다소 사용자에게 혼란을 줄수도 있다.
2) Not elegant - 다소 기묘한 인터렉션이 될 수 있다.

• 사례

* Grey Goose (http://greygoose.com/LDA?returnURL=/)
* Contents Magazine (http://contentsmagazine.com/)


3. the select menu

네비게이션을 작은 화면에서 select menu 스타일로 변형하여 위치시키는 방식이다.

• 장점

1) Frees up plenty of space - 수평 또는 수직의 리스트보다 select menu 스타일은 확실히 적은 영역을 차지한다.
2) Keeps interactions in the header - 푸터 네비에 비해 유저에게 익숙한 상단에서 네비게이션의 기능을 이용할 수 있다.
3) Easily Recognizable - 분명하게 "navigation" 또는 "menu"라고 select menu에 라벨링을 해줌으로써 사용자의 인식을 돕는다.
4) Pulls up native controls - 디바이스마다 고유의 처리방식으로 select menu를 다룰 수 있다. 터치 디바이스는 보다 친숙한 터치 방식으로, 다른 디바이스는 나름의 다른 방식으로 효율을 높일 수 있다.

• 단점

1) Lack of styling control - 각각의 브라우저에서 고유의 방식으로 스타일링이 되기에, 브라우저마다 설계를 하지 않아도 된다. 하지만 이로인해 완벽한 통일성을 기대하기는 어렵다. 또한 select menu는 손가락으로 터치하는 환경에서는 다소 불편함이 발생할 수 있다.
2) Potentially confusing - 보통 사용자는 select menu를 어떤 폼을 작성할 때에 선택하는 요소로 생각하지, 메뉴 네비게이션으로 생각하지 않는다. 이로 인해 사용자에게 혼란성을 줄 수 있다.
3) Handling subnav items - select menu안에 내장된 리스트는 다소 기이하다.
4) Javascript dependency

• 사례

* Viljami Salminen (http://viljamis.com/)
* Retreats 4 Geeks (http://retreats4geeks.com/)
* Five Simple Steps (http://www.fivesimplesteps.com/)
* Performance Marketing Awards (http://www.performancemarketingawards.co.uk/)


4. the toggle

the toggle 방식은 footer anchor approach 방식과 페이지 하단의 네비게이션으로 점핑하는 방식을 제외하고는 유사하다. 점핑 다운하는 대신에, 상단의 영역에 메뉴를 나타내는 작은 버튼을 두고 클릭하면 슬라이드되어 열리는 방식을 취햇다.
이 방식은 good-looking과 상대적으로 실행/조작하기에 쉬운 장점이 있다.

• 장점

1) keeps the user in place - 동일한 위치에 네비게이션 또는 그 링크가 위치하고 있어, 사용자 혼란을 예방할 수 있다
2) Elegant - 세련된 접근 방식 중의 하나로서, 부드럽게 애니메이션되어 나타나는 스타일이다.
3) Easy to scale up - css를 활용하여 스케일링하기 부담스럽지 않다.

• 사례

* Starbucks (http://www.starbucks.com/)
* Mobile Web Best Practices (http://mobilewebbestpractices.com/)


 5. the left nav flyout

페이스북이 모바일에서 이러한 스타일의(left navigation)을 대중화 하였다. 이 nav는 왼쪽에서 슬라이드 되면서 나타나 main content가 오른쪽으로 over되어 이동되도록 하는 방식으로 상단의 메뉴 아이콘으로 접근할 수 있다.

• 장점

1) Lots of space - 만약에 메뉴 list가 많다면, 효율적으로 사용할 수 있는 방식이다.
2) Good looking

• 사례

* Barack Obama (http://www.barackobama.com/splash/sms?)


6. the footer-only

작은 화면에서는 하단으로 네비게이션 이동/위치
이 패턴은 header 영역에 하단의 네비게이션으로 링크되는 아이콘이 없는것만 제외하고는, footer anchor approach와 유사하다. 이 패턴은 컨텐츠를 첫째로, 네비게이션을 두번째로 고려하는 모델이다. 하지만 사용자가 네비게이션을 사용하려면, 하단 영역으로 스크롤을 해야 하는 단점이 있다.

• 장점

1) Frees up header space - 상단의 네비게이션 영역이 없기 때문에 모바일 환경에서 사용자는 쉽고, 직접적으로 컨텐츠의 내용을 확인할 수 있다.

• 단점

1) Difficult to Discover & Access - 모바일 사용자는 사이트를 둘러보기 위해 네비게이션을 찾으려 할 때 불편함이 있다.

• 사례

* Pears (http://pea.rs/)
* Fray (http://fray.com/issue3/)


7. the "hide n'cry"

작은 사이즈의 화면에서는 컨텐츠, 네비게이션을 화면에 보여주지 않으면서 공간을 확보하여, 작은 화면에 최적화 시킨다.
이 패턴은 "모바일과 같은 작은 디바이스에서 사이트를 방문하는 사용자에게 불편함/불리함을 제공하지 마라"라는 규칙을 따른다. 모바일 사용자는 어떤 확실한 정보를 원하지도, 필요로 하지 않는다라는 개념을 바탕으로 모바일 환경에 맞는 최적의 정보를 제공하는데 초점을 두고 있다.

