[Trend Report 2호] ○○마트 불량 품질 식품 판매 논란을 통한 SNS 이슈 확산 분석
최근 ○○마트는 식료품에 대한 소비자들의 불만이 트위터에 급속히 번졌다. SNS를 통한 이슈 확산은 06월 06일, 06월 10일 두 차례에 걸쳐 발생했다. 첫 이슈의 발단은 ○○마트몰 이용 고객이 배송 받은 식료품 중 일부가 시들고 멍들어 썩어 있는 등 질이 떨어져 클레임을 걸었으나, ○○마트 관계자는 안일한 태도로 일관, 고객의 불만이 트위터, 페이스북 등 SNS 매체를 통해 확산되기 시작했다. 첫 번째 이슈가 해소되기도 전에 이틀 후 이탈리안 직수입 냉동 피자 곰팡이 판매, 썩은 닭고기 판매 등 소비자들 사이에서 재 파장이 일어났다.
이에 대하여 SNS 상 이슈 확산과 매체 별 분석 및 ○○마트의 SNS를 통한 고객 대응 사례 분석을 통한 더불어 기업의 대응 방안 수립 • 개선 전략 등을 파악해 보고자 한다
1. 조사 개요
1-1 목적 : ○○마트 불량 품질 식품 판매에 따른 고객 불만 확산 및 기업 대응
1-2 분석 기간 : 2011년 05월 30일 ~ 2011년 06년 12일 (2주)
1-3 분석 도구 : 트렌드업 (TrendUP)
1-4 조사 대상 : 대형 할인 매장 ○○마트
2. 조사 내용
2-1 이슈 확산 분석
2-1-1 미디어별 브랜드 노출 분포
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미디어 |
총 건수 |
이슈의 비중(%) |
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뉴스 |
1327 |
4% |
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블로그 |
6679 |
3% |
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카페 |
5033 |
1% |
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트위터 |
6901 |
10% |
- 네이버 (뉴스, 블로그, 카페)/ 트렌드업(트위터) 통계 자료 참고 –
▶ 분석 기간 내 매체별 ○○마트 버즈와 해당 관련 이슈 버즈 양을 분석 비교
▶ 이슈 검색어 : ○○마트썩은사과배송, ○○마트곰팡이피자, 대형마트곰팡이피자, ○○마트썩은닭고기, ○○마트고기유통기한 등
▶ 미디어별 브랜드 노출 분포에서는 블로그 6679건, 카페 5033건, 트위터 6601건으로 뉴스 1327건에 비해 각각 약5배 차이
☞ 미디어별 특정 이슈 파급력은 트위터가 10%로 블로그 3%, 카페 1%에 비해 약3배에서 많게는 10배 활발한 것으로 보아 SNS를 통한 이슈 확산이 가장 큰 것으로 확인
※ 미디어별 게시 글 유형
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매체 |
유형 |
비중 (%) |
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뉴스 |
○○마트 동향 전망 기사 (지역입점, 분할상장, 해외진출 등) ○○마트 각종 신상품 소개 및 지역 매장 소개 기사 ○○마트 불량 품질 식품 판매 대응 기사 |
60% 36% 4% |
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블로그 |
○○마트 지점 및 상품 사용 후기 ○○마트 제품 판매에 대한 기사 및 자신의 의견 대형 할인 마트 유통 전략 등 보고서 유형 대형 할인 마트별 상품 비교 평가 |
67% 20% 8% 5% |
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카페 |
○○마트 고객 VOC 사례 공유 (상품 품질, 서비스 형태 등) ○○마트 주변 부동산 정보 공유 ○○마트 할인 정보 및 채용 공고 공유 기타(단순 노출, 동향뉴스 스크랩 등) |
35% 31% 29% 5% |
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트위터 |
○○마트 정보 및 문의 공유 ○○마트 고객 VOC 사례 공유 (상품 품질, 서비스 형태 등) 위치 기반 정보 노출 |
54% 33% 13% |
☞ 뉴스 매체는 이번 ○○마트 분할상장 및 해외 진출에 대한 브랜드 동향 전망 기사가 전체 60%를 차지하며, ○○마트 불량 품질 식품 판매 대응에 대한 이슈 기사가 4%로 다소 낮게 노출.
