싱클리와 함께하는 K-뷰티 미국 진출 로드맵 (2편)
싱클리와 함께하는 K-뷰티 미국 진출 로드맵 (2편)
Author :
박현아
2025. 7. 18.
앞선 글에서는 제품, 고객, 소셜 세 가지 축이 얼마나 정교하게 연결되어 있느냐가
K-뷰티 브랜드의 미국 진출 성패를 가르며,
그 중심에는 늘 ‘고객에 대한 깊이 있는 이해’가 있다는 이야기를 전해드렸습니다.
👉 아직 1편을 읽지 않으셨다면, 아래 링크를 통해 먼저 읽어보시는 것을 추천드립니다.
🔗 1편 보러가기 – 싱클리와 함께하는 K-뷰티 미국 진출 로드맵 (1편)
그렇다면 각 브랜드는 어떤 방법으로 고객에 대한 이해를 심화할 수 있을까요?
이를 이야기하기 전에, 먼저 짚고 넘어가야 할 것이 있습니다.
많은 브랜드들이 ‘고객을 이해한다’는 목표 아래 진행하고 있는 기존의 리서치 방식들이,
과연 지금의 미국 시장에서 충분히 유효한가? 라는 질문입니다.
바로 그 지점에서, 기존 방식의 한계가 드러납니다.
고객을 이해하기엔, 기존 리서치만으로는 부족합니다
인종, 지역, 유통 채널, 콘텐츠 소비 방식까지 모두 다른,
이렇게 복잡하고 빠르게 변화하는 미국 시장에서 고객의 니즈를 제대로 이해하고자 할 때,
많은 브랜드가 가장 먼저 떠올리는 건
패널 서베이
포커스 그룹 인터뷰(FGI)
혹은 소셜 리스닝 같은 전통적인 리서치 방식입니다.
하지만 문제는, 이 익숙한 리서치 방식들이 아래와 같은 이유로, 실질적 인사이트 도출에 적합하지 않다는 점입니다.
1. 느리고, 비싸고, 어렵다
전통적인 리서치 방식은 대부분 시간과 비용이 많이 듭니다.
리서치 기획부터 패널 섭외, 설문 진행, 데이터 분석까지는 적지 않은 비용과 더불어 수 주에서 수개월의 시간이 걸리기도 합니다.
따라서, 빠르게 트렌드가 변화하는 뷰티 시장에서 이러한 전통적 리서치 방식으로는 타이밍 놓친 정보만을 얻게 되기 쉽습니다.
2. 리서치 결과, 의사결정에 활용하기 어렵다
기존 리서치를 통해 수집한 소비자 의견은 숫자로 나타나지만, 그 배경이나 의도를 파악하기가 쉽지 않습니다.
예를 들어,
“75%가 만족”한다는 결과만으로는 왜 만족했는지 알기 어렵고,
“이런 불만이 있다”는 사실만으로는 몇 명이 해당 불만을 가지고 있는지 알 수 없습니다.
즉, 정량 데이터는 ‘어떤 의견이 얼마나 많은지’만 보여주고, ‘왜 그런지’는 알려주지 않으며,
정성 데이터는 ‘다양한 의견’을 보여주지만, 그 ‘우선순위’를 알기는 어렵습니다.
그리고, 이런 한계는 리서치 결과를 실제 비즈니스 의사결정에 적용하는 데 큰 걸림돌이 됩니다.
3. 소셜 콘텐츠는 보이지만, 맥락은 읽히지 않는다
많은 브랜드가 기존의 소셜 리스닝 툴을 통해 '좋아요', '공유', '조회수' 같은 인게이지먼트 지표를 모니터링합니다.
그러나 이런 지표는 말 그대로 수면 위에 떠 있는 '결과'일 뿐,
정작 브랜드 전략에 결정적인 영향을 주는 아래와 같은 정보는 파악하기 어렵습니다:
특정 성분에 대한 반응
해당 소비자 반응이 나온 구체적인 맥락
경쟁사 제품과 비교한 실질적인 고객 반응
결국, 고객의 진짜 니즈처럼 수면 아래에 숨겨진 깊은 인사이트는 놓치기 쉬운 셈입니다.
이처럼 겉으로 드러난 수치만 보는 방식으로는 고객의 목소리를 깊이 있게 이해하고,
이를 바탕으로 비즈니스 전략을 설계하는 데 한계가 있습니다.