• 장점

1) Clears up plenty of space - 작은 스크린을 위해 nav를 삭제함으로써 많은 공간을 확보할 수 있다.

• 단점

1) Removes content/functionality for mobile users - responsive design은 컨텐츠의 불균형과 경험에서 비롯되는 불편함들을 제거하는 것인데, 컨텐츠와 네비게이션을 삭제하는것은 좋은 방법이 아니다.
2) Harder to maintain - 큰화면과 작은 화면으로 분리된 네비게이션은 사이트 유지보수에 있어서 어려움을 초래할 수 있다.
3) Adds extra page weight - 반응형 웹디자인은 화면 사이즈가 다르더라도 동일한 데이터를 사용하기에, 화면에 보여지지 않는다고 해서 데이터를 다운로드하지 않는 것은 아니다. 비용 측면에서 다소 비효율적일 수 있다.

• 사례

* Authentic Jobs (http://www.authenticjobs.com/)
* rourkery.com (http://rourkery.com/)


** 원문: http://bradfrostweb.com/blog/web/responsive-nav-patterns/

페이스북 '오픈 그래프(Open Graph)'

사용자의 액션을 접목한 페이스북의 오픈 그래프 관련해서 잘 정리된 글이 있어 포스팅 합니다.

. 김태현은 Bill Evans의 ELSA 듣고 있습니다.
. 김태현은 파스타를 만드는 중입니다.
. 김태현은 한강 둔치를 달리고 있습니다.
. 김태현은 게임 'The Sims Social' 을 즐기고 있습니다.

음식을 만들고, 음악을 듣고, 영화를 보고, 운동을 하는 등의 소소한 일상들이 이제 타인에게 굳이 알리지 않아도 자연스럽게 네트워크를 통해 공유 된다면 어떨까요? 페이스북이 f8 개발자 컨퍼런스를 통해 제시한 오픈 그래프 (New Open Graph)가 한 단계 더 진화했습니다. 이제부터 나의 관심사나 삶에서 이루어지는 행동들을 굳이 사람들에게 알리는 수고를 거칠 필요 없이, 자연스럽게 페이스북을 통해 연결된 친구들에게 전달할 수 있게 되었습니다. 그리고 8억명이라는 현존하는 최대 규모의 이용자를 가진 이 소셜 네트워크 서비스에서는 그러한 행위들이 네트워크를 타고 더욱 빠른 속도로 퍼질 것입니다.

3년 전, 페이스북 커넥트(facebook connect)를 발표한 뒤로 전 세계 대부분의 웹사이트를 페이스북으로 연동시켰고, 작년에 발표한 소셜 플러그인(social plugins)을 통해 '좋아요(Like)'라는 새로운 신드롬을 일으킨 데 이어, 이제는 더욱 진화한 오픈 그래프로 우리의 삶을 '또' 변화 시킬 준비를 끝마쳤습니다.

오픈 그래프는 8억명이라는 거대 네트워크를 통해 빠른 정보 확산을 이룬다.

오픈 그래프는 페이스북 커넥트를 통해 연결된 페이스북 앱(app)이 나의 페이스북 개인 정보들을 토대로 서비스를 제공해주는 기능입니다. 예를 들어 내가 CNN 뉴스의 페이스북 앱을 이용한다면, 좋아하는 뉴스 카테고리나 개인 취향을 일일이 입력하지 않아도, 페이스북에 자연스럽게 쌓여진 정보들만 가지고도 맞춤 뉴스들만 뽑아서 제공해줄 수 있습니다.

이번 f8을 통해 한 단계 진화한 오픈 그래프는(New Open Graph) 이런 페이스북 앱에 연결된 내 개인의 행동들(위 영상처럼 음악을 듣고, 운동을하고, 요리를 하는 등)을 '티커(Ticker)'라는 창을 통해 자연스럽게 내 친구들과 공유할 수 있습니다. 물론 이 모든 것들은 사전에 사용자의 동의 하에 이루어지게 됩니다.

오픈 그래프와 티커의 조합으로 내 친구가 읽고 있는 뉴스 기사, 내 친구가 달리고 있는 장소, 내 친구가 좋아하는 음악, 내 친구가 현재 즐기고 있는 게임 등을 공유하기 때문에 거대한 사용자 네트워크를 가진 페이스북에서는 정보들의 확산이 더욱 빠르고 풍성한 정보로 이끌어 줄 수 있습니다. 내가 듣는 음악들을 통해 친구들은 내 음악 취향을 쉽게 알 수 있을 것이고, 기업들에겐 고객의 귀중한 데이터를 얻게 되는 셈입니다.