블로그, 카페, 트위터와 같은 SNS(Social Networking Service) 형태 1인 미디어는 특정 이슈뿐만 아니라 ○○마트 브랜드 고객 VOC 성향의 글이 20~35%까지 노출
2-2 SNS 브랜드 분석
- 트렌드업 통계 자료 참고 –
▶ 분석 기간 내 국내 대형 할인 마트 3사 별 트위터 버즈 추이
▶ 05월 30일부터 06월 04일까지 국내 대형 할인마트 3사 별 트위터 평균 버즈량은 약 90건, 400건 정도의 평이한 수준
▶ 06월 06일 트위터 내 ○○마트를 나타내는 주황실선이 06월06일, 06월 10일 사건 발생을 기점으로 평균 버즈량의 2배가 넘는 855건, 873건의 버즈 발생 확인
☞ ○○마트 브랜드 버즈가 특정 일자를 기점으로 단독 상승한 것으로 보아 이슈 발생 이후 사안에 의한 버즈로 추측 가능하며 많은 이들에 의해 ○○마트 브랜드가 노출되고 있음 확인
2-2-3 SNS 브랜드 VOC 노출 분포
- 트렌드업 통계 자료 참고 -
▶ 분석기간 내 ‘○○마트’ 브랜드 VOC 분포
▶ ○○마트 평균 VOC가 약 30건에 비해 사건 발단의 06월 05일부터 06월 10일 까지 6일간 평균 VOC가 216건으로 약 7배 상승
▶ ○○마트 브랜드 VOC 비중이 긍정 13%, 부정 87% 확인
☞ ○○마트 이슈 발생 이후 특정 사안에 의한 일반 브랜드 버즈 확산과 브랜드 고객 VOC 버즈 확산의 형태가 비슷함이 확인되며 부정적 VOC확산이 감성의 전반적 성향임을 확인
2-3 기업의 SNS 활용도 분석
2-3-1 기업의 SNS 활용도 추이
2-3-2 기업의 SNS 활용도 분포
▶ 분석 기간 내 ○○마트공식 트위터의 전반적 활동 분석
▶ 트위터리안의 공식 트위터 이용이 평소 53건에 비해 06월 08일 기준 149건으로 약 3배 상승
2-3-3 기업의 SNS 대응형태
▶ 06월 08일 ○○마트 곰팡이 피자 판매 대응 논란 사례는 그 이전 다른 사례와 다르게 실시간 트위터 확산을 통해 문제를 파악한
○○마트 담당 트위터가 불만 고객을 찾아 사과의 뜻을 전달
☞ 하나의 공간에 들어오는 VOC는 하루에도 몇 십건에서 몇 백건을 오가며 소리를 높이고 있지만 이에 대응하는 수치는 전체의 42%에 불과하며 고객의 만족을 충족시키지 못함. 또한 그 전부터 많은 특정 이슈에 대한 대응이 낮아 고객 대응에 적절한 효과 보지 못함
※ SNS의 반복되는 확산 결과
▶ 기간 내 최초 ○○마트 인터넷 장보기를 통한 불만 VOC는 결국 많은 간접 사례자를 양성하며 확산.
▶ 다음 ○○마트 곰팡이 피자, 썩은 닭고기 판매 버즈는 지난 버즈와 함께 고객들의 브랜드 재 인식 전환 형성.
☞ 트위터의 특성상 버즈는 대부분 휘발성이 강해 사건일로부터 장기간 확산되지는 않지만 유사 사건이 재발할 경우 기업의 전반적 이미지가 재형성되어 여론을 일으키는 것 확인. 고객의 VOC에 늘 귀를 열고 수용하기 위한 Feedback 역할 구축이 필요.
3. 조사 결과
국내 대형 할인 매장인 ○○마트는 지점의 개수만큼 버즈의 양도 고객 VOC도 다양하다. 이들의 소리를 모두 완벽하게 수용하고 개선 시킬 순 없지만 돌아서려는 고객을 어떻게 대응하느냐에 따라 고객의 이탈을 방지할 수도, 또 다른 불만 고객을 양산할 수도 있다.
- 와튼 스쿨 『2006 불만 고객 연구 보고서』 재인용 –
와튼 스쿨 교수의 2006 불만 고객 연구 보고서를 보면 100명의 불만 고객 중 6%만이 기업에 직접 항의를 하는 반면 31%는 불평 불만으로 끝이 나고 63%는 조용히 침묵한다. 언뜻 볼 때 문제점에 대한 고객의 소리가 일부의 것이기 때문에 작다고 볼 수 있겠으나, 우리는 31%의 불평 불만 고객의 영향력에 대해 주목해 볼 필요가 있다. 중요한 건 입소문을 내는 이들은 자신의 경험인 불평 불만을 8%가 1명에게 전하고 8%가 2명에게 78%가 3~5명에게 6%가 6명 이상에게 전달한다는 것이다.
트위터의 특성상 Follower 와 Following의 관계가 불만고객의 31% 그 이상의 효과를 발휘 하게된다. 간단한 자신의 지인과의 소통 관계를 넘어 네트워크 속 인맥으로 발전한 SNS 확산은 고객 VOC로부터 해당 기업에게 더 많은 간접 사례자를 배출 시킬 수 있다.
기업과 고객과의 신뢰를 쌓기 위해서는 좋은 경영 전략이 필요하다. 이는 기업 고객의 불만을 식별 • 원인 분석하고 대응 방안을 수립 • 개선 등 정기적 모니터링이 동반되어 고객불만 관리 체계의 구축이 선택이 아닌 필수 요소라는 것을 다시 한번 확인 할 수 있었다.