결국, 지금 K-뷰티 브랜드에게 필요한 건 단순히 소셜 데이터를 ‘수집’하는 것이 아니라, 그 안에서 맥락과 우선순위를 파악하고, 실행 가능한 인사이트로 연결하는 구조입니다.
그렇다면, 이 복잡한 과정을 어떻게 구현할 수 있을까요?
싱클리의 제안: 리뷰와 소셜 데이터, 전략의 출발점이 됩니다
고객의 진짜 목소리는 어디에 있을까요?
– 고객의 목소리는 이미 온라인에 있습니다
많은 브랜드는 여전히 리서치를 위해 설문을 만들고, 포커스 그룹을 꾸리고, 패널을 섭외합니다.
하지만 정작 고객은 이미 온라인에서 스스로 이야기하고 있습니다.
리뷰로.
영상 댓글로.
레딧, 틱톡, 인스타그램에서.
싱클리는 고객들이 자발적으로 남기는 방대한 양의 '리뷰'와 생생한 '소셜 미디어 데이터' 안에
현장의 맥락과 결정적인 인사이트가 모두 들어 있다고 믿습니다.
① 리뷰 분석으로 가설 검증과 제품 전략 타율 높이기
어차피 리서치를 해야 한다면,
실패 확률을 줄이고, 성공 타율을 높이는 전략이 필요합니다.
그래서, 싱클리는 본격적인 프로젝트에 착수하기 전에,
이미 온라인에 존재하는 방대한 실사용자 리뷰를 먼저 살펴볼 것을 제안합니다.
리뷰 데이터는 고객들이 어떤 부분에서 불편함을 느끼는지(Pain Point),
무엇을 중요하게 생각하는지에 대한 인사이트를 명확히 보여줍니다.
또한, 자사 제품과 경쟁사 제품의 리뷰를 비교 분석하면 시장 내 포지셔닝을 객관적으로 진단하고,
우리 제품이 나아갈 방향을 더욱 구체화할 수도 있습니다.
실제로 K-뷰티 브랜드 아누아(Anua)는 싱클리의 아마존 현지 소비자 리뷰 분석을 통해
단 1~2일 만에 인사이트를 확보했고, 이를 상품 기획의 나침반으로 삼았습니다.
이처럼 리뷰 기반의 사전 분석은 더 나은 의사결정을 위한 선택이 아니라,
성공적인 상품 기획의 필수 과정으로 자리잡고 있습니다.
② 실사용자 리뷰, 이제는 의사결정에 활용하기
실사용자 리뷰는 '보물창고'입니다.
하지만 막상 수만 개에 달하는 줄글 데이터를 마주하면
“이걸 언제 다 읽지?” 하는 막막함이 먼저 찾아옵니다.
게다가 하나의 리뷰 안에도 긍정과 부정이 섞여 있어
어떤 의견이 더 중요한지 판단하기 어렵고,
이렇게 수집된 데이터는 의사결정까지 이어지지 못한 채
활용되지 못하는 ‘그림의 떡’이 되어버리곤 합니다.
그래서 싱클리는 이 문제를 AI 기반 리뷰 분석 기술로 해결합니다.
싱클리의 서비스 안에서는
AI가 수만 개의 리뷰 텍스트를 빠르게 읽고,
고객이 반복적으로 언급하는 핵심 이슈들을 자동 추출하고 분류하는데요,
예를 들어,
'부드러운 발림성', '수분감' 등 긍정적으로 평가된 제품 속성은 긍정 키워드로,
'무거운 용기', '강한 향'과 같은 불만 요소는 부정 키워드로 자동 태깅됩니다.
(예시를 위한 가상의 사례로, 상세 내용은 실제와 다를 수 있습니다)
이렇게 정제된 리뷰 데이터는
‘제품 속성별 긍·부정 언급량’부터 ‘시간 흐름에 따른 추이’까지
정량적으로 파악 가능한 의사결정 지표로 전환됩니다.
예를 들어, 싱클리를 통해 뽑아낸 데이터는
“지난달 대비 ‘용기 재질’에 대한 부정 언급이 20% 증가했다”와 같은
구체적인 인사이트가 되어,
제품 개선의 방향을 명확히 잡을 수 있는 것이죠.
결국, 싱클리의 AI 기반 리뷰 분석은
흩어져 있던 리뷰들을, 비로소 의사결정에 직접 활용할 수 있는 강력한 '전략 자산'으로 전환해줍니다.
③ 소셜 영상 콘텐츠, 이제는 분석까지 가능하게
요즘 고객의 목소리는 더 이상 텍스트에만 머물지 않습니다.