한 번 상상해 볼까요? 먼 발치에서 바라보며 짝사랑 하고 있는 대학교 선후배 그(녀)가 평소 이어폰을 통해 듣고 있는 음악이 무엇인지 궁금해 하고 알아내려는 수고가 줄어들 지도 모릅니다. 만약에 그녀가 듣고 있는 음악이 페이스북 앱 서비스를 통해 연결된 음악이라면 말이죠. =)

:: 내 친구가 현재 듣고 있는, 그리고 평소에 좋아하는 음악이 뭘까? 이제는 페이스북이 쉽게 그 답을 알려줄 지도 모른다. ::

또한, 이 오픈 그래프를 통해 고객의 정보를 원하는 기업들에게도 새로운 기회이자, 치열한 경쟁의 장이 열리게 되었습니다.

오픈 그래프는 기업에겐 새로운 마케팅 기회이자, 치열한 경쟁의 장이 될 것이다.

이번 새로운 오픈 그래프를 통해, 기업들은 자사가 가지고 있는 페이스북 앱의 초점과 방향성을 확실하게 다잡았을 것입니다. 기존의 앱에서 나오는 액션들은 페이스북 메인의 뉴스피드(feed)에 상태(status)글들과 함께 뒤죽박죽 섞이다보니 오픈그래프로 뿌려주는 어플의 액션 메시지가 그닥 중요하지 않았습니다. 하지만 이번에 새롭게 추가된 '티커(Ticker)'를 통해 개인이 등록하는 상태 글은 뉴스 피드로 뿌려지고, 나머지 행동의 메시지는(친구를 맺거가, 댓글을 달거나, 소셜 게임에서 도전 과제를 달성 하는 등) 모두 오른쪽 화면(web기준)의 티커로 정리됩니다.

:: 이번에 페이스북은 티커(ticker)를 통해 정보를 잘 정리정돈 했다. ::

따라서, 페이스북 앱을 이용할 때 자동으로 뿌려주는 메시지들도 티커를 통해 정리되고 출력 되기 때문에 더이상 소홀히 다룰 수 없게 되었습니다. 이제부터 기업들은 티커에 노출될 자사 앱의 메시지 관리가 페이스북 마케팅에 있어서 필수 요소가 될 것이며, 오픈그래프를 잘 활용하여 사람들이 흥미를 가질만한 재밌고 유익한 메시지를 만들어서 입소문을 유도해야 합니다. 앞으로 티커가 입소문의 발원지이자, 새로운 창구가 될 것이기 때문입니다.

특별히, 페이스북에서 가장 큰 앱 시장 규모를 가지고 있는 소셜 게임을 한 단계 더 진화시켜줄 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 페이스북의 CEO 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)는 '이미 페이스북의 소셜게임이 우리가 게임을 하는 방식이나, 산업의 흐름을 변화 시키고 있으며, 새롭게 개선된 오픈 그래프를 통해 다음 단계로 진화해 나갈 것'이라고 밝혔습니다.

:: 현재 즐기고 있는 게임이나, 달성한 성과에 대한 메시지 외에도, 다양한 액션을 메시지로 구현해서 게임을 즐길 수 있게 해준다. ::

새로운 오픈 그래프가 발표되자마자 미디어 분야에서 가장 발 빠르게 오픈 그래프를 활용하기 시작했는데요, 글을 작성하는 현 시점에서 새로운 오픈 그래프를 활용한 미디어용 페이스북 앱을 몇 개 소개하면 이하와 같습니다.

• 오픈 그래프를 활용한 가디언(Guardian)의 페이스북 앱 <바로가기>
• 곧 개편 예정인 야후 뉴스 사이트 정보 <바로가기>
• 오픈 그래프를 활용한 소셜리더(Social Reader)의 페이스북 앱 <바로가기>

이제 기업들은 페이스북 페이지 외에도 오픈그래프와 티커를 통해 강력한 마케팅 도구를 얻게 되었습니다. 따라서 더이상 기업용 페이스북 앱이 옵션이 아닌 '필수'가 될 것 같습니다. 하지만 티커 역시 한정된 공간이며, 현재 페이스북 앱이 3만개 이상이라 하니, 티커에 넘쳐나는 메시지의 홍수 속에서 의미 있고 효과적인 바이럴을 유도하기 위해 더욱 고민하게 될 것입니다.

:: 게임 뿐 아니라 마케팅에 도구로서도 한 단계 더 진화한 셈이다. ::

오픈 그래프로인해 보안과 사생활 보호 이슈가 더욱 쟁점화 될 것이다

페이스북의 사생활 노출 문제는 이미 오래 전에 페이스북 커넥트가 이슈화 될 무렵부터 진행되었습니다. 또한 작년에 오픈 그래프를 처음 발표 했을 당시에도 오픈 그래프를 활용한 앱을 많이 사용할 수록 24시간 이상 내 정보가 외부로 노출이 됩니다. 이번 업데이트 역시 내 생활 곧곧마다 페이스북에 흔적을 남기게 되고 빠른 속도로 그 정보가 확산될테니

엊그제 올라온 가디언의 컬럼 제목이 상당히 인상적이었습니다. 왜 페이스북의 새로운 오픈 그래프가 우리를 웹의 권력 시스템 구축에 일조하게 만드는지에 대한 이야기로, 사생활 보호 이슈를 다루고 있습니다. 본문 내용 중에 '수 만개의 앱(app)들은 페이스북에게 현재 우리가 뭐하고 있는지 계속해서 물어볼 것이다.' 라는 말이 의미 심장하게 다가옵니다.

