지난 8월 27일,

피처링 팀은 글로벌 데이터 컨퍼런스 Snowflake World Tour 2026 서울에 다녀왔습니다.

이날 피처링 AI 엔지니어 루나(Luna)는 '소셜미디어 데이터에서 인사이트까지,

Snowflake와 Streamlit으로 완성한 통합 분석 플랫폼'을 주제로 발표를 선보였는데요.

오늘은 발표 내용 중에서도 피처링 데이터팀이 마케팅팀의 반복적인 리서치를 줄이고,

소셜 데이터를 직접 활용할 수 있도록 만든 과정을 공유드립니다.✨

피처링 팀은 방대한 소셜미디어 데이터를 분석해 인플루언서 마케팅과 콘텐츠에 필요한

인사이트를 제공하고 있습니다. 하지만 서비스 성장과 함께 축적되는 데이터가 늘면서,

이를 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 고민도 깊어져갔죠.

특히 피처링 마케팅팀은 최신 트렌드와 시장 변화를 파악하기 위해 매주 수많은 콘텐츠를

직접 수집하고 분석합니다. 이를 위해, 필요한 데이터가 생기면 데이터팀에 별도로 추출을

요청했고, 추가 확인이 필요할 때마다 같은 과정을 반복해야 했었죠.

✔️ 트렌드 뉴스레터: 최신 캠페인과 마케팅 이슈를 찾는 데 많은 시간 소요

✔️ 트렌드 콘텐츠: 언급량, 조회수·인게이지먼트 변화, 연관 해시태그 등 근거 데이터 필요

✔️ 데이터 요청: 추출·가공·전달 과정이 필요하고, 추가 질문이 생기면 재요청해야 함

피처링은 이러한 과정을 줄이고,

필요한 데이터를 더 빠르게 찾고 활용할 수 있도록 데이터 활용 환경을 구축했습니다.

① 수많은 콘텐츠에서 주목할 소재를 빠르게 포착하도록

마케팅 콘텐츠를 만들려면 다양한 브랜드의 최근 게시물을 꾸준히 모니터링해야 하는데요.

기존에는 마케팅팀이 일일이 피드를 살펴보며 소재를 찾았다면,

이제는 데이터팀이 구축한 '시그널 대시보드'를 활용합니다.

시그널 대시보드는 수집된 브랜드 콘텐츠를 분석해 반복적으로 등장하는

주제와 주요 이슈를 한눈에 보여줍니다. 기존에는 개별 콘텐츠를 하나씩 살펴봤다면,

이제는 여러 브랜드에서 동시에 나타나는 메시지와 콘텐츠 패턴을 비교하며

'지금 시장에서 무엇이 변화하고 있는지'를 기준으로 소재를 선별할 수 있게 되었죠.

✔️ 핵심 소재 자동 포착: 주요 캠페인 주제와 새로운 소구점 빠르게 확인

✔️ 리서치 리드타임 단축: 콘텐츠 소재 조사에 들던 시간 약 56% 감소

✔️ 해석 중심 업무 전환: 자료 수집에 쓰던 리소스를 데이터 해석과 콘텐츠 기획에 집중

② 데이터로 확인하는 '진짜 뜨는 트렌드'

소셜미디어를 살펴보다 보면 자주 보이는 키워드나 콘텐츠 포맷을 발견할 때가 있습니다.

하지만 '요즘 많이 보인다'는 감각만으로 실제 트렌드인지 판단하기는 어렵습니다.

이를 위해 데이터팀은 필요한 소셜 지표를 직접 조회할 수 있는 검색 환경을 구축했습니다.

✔️ 주요 지표 조회: 키워드별 플랫폼 발행량, 날짜별 조회수·인게이지먼트 변화 비교

✔️ 맥락 파악: 함께 사용된 연관 해시태그를 탐색해 트렌드의 구체적 맥락 확인

✔️ 빠른 가설 검증: 별도 요청 없이 마케터가 직접 아이디어를 데이터로 검증 및 콘텐츠에 반영

이를 통해 '요즘 자주 보인다'는 감각에서 출발한 아이디어를

실제 소셜 반응과 비교하며, 트렌드인지 빠르게 검증할 수 있게 되었습니다.

👀  반복 업무를 줄이고, 데이터 해석에 더 집중하도록

피처링은 이렇듯 각 팀이 분석과 활용에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어 나가고 있습니다.

마케팅팀은 반복적인 콘텐츠 수집보다 의미 있는 트렌드와 시그널을 발굴하는 데 집중하고,

데이터팀은 반복적인 추출 업무 대신 AI 분석 모델과 데이터 활용 기능을 고도화하는 데

더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었죠.

소셜미디어의 변화와 트렌드 시그널을 더 쉽게 발견하는 방법이 궁금하다면,

지금 바로 피처링에서 다양한 기능을 확인해보세요 🚀

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