틱톡, 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스와 같은 숏폼 영상 콘텐츠가
새로운 소비자 접점이자 브랜드 인식의 중심으로 자리 잡고 있습니다.
하지만 여전히 대부분의 브랜드가 활용하는 소셜 리스닝은
‘댓글 키워드 분석’이나 ‘좋아요 수 확인’에 그치고 있는 게 현실입니다.
이러한 방식으로는 영상 속 실제 대화의 맥락이나
콘텐츠 내 브랜드 노출 방식을 제대로 파악하기 어렵습니다.
그래서, 싱클리는 영상 속 맥락까지 읽습니다.
싱클리는 기존 소셜 리스닝의 한계를 넘어,
AI 기반 영상 분석 기술을 통해
이른바 ‘블랙박스’로 여겨졌던 영상 콘텐츠의 내부를 파고듭니다.
영상 속 음성 대화
화면에 나오는 텍스트 자막
등장하는 제품 이미지와 배경 요소까지
콘텐츠 전반을 정밀하게 분석하여
단순한 노출을 넘어 어떤 맥락에서, 어떤 표현으로 브랜드가 언급되었는지까지 파악합니다.
이처럼 영상 콘텐츠 분석은 단순한 감성 모니터링을 넘어,
부정적 이슈 조기 감지,
브랜드에 대한 UGC 감정 흐름 분석,
인플루언서 광고 메시지 질적 분석,
협업 전략의 구체적인 근거 제공 등
보다 선제적이고 정밀한 대응을 가능하게 합니다.
결국, 영상 속 맥락을 읽어내는 기술은
브랜드가 놓치고 있던 소셜 대화의 진짜 의미를 복원하고,
앞으로의 전략 수립에 명확한 방향성을 제시해줍니다.
“미국 시장, 결국 ‘고객 이해’가 승부를 가른다”
미국 시장에서의 성공은 ‘고품질 제품’, ‘고객 집착’, ‘소셜 기반 마케팅’이라는 세 축이 정교하게 맞물릴 때 가능합니다.
하지만, 이를 위해 K‑뷰티 브랜드들이 미국 고객을 깊이 이해하려 할 때
기존의 전통적 리서치 방식은 느린 속도, 높은 비용, 깊이 부족의 이슈로 속절없이 그 기회를 놓치게 만듭니다.
싱클리는 이에 대한 솔루션을 고객들이 자발적으로 남기는 방대한 리뷰와 소셜 영상 데이터에서 찾았습니다.
AI 기반 리뷰 텍스트 분석으로 제품 전략 타율 제고
정성 데이터를 정량화하여 의사결정에 활용 가능한 지표로 전환
영상 속 대화와 맥락 분석을 통한 심층 인사이트 확보
이를 통해 K‑뷰티 브랜드는 데이터에 기반해 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있으며,
미국 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다.
Coming Soon – 싱클리, 그 다음이 궁금하다면?
이처럼 K‑뷰티 브랜드의 미국 시장 성공진출을 돕기 위해,
싱클리는 흩어져 있던 고객의 목소리를 전략 자산으로 전환하고 있습니다.
그리고 지금, 싱클리는 더 풍부한 인사이트와 정교한 분석 도구를 제공하기 위해
다음 단계를 준비하고 있는데요,
2025년 하반기, 싱클리의 새로운 기능과 서비스 로드맵을 아래에 간략히 공유 드립니다!
세포라 TOP 30 대시보드 – 2025년 7월 출시 예정
세포라 베스트셀러 제품의 최신 리뷰를 분석 / 요약할 수 있는 대시보드 요금제
월 $199 으로 부담 없이 만나보는 미국 시장 핵심 인사이트
Syncly Social (TikTok) – 2025년 8월 론칭 예정
가장 광범위한 틱톡 데이터
영상 속 텍스트/음성/팔로워 분석까지 지원하는 Next Generation 틱톡 데이터 솔루션
싱클리 커뮤니티 오픈 – 인사이트 리포트, 싱클리 소셜 데모 우선 제공
앞으로도 싱클리는 K-뷰티 브랜드가 미국 시장에서 더 빠르고 정확하게 움직일 수 있도록,
실질적이고 실행 가능한 인사이트를 제공하는 파트너가 되겠습니다.