그런데 아이러니하게도, 제가 읽은 가디언지의 컬럼은 페이스북 앱을 통해 티커로 공유 되고 말았네요. =)

:: 어쨌든 난 이 컬럼를 읽었고, 이 사실이 티커를 통해 친구들에게 공유 되었다. ::

이번 페이스북의 업데이트가 사생활 보호와 보안 문제에 대한 경종을 울릴지는 잘 모르겠지만, 결국 선택하는 것은 페이스북을 이용하는 우리 자신들입니다. 모든 것은 사용자의 동의 하에 이루어지니까요. 다만, 한 단계 더 진화한 오픈 그래프를 통해 보안과 사생활 보호 문제가 더욱 이슈가 될 것은 분명하니, 앞으로 우리가 어떤 기준으로, 어떤 선을 가지고 페이스북을 이용할 지는 진지하게 생각해보고 충분히 고민해볼 가치가 있을 것 같습니다.

소셜 데이터 분석(Social Analytics)

<소셜데이터 = 빅데이터 ??????>

크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 3V는 빅데이터를 정의할 때 빠지지 않는 설명이다.

SNS에서 발생하는 소셜 데이터도 이 3가지 요소를 갖고 있다는 점에서 빅데이터로 분류된다.

하지만 소셜 분석에 있어 데이터 양, 크기, 속도도 중요하지만 가장 중요한 것은 소셜 데이터로부터 무엇을 얻을 것인지 생각하는 것이 우선이다. 데이터를 분석하는 기술도 중요하지만, 그 못지않게 어떤 데이터가 숨겨져 있는지 찾아내고, 그 의미를 찾아내는 것이 소셜분석의 핵심 가치이다.

국내 일부 소셜분석 업체들은 자사 소셜분석 서비스를 홍보하면서 “빅데이터 분석”이라는 말을 언급한다. 소셜분석과 빅데이터분석 간 경계가 명확하지 않은 탓이다.

“소셜분석은 소비자 의견을 들을 수 있는 방송이나 신문처럼 또 하나의 매체 창구이다. 비정형 데이터에서 기존에 없었던 통찰력을 얻을 수 있는 빅데이터 분석과 겹치는 부분이 있기도 하지만 엄연히 다른 영역이다.”

“소셜데이터는 동영상과 이미지 같은 비정형 데이터를 처리하는 영역이 아닌, 사람들 메시지 간 상호 연관관계를 찾아내는 정보 파악에 가깝다.”

• 코난의 "펄스K" 소셜분석 솔루션

소셜분석 업체 코난은 소셜분석을 “소비자의 목소리를 잘 들을 수 있는 ‘리스닝’과 목소리 흐름을 관찰할 수 있는 ‘모니터링’을 가능케 도와주는 도구”로 바라본다. 하둡 솔루션(빅데이터 분석 솔루션)을 통해서 데이터를 처리하는 빅데이터와는 영역이 다르다는 뜻이다. 소셜분석 솔루션은 소비자들이 자발적으로 나서서 기업에 대해 표현한 것을 기업이 마케팅 전략에 이용하기 쉬운 자료 형태로 바꿔주는 역할을 한다.

코난의 소셜분석 솔루션(펄스 K)은 무엇보다 SNS 메시지를 수집하는데 집중되어 있다. 트위터와 페이스북, 블로그 같은 매체에서 실시간으로 발생하는 소셜 콘텐츠를 모니터링 한 뒤, 자사의 자연어 처리 기술과 텍스트 마이닝 기술을 결합해 온라인 여론을 분석하는 식이다. 소셜분석을 통해서 기업의 전략을 세우는 부문은 컨설팅 회사에게 넘겼다.

• 다음소프트의 "소셜매트릭스" 소셜분석 솔루션

다음소프트는 사람 간 관계를 파악하는 ‘관계망 분석’보다는 SNS 문맥의 의미를 파악하는 ‘문맥중심’으로 소셜매트릭스를 발전시켜 나갈 계획이다. 관계망 분석은 시간과 돈이 많이 들어가는 것에 비해 기업이 원하는 가치를 파악하기 어렵지만, 문맥 분석은 보다 쉽게 기업이 원하고자 하는 분석 결과를 제공해 줄 수 있다는 점에서다.

“SNS에서 트윗 메시지 전파력이 높은 사람을 찾아내서 그 사람에게 집중한 특정 브랜드 마케팅 전략을 펼친다는 것은 상당히 어려운 일이다. 브랜드 이미지를 확산시키기 위해서는 좋을 수 있지만, 이런 식으로 일방적으로 전달된 메시지에 사용자가 반응하기는 어려울 것이라고 생각한다. 그래서 당연히 문맥을 중심으로 한 소셜 분석 서비스를 계속해서 선보일 계획이다.”