다가오는 싱클리의 새로운 기능과 서비스를 통해, 더 넓은 시장에서 더 깊은 고객 이해를 만들어 가고 싶다면,
👉 지금 바로 [싱클리 무료 데모 신청하기]
※ 이 콘텐츠는 2025년 6월 11일 「K-뷰티 미국 진출 마스터클래스」 현장에서 이승곤 이사(싱클리 한국사업총괄)가 발표한 내용을 기반으로 재구성한 사례형 블로그 콘텐츠입니다.
앞선 글에서는 제품, 고객, 소셜 세 가지 축이 얼마나 정교하게 연결되어 있느냐가
K-뷰티 브랜드의 미국 진출 성패를 가르며,
그 중심에는 늘 ‘고객에 대한 깊이 있는 이해’가 있다는 이야기를 전해드렸습니다.
👉 아직 1편을 읽지 않으셨다면, 아래 링크를 통해 먼저 읽어보시는 것을 추천드립니다.
🔗 1편 보러가기 – 싱클리와 함께하는 K-뷰티 미국 진출 로드맵 (1편)
그렇다면 각 브랜드는 어떤 방법으로 고객에 대한 이해를 심화할 수 있을까요?
이를 이야기하기 전에, 먼저 짚고 넘어가야 할 것이 있습니다.
많은 브랜드들이 ‘고객을 이해한다’는 목표 아래 진행하고 있는 기존의 리서치 방식들이,
과연 지금의 미국 시장에서 충분히 유효한가? 라는 질문입니다.
바로 그 지점에서, 기존 방식의 한계가 드러납니다.
고객을 이해하기엔, 기존 리서치만으로는 부족합니다
인종, 지역, 유통 채널, 콘텐츠 소비 방식까지 모두 다른,
이렇게 복잡하고 빠르게 변화하는 미국 시장에서 고객의 니즈를 제대로 이해하고자 할 때,
많은 브랜드가 가장 먼저 떠올리는 건
패널 서베이
포커스 그룹 인터뷰(FGI)
혹은 소셜 리스닝 같은 전통적인 리서치 방식입니다.
하지만 문제는, 이 익숙한 리서치 방식들이 아래와 같은 이유로, 실질적 인사이트 도출에 적합하지 않다는 점입니다.
1. 느리고, 비싸고, 어렵다
전통적인 리서치 방식은 대부분 시간과 비용이 많이 듭니다.
리서치 기획부터 패널 섭외, 설문 진행, 데이터 분석까지는 적지 않은 비용과 더불어 수 주에서 수개월의 시간이 걸리기도 합니다.
따라서, 빠르게 트렌드가 변화하는 뷰티 시장에서 이러한 전통적 리서치 방식으로는 타이밍 놓친 정보만을 얻게 되기 쉽습니다.
2. 리서치 결과, 의사결정에 활용하기 어렵다
기존 리서치를 통해 수집한 소비자 의견은 숫자로 나타나지만, 그 배경이나 의도를 파악하기가 쉽지 않습니다.
예를 들어,
“75%가 만족”한다는 결과만으로는 왜 만족했는지 알기 어렵고,
“이런 불만이 있다”는 사실만으로는 몇 명이 해당 불만을 가지고 있는지 알 수 없습니다.
즉, 정량 데이터는 ‘어떤 의견이 얼마나 많은지’만 보여주고, ‘왜 그런지’는 알려주지 않으며,
정성 데이터는 ‘다양한 의견’을 보여주지만, 그 ‘우선순위’를 알기는 어렵습니다.
그리고, 이런 한계는 리서치 결과를 실제 비즈니스 의사결정에 적용하는 데 큰 걸림돌이 됩니다.
3. 소셜 콘텐츠는 보이지만, 맥락은 읽히지 않는다
많은 브랜드가 기존의 소셜 리스닝 툴을 통해 '좋아요', '공유', '조회수' 같은 인게이지먼트 지표를 모니터링합니다.
그러나 이런 지표는 말 그대로 수면 위에 떠 있는 '결과'일 뿐,
정작 브랜드 전략에 결정적인 영향을 주는 아래와 같은 정보는 파악하기 어렵습니다:
특정 성분에 대한 반응
해당 소비자 반응이 나온 구체적인 맥락
경쟁사 제품과 비교한 실질적인 고객 반응
결국, 고객의 진짜 니즈처럼 수면 아래에 숨겨진 깊은 인사이트는 놓치기 쉬운 셈입니다.
이처럼 겉으로 드러난 수치만 보는 방식으로는 고객의 목소리를 깊이 있게 이해하고,
이를 바탕으로 비즈니스 전략을 설계하는 데 한계가 있습니다.