• 구글플러스의 통계/분석 기능인 리플(ripples)

기업들은 소셜미디어를 운영하면서 이용자와 잘 소통할 수 있는 기능 외에 소통에 대한 성과를 측정하고자 한다.

구글의 공유(Share) = 페이스북의 ‘공유’ + 트위터의 ‘리트윗’

초반부터 공유된 글이 어떻게 확산되었는지를 보여주는 리플(ripples) 기능 제공.

아래는 구글플러스에 게시된 글이 공유를 통해 어떻게 확산되어 가는지를 보여주는 리플이다. 1,200백번이 넘게 공유된 글에 대해 누가 공유했는지, 누구를 통해 확산되었는지를 일목요연하게 볼 수가 있다. 영향력자와 언어까지 분석해 준다고 함.

•   페이스북, 소셜분석 시장에 본격 뛰어드나?

현재 소셜분석 시장은 대부분 트위터에 대한 분석이다. 트위터가 각광을 받는 이유는 거의 대부분의 데이터가 공개되어 있고, 외부에서 활용할 수 있는 API가 공개되어 있기 때문인데, 전 세계적으로 트위터보다 이용자가 많고 더 많은 정보가 쌓여있는 페이스북 데이터 트위터보다 많이 이용되지 않고 있다. 가장 큰 이유는 페이스북에 올라온 내용(상태업데이트, 링크공유, 사진 등)은 전체가 아닌 친구 공개로 작성된 경우가 많기 때문이다. 물론 페이스북도 API가 공개되어 있기 때문에 전체 공개로 작성된 데이터를 분석할 수 있지만, 한계가 있다.

이런 가운데 미국에서 페이스북에 쌓여있는 정보를 활용한 분석 서비스가 나왔다. 이 서비스는 페이스북과 정치 전문 미디어인 폴리티코(Politico)가 제휴해서 제공하는데, 일단 공화당 대선후보 예비선거에 대한 분석을 제공한다. 미국도 올해 있을 대선 열기가 뜨겁고, 소셜미디어가 한층 더 위력을 발휘하고 있다. 트위터 메시지를 분석한 서비스가 주류를 이루고 있는 가운데, 페이스북도 소셜분석 시장에 시범적으로 뛰어든 셈이다.

페이스북은 미국 이용자가 올린 상태업데이트, 공유 링크 중에 공화당 후보가 포함된 것을 추출해서 각 후보에 대한 감성분석(긍정/부정)을 수행하고, 이 자료를 바탕으로 폴리티코가 인사이트와 평가를 하는 협력 모델이다. 페이스북이 데이터에 대한 기본적인 분석을 제공한다는 점에서 흥미롭다.

페이스북은 트위터에 비해 나이, 지역, 학력, 직업 등 이용자의 특성을 뽑아낼 수 있는 정보가 훨씬 많다는 점에서, 제대로 분석만 된다면 트위터보다 훨씬 위협적일 것이다.

아래 그림은 각 후보가 언급된 횟수와 각 후보에 대한 부정적인 언급 횟수 등을 제공하고 있다.

 ** 소셜분석의 유용성

1.     찾아가는 고객 서비스 툴로서의 역할

2.     고객 인사이트 보고로서의 역할

3.     커뮤니케이션 나침반으로서의 역할

4.     성과 측정 도구로서의 역할

5.     의사 결정 플랫폼으로서의 역할

-       소셜 공간의 다양한 데이터가 기업의 다양한 비즈니스 기능으로 통합 돼 적절한 의사 결정으로 귀결되는 프로세스가 일상화 될 것이다. 

참고:

http://www.bloter.net/archives/105165

http://www.bloter.net/archives/104394

http://mushman.co.kr/2691760

http://mushman.co.kr/2691781

http://social-insight.co.kr/?p=490#axzz1rng2qOhq

빅 데이터(Big Data)

빅데이터(Big data)

아직까지 정확하게 정의내려진 것은 없지만,
빅데이터는 보통의 데이터베이스 소프트웨어로는 수집, 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 많은 데이터를 의미한다.
빅데이터에 대해 이야기할 때에는 보통 다음의 세가지 측면에서 이야기한다.

• 양(Volume): 저장할 데이터의 양과 의미 분석과 데이터 가공을 많이 해야 하는 처리 요구량
• 속도(Velocity): 저장 속도와 처리 속도
• 다양성(Variety): RDBMS에서 사용하는 테이블의 레코드와 같이 정형화되고 사전에 정의할 수 있는 정제된 형태의 데이터뿐만 아니라 텍스트, 이미지와 같은 비정형 데이터

이 세가지 측면에 데이터를 분석해야만 가치를 발생시킬 수 있다는 관점에서 '가치(Value)' 측면을 추가하기도 한다.

세계적인 컨설팅 기관인 맥킨지 앤드 컴퍼니[Mckinsey & Company]는 2011년 5월에 발간한 보고서 'Big Data : The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity'에서 "빅 데이터의 정의는 기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터셋(Dataset)규모로, 그 정의는 주관적이며 앞으로도 계속 변화될 것이다. 또한 데이터량 기준에 대해 산업분야에 따라 상대적이며 현재 기준에서는 몇 십 테라바이트에서 수 페타바이트까지가 그 범위다"라고 설명한다.