결국, 지금 K-뷰티 브랜드에게 필요한 건 단순히 소셜 데이터를 ‘수집’하는 것이 아니라, 그 안에서 맥락과 우선순위를 파악하고, 실행 가능한 인사이트로 연결하는 구조입니다.
그렇다면, 이 복잡한 과정을 어떻게 구현할 수 있을까요?
싱클리의 제안: 리뷰와 소셜 데이터, 전략의 출발점이 됩니다
고객의 진짜 목소리는 어디에 있을까요?
– 고객의 목소리는 이미 온라인에 있습니다
많은 브랜드는 여전히 리서치를 위해 설문을 만들고, 포커스 그룹을 꾸리고, 패널을 섭외합니다.
하지만 정작 고객은 이미 온라인에서 스스로 이야기하고 있습니다.
리뷰로.
영상 댓글로.
레딧, 틱톡, 인스타그램에서.
싱클리는 고객들이 자발적으로 남기는 방대한 양의 '리뷰'와 생생한 '소셜 미디어 데이터' 안에
현장의 맥락과 결정적인 인사이트가 모두 들어 있다고 믿습니다.
① 리뷰 분석으로 가설 검증과 제품 전략 타율 높이기
어차피 리서치를 해야 한다면,
실패 확률을 줄이고, 성공 타율을 높이는 전략이 필요합니다.
그래서, 싱클리는 본격적인 프로젝트에 착수하기 전에,
이미 온라인에 존재하는 방대한 실사용자 리뷰를 먼저 살펴볼 것을 제안합니다.
리뷰 데이터는 고객들이 어떤 부분에서 불편함을 느끼는지(Pain Point),
무엇을 중요하게 생각하는지에 대한 인사이트를 명확히 보여줍니다.
또한, 자사 제품과 경쟁사 제품의 리뷰를 비교 분석하면 시장 내 포지셔닝을 객관적으로 진단하고,
우리 제품이 나아갈 방향을 더욱 구체화할 수도 있습니다.
실제로 K-뷰티 브랜드 아누아(Anua)는 싱클리의 아마존 현지 소비자 리뷰 분석을 통해
단 1~2일 만에 인사이트를 확보했고, 이를 상품 기획의 나침반으로 삼았습니다.
이처럼 리뷰 기반의 사전 분석은 더 나은 의사결정을 위한 선택이 아니라,
성공적인 상품 기획의 필수 과정으로 자리잡고 있습니다.
② 실사용자 리뷰, 이제는 의사결정에 활용하기
실사용자 리뷰는 '보물창고'입니다.
하지만 막상 수만 개에 달하는 줄글 데이터를 마주하면
“이걸 언제 다 읽지?” 하는 막막함이 먼저 찾아옵니다.
게다가 하나의 리뷰 안에도 긍정과 부정이 섞여 있어
어떤 의견이 더 중요한지 판단하기 어렵고,
이렇게 수집된 데이터는 의사결정까지 이어지지 못한 채
활용되지 못하는 ‘그림의 떡’이 되어버리곤 합니다.
그래서 싱클리는 이 문제를 AI 기반 리뷰 분석 기술로 해결합니다.
싱클리의 서비스 안에서는
AI가 수만 개의 리뷰 텍스트를 빠르게 읽고,
고객이 반복적으로 언급하는 핵심 이슈들을 자동 추출하고 분류하는데요,
예를 들어,
'부드러운 발림성', '수분감' 등 긍정적으로 평가된 제품 속성은 긍정 키워드로,
'무거운 용기', '강한 향'과 같은 불만 요소는 부정 키워드로 자동 태깅됩니다.
(예시를 위한 가상의 사례로, 상세 내용은 실제와 다를 수 있습니다)
이렇게 정제된 리뷰 데이터는
‘제품 속성별 긍·부정 언급량’부터 ‘시간 흐름에 따른 추이’까지
정량적으로 파악 가능한 의사결정 지표로 전환됩니다.
예를 들어, 싱클리를 통해 뽑아낸 데이터는
“지난달 대비 ‘용기 재질’에 대한 부정 언급이 20% 증가했다”와 같은
구체적인 인사이트가 되어,
제품 개선의 방향을 명확히 잡을 수 있는 것이죠.
결국, 싱클리의 AI 기반 리뷰 분석은
흩어져 있던 리뷰들을, 비로소 의사결정에 직접 활용할 수 있는 강력한 '전략 자산'으로 전환해줍니다.
③ 소셜 영상 콘텐츠, 이제는 분석까지 가능하게
요즘 고객의 목소리는 더 이상 텍스트에만 머물지 않습니다.
틱톡, 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스와 같은 숏폼 영상 콘텐츠가
새로운 소비자 접점이자 브랜드 인식의 중심으로 자리 잡고 있습니다.
하지만 여전히 대부분의 브랜드가 활용하는 소셜 리스닝은
‘댓글 키워드 분석’이나 ‘좋아요 수 확인’에 그치고 있는 게 현실입니다.
이러한 방식으로는 영상 속 실제 대화의 맥락이나
콘텐츠 내 브랜드 노출 방식을 제대로 파악하기 어렵습니다.
그래서, 싱클리는 영상 속 맥락까지 읽습니다.
싱클리는 기존 소셜 리스닝의 한계를 넘어,
AI 기반 영상 분석 기술을 통해
이른바 ‘블랙박스’로 여겨졌던 영상 콘텐츠의 내부를 파고듭니다.
영상 속 음성 대화
화면에 나오는 텍스트 자막
등장하는 제품 이미지와 배경 요소까지
콘텐츠 전반을 정밀하게 분석하여
단순한 노출을 넘어 어떤 맥락에서, 어떤 표현으로 브랜드가 언급되었는지까지 파악합니다.
이처럼 영상 콘텐츠 분석은 단순한 감성 모니터링을 넘어,
부정적 이슈 조기 감지,
브랜드에 대한 UGC 감정 흐름 분석,
인플루언서 광고 메시지 질적 분석,
협업 전략의 구체적인 근거 제공 등
보다 선제적이고 정밀한 대응을 가능하게 합니다.
결국, 영상 속 맥락을 읽어내는 기술은
브랜드가 놓치고 있던 소셜 대화의 진짜 의미를 복원하고,
앞으로의 전략 수립에 명확한 방향성을 제시해줍니다.
“미국 시장, 결국 ‘고객 이해’가 승부를 가른다”
미국 시장에서의 성공은 ‘고품질 제품’, ‘고객 집착’, ‘소셜 기반 마케팅’이라는 세 축이 정교하게 맞물릴 때 가능합니다.
하지만, 이를 위해 K‑뷰티 브랜드들이 미국 고객을 깊이 이해하려 할 때
기존의 전통적 리서치 방식은 느린 속도, 높은 비용, 깊이 부족의 이슈로 속절없이 그 기회를 놓치게 만듭니다.
싱클리는 이에 대한 솔루션을 고객들이 자발적으로 남기는 방대한 리뷰와 소셜 영상 데이터에서 찾았습니다.
AI 기반 리뷰 텍스트 분석으로 제품 전략 타율 제고
정성 데이터를 정량화하여 의사결정에 활용 가능한 지표로 전환
영상 속 대화와 맥락 분석을 통한 심층 인사이트 확보
이를 통해 K‑뷰티 브랜드는 데이터에 기반해 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있으며,
미국 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다.
Coming Soon – 싱클리, 그 다음이 궁금하다면?
이처럼 K‑뷰티 브랜드의 미국 시장 성공진출을 돕기 위해,
싱클리는 흩어져 있던 고객의 목소리를 전략 자산으로 전환하고 있습니다.
그리고 지금, 싱클리는 더 풍부한 인사이트와 정교한 분석 도구를 제공하기 위해
다음 단계를 준비하고 있는데요,
2025년 하반기, 싱클리의 새로운 기능과 서비스 로드맵을 아래에 간략히 공유 드립니다!
세포라 TOP 30 대시보드 – 2025년 7월 출시 예정
세포라 베스트셀러 제품의 최신 리뷰를 분석 / 요약할 수 있는 대시보드 요금제
월 $199 으로 부담 없이 만나보는 미국 시장 핵심 인사이트
Syncly Social (TikTok) – 2025년 8월 론칭 예정
가장 광범위한 틱톡 데이터
영상 속 텍스트/음성/팔로워 분석까지 지원하는 Next Generation 틱톡 데이터 솔루션
싱클리 커뮤니티 오픈 – 인사이트 리포트, 싱클리 소셜 데모 우선 제공
앞으로도 싱클리는 K-뷰티 브랜드가 미국 시장에서 더 빠르고 정확하게 움직일 수 있도록,
실질적이고 실행 가능한 인사이트를 제공하는 파트너가 되겠습니다.