빅데이터(Big data)의 종류

빅데이터의 데이터 종류는 정형화 정도에 따라 다음과 같이 분류된다.

 이중 비정형 데이터의 증가속도는 누구도 예측할 수 없는 정도이며, 비교적
선형적으로 증가하던 정형 데이터조차 연간 40~60%에 이르는 증가세를 보이고
있다.IT시장조사기관 Gartner는 2011년 1월 발간한 보고서 ‘Big Data Analytics’에서 기존
데이터 처리와 빅 데이터 처리에 대해 다음과 같은 차이점을 설명했다.

• 빠른 의사결정이 상대적으로 덜 요구된다 : 대용량 데이터에 기반한 분석위주로, 장기적/전략적 접근이 필요하다. 따라서 기존의 데이터 처리에 요구되는 즉각적인 처리속도와는 달리, 즉각적인 의사결정이 상대적으로덜 요구된다.
• 처리Processing 복잡도가 높다 : 다양한 데이터 소스, 복잡한 로직 처리,대용량 데이터 처리 등으로 인해 처리 복잡도가 매우 높으며, 이를해결하기 위해 통상적으로 분산 처리 기술이 필요하다.처리할 데이터양이 방대하다 : 클릭스트림Clickstream 데이터를 예로 들면,고객 정보수집 및 분석을 장기간에 걸쳐 수행해야 하므로 기존 방법과비교해 처리해야 할 데이터양은 방대하다.
• 비정형 데이터의 비중이 높다 : 소셜 미디어 데이터, 로그 파일,클릭스트림 데이터, 콜 센터 로그, 통신 CDR 로그 등 비정형 데이터파일의 비중이 매우 높다. 처리의 복잡성을 증대시키는 요인이기도 하다.
• 처리/분석 유연성이 높다 : 잘 정의된 데이터 모델/상관관계/절차 등이없어, 기존 데이터 처리방법에 비해 처리/분석의 유연성이 높은 편이다.또한, 새롭고 다양한 처리방법의 수용을 위해, 유연성이 기본적으로 보장돼야 한다.
• 동시처리량Throughput이 낮다 : 대용량 및 복잡한 처리를 특징으로 하고 있어,동시에 처리가 필요한 데이터양은 낮다. 따라서 (준)실시간처리가 보장되어야 하는 데이터 분석에는 적합하지 않다.

빅데이터(Big data) 분석기법

위의 6가지 빅 데이터 처리의 특징을 만족시키기 위해 다양한 스토리지, 컴퓨팅
기술 및 분석기법들이 빅 데이터 처리를 위해 개발되었다. 빅 데이터 기술은 크게
분석기법과 분석 인프라 측면으로 나누어볼 수 있다.

대부분의 분석기법들은 통계학과 전산학, 특히 기계학습/데이터 마이닝 분야에서
이미 사용되던 기법들이며, 이 분석기법들의 알고리즘을 대규모 데이터 처리에
맞도록 개선하여 빅 데이터 처리에 적용시키고 있다. 최근 소셜미디어 등 비정형
데이터의 증가로 인해, 분석기법들 중에서 텍스트/오피니언 마이닝, 소셜
네트워크 분석, 군집분석 등이 주목을 받고 있다.

Text Mining
텍스트 마이닝은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리Natural Language Processing
기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다.
텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해
내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내는 등,
단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 컴퓨터가 인간이 사용하는
언어(자연어)를 분석하고 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량
언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용되고 있다. 주요 응용분야로 문서
분류Document Classification, 문서 군집Document Clustering, 정보 추출Information Extraction, 문서요약Document Summarization 등이 있다.

Opinion Mining
텍스트 마이닝의 관련 분야로는 오피니언 마이닝, 혹은 평판 분석Sentiment
Analysis라고 불리는 기술이 있다. 오피니언 마이닝은 소셜미디어 등의 정형/비정형
텍스트의 긍정Positive, 부정Negative, 중립Neutral의 선호도를 판별하는 기술이다.
오피니언 마이닝은 특정 서비스 및 상품에 대한 시장규모 예측, 소비자의 반응,
입소문 분석Viral Analysis 등에 활용되고 있다. 정확한 오피니언 마이닝을 위해서는
전문가에 의한 선호도를 나타내는 표현/단어 자원의 축적이 필요하다.

Social Network Analytics
소셜 네트워크 분석은 수학의 그래프 이론Graph Theory에 뿌리를 두고 있다. 소셜
네트워크 연결구조 및 연결강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을
측정하여, 소셜 네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브Hub 역할을 하는
사용자를 찾는데 주로 활용된다. 이렇게 소셜 네트워크 상에서 영향력이 있는
사용자를 인플루언서Influencer라고 부르는데, 인플루언서의 모니터링 및 관리는
마케팅 관점에서 중요하다고 할 수 있다.