다가오는 싱클리의 새로운 기능과 서비스를 통해, 더 넓은 시장에서 더 깊은 고객 이해를 만들어 가고 싶다면,
👉 지금 바로 [싱클리 무료 데모 신청하기]
※ 이 콘텐츠는 2025년 6월 11일 「K-뷰티 미국 진출 마스터클래스」 현장에서 이승곤 이사(싱클리 한국사업총괄)가 발표한 내용을 기반으로 재구성한 사례형 블로그 콘텐츠입니다.
앞선 글에서는 제품, 고객, 소셜 세 가지 축이 얼마나 정교하게 연결되어 있느냐가
K-뷰티 브랜드의 미국 진출 성패를 가르며,
그 중심에는 늘 ‘고객에 대한 깊이 있는 이해’가 있다는 이야기를 전해드렸습니다.
👉 아직 1편을 읽지 않으셨다면, 아래 링크를 통해 먼저 읽어보시는 것을 추천드립니다.
🔗 1편 보러가기 – 싱클리와 함께하는 K-뷰티 미국 진출 로드맵 (1편)
그렇다면 각 브랜드는 어떤 방법으로 고객에 대한 이해를 심화할 수 있을까요?
이를 이야기하기 전에, 먼저 짚고 넘어가야 할 것이 있습니다.
많은 브랜드들이 ‘고객을 이해한다’는 목표 아래 진행하고 있는 기존의 리서치 방식들이,
과연 지금의 미국 시장에서 충분히 유효한가? 라는 질문입니다.
바로 그 지점에서, 기존 방식의 한계가 드러납니다.
고객을 이해하기엔, 기존 리서치만으로는 부족합니다
인종, 지역, 유통 채널, 콘텐츠 소비 방식까지 모두 다른,
이렇게 복잡하고 빠르게 변화하는 미국 시장에서 고객의 니즈를 제대로 이해하고자 할 때,
많은 브랜드가 가장 먼저 떠올리는 건
패널 서베이
포커스 그룹 인터뷰(FGI)
혹은 소셜 리스닝 같은 전통적인 리서치 방식입니다.
하지만 문제는, 이 익숙한 리서치 방식들이 아래와 같은 이유로, 실질적 인사이트 도출에 적합하지 않다는 점입니다.
1. 느리고, 비싸고, 어렵다
전통적인 리서치 방식은 대부분 시간과 비용이 많이 듭니다.
리서치 기획부터 패널 섭외, 설문 진행, 데이터 분석까지는 적지 않은 비용과 더불어 수 주에서 수개월의 시간이 걸리기도 합니다.
따라서, 빠르게 트렌드가 변화하는 뷰티 시장에서 이러한 전통적 리서치 방식으로는 타이밍 놓친 정보만을 얻게 되기 쉽습니다.
2. 리서치 결과, 의사결정에 활용하기 어렵다
기존 리서치를 통해 수집한 소비자 의견은 숫자로 나타나지만, 그 배경이나 의도를 파악하기가 쉽지 않습니다.
예를 들어,
“75%가 만족”한다는 결과만으로는 왜 만족했는지 알기 어렵고,
“이런 불만이 있다”는 사실만으로는 몇 명이 해당 불만을 가지고 있는지 알 수 없습니다.
즉, 정량 데이터는 ‘어떤 의견이 얼마나 많은지’만 보여주고, ‘왜 그런지’는 알려주지 않으며,
정성 데이터는 ‘다양한 의견’을 보여주지만, 그 ‘우선순위’를 알기는 어렵습니다.
그리고, 이런 한계는 리서치 결과를 실제 비즈니스 의사결정에 적용하는 데 큰 걸림돌이 됩니다.
3. 소셜 콘텐츠는 보이지만, 맥락은 읽히지 않는다
많은 브랜드가 기존의 소셜 리스닝 툴을 통해 '좋아요', '공유', '조회수' 같은 인게이지먼트 지표를 모니터링합니다.
그러나 이런 지표는 말 그대로 수면 위에 떠 있는 '결과'일 뿐,
정작 브랜드 전략에 결정적인 영향을 주는 아래와 같은 정보는 파악하기 어렵습니다:
특정 성분에 대한 반응
해당 소비자 반응이 나온 구체적인 맥락
경쟁사 제품과 비교한 실질적인 고객 반응
결국, 고객의 진짜 니즈처럼 수면 아래에 숨겨진 깊은 인사이트는 놓치기 쉬운 셈입니다.