Cluster Analysis
군집분석은 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의
군Group을 발굴하는데 사용된다. 예를 들어 트위터 상에서 주로 사진/카메라에
대해 이야기하는 사용자군이 있을 수 있고, 자동차에 대해 관심 있는 사용자군이
있을 수 있다. 이러한 관심사나 취미에 따른 사용자군을 군집분석을 통해 분류할
수 있다.



빅데이터(Big data)  분석의 활용효과

기업은 빅 데이터의 분석을 통해 경쟁환경을 이해하고 효과적으로 전략을 실행할 수 있는 기반을 강화 하고자 한다.

1) 소셜 네트워크의 구조와 정보전달 패턴 파악

소비활동에 영향을 주고 받는 소비자들의 소셜 네트워크 구조를 파악하여 효과적인 마케팅을 위한 기반 정보를 확보

       - 소비자들은 기업이 제공하는 정보보다 프로슈머(Prosumer), 커뮤니티의 동료 등이

         제공 하는 정보를 더욱 신뢰

       - 소셜미디어에 나타나는 정보의 경로를 분석하면 잠재적 소비자군과 이들이

       소속되어 있는 다양한 커뮤니티 구조를 파악하는 것이 가능

       - 정보의 발신력이 우수한 오피니언 리더 및 커뮤니티와 이들이 활용하는 정보 발신

       채널에 마케팅 노력을 집중함으로써 효과를 극대화

기업은 빅 데이터의 분석을 통해 경쟁환경을 이해하고 효과적으로 전략을 실행할 수 있는 기반을 강화 하고자 한다.

2) 사건의 징후와 전개 과정 감지

검색엔진이 제공하는 통계와 소셜미디어에 노출되는 메시지 등을 이용해 중요한 사건에 대한 징후와 경과를 파악

       - 매스 미디어를 통해 공론화 되지 못한 정보라도 검색엔진의 검색, 질의 기록의 형태로

       남아 있거나 소셜미디어를 통해 여론화되는 경우 빈번

       - 기업에 대한 검색 통계와 소셜미디어에서의 언급빈도 등을 모니터링하여 종래 고객

       소통에서 감지 할 수 없었던 정보를 획득하는 것도 가능

3) 경영자의 직관을 보완하여 효과적 의사결정 촉진

의사결정 과정에 투영되는 경영자의 직관을 데이터를 이용해 객관적으로 검증함으로써 의사결의 정확성을 제고

       - 복잡하고 불확실한 환경, 지나치게 많거나 적은 정보가 야기하는 혼란속에서 경영자는

       많은 의사결정을 직관에 의지

       - 빅 데이터로 뒷받침되는 비즈니스 분석은 경영자의 직관을 보다 엄격하고 합리적인

       수준에서 검증

4) 전략실행 효과의 최적화

빅데이터의 수집 및 분석을 체계화하여 현황 파악에 걸리는 시간을 단축하고 전략실행 효과의 예측모형과 시나리오를 도출

       - 빅 데이터에서 관찰되는 다양한 요인이 성과에 미치는 영향을 파악하고, 이들 요인을

       변화시켜가며 여러 시나리오와 기대 성과를 보다 신속하게 계산가능

       - 시나리오별 성과를 비교하여 각각의 장단점을 분석하고 전략적 목표에 가장 부합하는

       최적의대안을 실행

5) 소비자와 공동 가치창출

소비자가 소셜미디어와 검색활동, 제품사용을 통해 유발한 정보를 기업경영 활동에 반영함으로써 새로운 가치창출의 접점으로 활용

       - 기존에는 쉽게 감지되지 않던 관련 정보를 체계적으로 수집하고 반영하는 행동이

       가시화되면 리스크를 최소화하고 기업 평판을 점진적으로 개선하는 것이 가능

       - 기업의 고위 경영진이 직접 소셜미디어 등을 활용하요 소통 채널을 운영하고

       이를 반영 하는 것은 긍정적 측면도 있지만 위헙도 상당

기업에 유용한 지식과 활동상을 가진 소비자드를 발견하여 보다 적극적으로 활동하고 커뮤니티를 만들어갈 수 있도록 지원

       - 빅데이터 분석 결과는 기업과 고객의 관계뿐 아니라, 궁극적으로는 고객과 고객의

       관계 형성을 촉진하는데 활용할 필요

출처 :
KT 종합기술원 보고서 [Big Data 시대의 기술]
SERI 경영노트 [정보홍수 속에서 금맥 찾기 , 빅 데이터 분석과 활용]
http://helloworld.naver.com/helloworld/29533
       

페이스북 성장의 주역 ; Self-serve 광고 플랫폼

페이스북 매출의 약 98%는 광고 수익에서 발생하고 있다고 함.

페이스북은 Display 광고 분야에서 독보적으로 시장 점유율을 확대 중에 잇는데, Display 광고 시장에서 야후, MS, AOL 등의 매출이 소폭 성장에 그친 반편 페이스북과 구글은 급 성장세를 유지하고 있음.

• 페이스북 Self-Serve 광고란?

- 'Facebook Ads' 홈페이지를 통해 광고디자인, 광고방법, 홍보범위 설정 및 Performance 관리, 최적화까지 사용자 스스로 설계할 수 있는 Tool이다. 2007년 출시한 Facebook Ads 플랫폼을 이용하여 방대한 페이스북 이용자 정보를 토대로 타깃 광고가 가능해졌고, 광고 Performance에 대한 분석 리포트를 제공함으로써 사용자 스스로 자신의 광고를 관리할 수 있도록 함 (삼성 아멕스에서 사용하고 있는 'Go Social'과 유사한 기능을 제공하는 듯 함)

• 페이스북 Self-Serve 광고 플랫폼의 특징과 효과 측면

1. Ads Manager를 통해 Performance의 상세한 분석이 가능함. 

- 광고 실적과 비용을 수시로 표와 그래프로 확인 가능

- Daily 또는 Weekly로 상세 분석 리포트 수신 가능

- "Advertising Performance"는 광고를 본 사용자의 인구통계학적 정보 제공

- "Responder Profiles"는 광고를 본 사용자의 페이스북 Profile 정보 제공

2. Ads Manager 분석을 통한 다양하고 심도있는 광고효과 최적화 방법 소개

- 사용자가 시간과 노력만 들이면 인터넷/서적 등을 통하여 광고효과 최적화 방안을 배울 수 있어 돈이 없고 시간이 없는 젊은 사업자들에게 좋은 대안

3. 개인 광고주들에게 매력적임(주 이용고객임)

- 개인 광고주들이 Trial & Error를 통해 광고효과를 최적화 하는 과정에서 소셜 데이터를 활용하여 유의미한 Insight를 도출해 내며, 광고주들이 성공사례와 방법을 블로그 등을 통해 전파하면서 잠재 광고주들을 플랫폼으로 유인하고 있음(이는 페이스북이 직접 소셜데이터를 분석한 Insight를 광고주에게 제시하지 않아도 광고주 생태계의 활발한 활동이 저절로 플랫폼의 매력도를 높이는 순환구조로의 진입을 의미함)

4. 저비용 고효과의 장점이 부각되면서 광고주들의 페이스북 광고 지출은 지속 증가 추세 보임.

5. 대규모 광고를 생각할 수 없는 Local 사업자를 중심으로 새로운 광고 고객군을 형성하면서 광고 매출 성장을 견인하고 있음

- 사용의 편리함 & 광고 개시와 중단의 자유로움

• 간단 사용법

▶ 1단계: 목표 정하기

▶ 2단계: 적절한 타겟 정하기

- 위치, 언어, 교육, 직업

- 연령, 성별, 생년월일, 연애/결혼 상태

- 좋아요 및 관심사

- 연결된 회원의 친구

- 연결

▶ 3단계: 참여를 유도하는 광고 만들기

- 문구와 이미지를 사용하여 제작

▶ 4단계: 예산관리

- CPC vs CPM: 클릭당 지불(CPC)을 선택할지, 노출당 지불을 선택할 지 결정

- 일일 예산: 하루에 지불 가능한 최대 금액 설정(일일 최대 예산에 도달하면, 광고는 더이상 표시되지 않음)

- 입찰가: 입찰가는 자주 변동 됨. 권장 입찰가 한도 내에서 또는 그 이상의 입찰가를 정하고 광고 관리자를 자주 체크해 권장 입찰가의 변동에 따라 입찰가를 업데이트 해야 함

▶ 5단계: 성과 향상을 위한 자료 리뷰

- 통계 수치와 보고서 검토

[페이스북 vs 구글 self-serve 광고 플랫폼 비교]

모바일 사용성 분석 통계 사이트 - Our Mobile Planet

구글이 글로벌 시장조사기관인 입소스(IPSOS)와 함께 지난해 3월부터 5개월간 미국 영국 프랑스 한국 중국 일본 등 전 세계 30개국, 총 3만명의 스마트폰 이용자를 대상으로 스마트폰 보급률, 이용행태 등을 조사한 결과를 실시간 그래프로 확인할 수 있는 Our Mobile Planet 서비스를 소개합니다. Our Mobile Planet

분석을 위한 데이터는 5가지 카테고리 - 보급, 행동, 활동, 상거래, 광고 - 를 대상으로 구체적으로 세분화된 항목들을 선택한 후 알아보고 싶은 구체적인 항목들을 선정한 후 '국가'를 선택하면 해당 국가의 통계를 그래프 형태로 보여집니다.

그래프마다 별도의 옵션 – 연령대, 성별 및 모바일 인터넷 사용빈도등 – 을 별도로 설정할 수 있으며, 작성된 그래프는 PNG, 엑셀파일등으로 다운로드받아서 발표자료등의 작성에 활용할 수 있습니다.

예전보다 인터넷을 통해서 글로벌 현황정보들을 파악하기 쉬워졌습니다만, 다양한 통계 데이타를 활용하여 필요한 그래프를 작성할 수 있는 Our Mobile Planet을 활용하여 글로벌 모바일 기기의 분포와 활용, 그리고 산업별 활용추이등을 파악하시는데 많은 도움이 될 것 같습니다.

사이트 바로가기

Our Mobile Planet