이처럼 겉으로 드러난 수치만 보는 방식으로는 고객의 목소리를 깊이 있게 이해하고,
이를 바탕으로 비즈니스 전략을 설계하는 데 한계가 있습니다.
결국, 지금 K-뷰티 브랜드에게 필요한 건 단순히 소셜 데이터를 ‘수집’하는 것이 아니라, 그 안에서 맥락과 우선순위를 파악하고, 실행 가능한 인사이트로 연결하는 구조입니다.
그렇다면, 이 복잡한 과정을 어떻게 구현할 수 있을까요?
싱클리의 제안: 리뷰와 소셜 데이터, 전략의 출발점이 됩니다
고객의 진짜 목소리는 어디에 있을까요?
– 고객의 목소리는 이미 온라인에 있습니다
많은 브랜드는 여전히 리서치를 위해 설문을 만들고, 포커스 그룹을 꾸리고, 패널을 섭외합니다.
하지만 정작 고객은 이미 온라인에서 스스로 이야기하고 있습니다.
리뷰로.
영상 댓글로.
레딧, 틱톡, 인스타그램에서.
싱클리는 고객들이 자발적으로 남기는 방대한 양의 '리뷰'와 생생한 '소셜 미디어 데이터' 안에
현장의 맥락과 결정적인 인사이트가 모두 들어 있다고 믿습니다.
① 리뷰 분석으로 가설 검증과 제품 전략 타율 높이기
어차피 리서치를 해야 한다면,
실패 확률을 줄이고, 성공 타율을 높이는 전략이 필요합니다.
그래서, 싱클리는 본격적인 프로젝트에 착수하기 전에,
이미 온라인에 존재하는 방대한 실사용자 리뷰를 먼저 살펴볼 것을 제안합니다.
리뷰 데이터는 고객들이 어떤 부분에서 불편함을 느끼는지(Pain Point),
무엇을 중요하게 생각하는지에 대한 인사이트를 명확히 보여줍니다.
또한, 자사 제품과 경쟁사 제품의 리뷰를 비교 분석하면 시장 내 포지셔닝을 객관적으로 진단하고,
우리 제품이 나아갈 방향을 더욱 구체화할 수도 있습니다.
실제로 K-뷰티 브랜드 아누아(Anua)는 싱클리의 아마존 현지 소비자 리뷰 분석을 통해
단 1~2일 만에 인사이트를 확보했고, 이를 상품 기획의 나침반으로 삼았습니다.
이처럼 리뷰 기반의 사전 분석은 더 나은 의사결정을 위한 선택이 아니라,
성공적인 상품 기획의 필수 과정으로 자리잡고 있습니다.
② 실사용자 리뷰, 이제는 의사결정에 활용하기
실사용자 리뷰는 '보물창고'입니다.
하지만 막상 수만 개에 달하는 줄글 데이터를 마주하면
“이걸 언제 다 읽지?” 하는 막막함이 먼저 찾아옵니다.
게다가 하나의 리뷰 안에도 긍정과 부정이 섞여 있어
어떤 의견이 더 중요한지 판단하기 어렵고,
이렇게 수집된 데이터는 의사결정까지 이어지지 못한 채
활용되지 못하는 ‘그림의 떡’이 되어버리곤 합니다.
그래서 싱클리는 이 문제를 AI 기반 리뷰 분석 기술로 해결합니다.
싱클리의 서비스 안에서는
AI가 수만 개의 리뷰 텍스트를 빠르게 읽고,
고객이 반복적으로 언급하는 핵심 이슈들을 자동 추출하고 분류하는데요,
예를 들어,
'부드러운 발림성', '수분감' 등 긍정적으로 평가된 제품 속성은 긍정 키워드로,
'무거운 용기', '강한 향'과 같은 불만 요소는 부정 키워드로 자동 태깅됩니다.
(예시를 위한 가상의 사례로, 상세 내용은 실제와 다를 수 있습니다)
이렇게 정제된 리뷰 데이터는
‘제품 속성별 긍·부정 언급량’부터 ‘시간 흐름에 따른 추이’까지
정량적으로 파악 가능한 의사결정 지표로 전환됩니다.
예를 들어, 싱클리를 통해 뽑아낸 데이터는
“지난달 대비 ‘용기 재질’에 대한 부정 언급이 20% 증가했다”와 같은
구체적인 인사이트가 되어,
제품 개선의 방향을 명확히 잡을 수 있는 것이죠.
결국, 싱클리의 AI 기반 리뷰 분석은
흩어져 있던 리뷰들을, 비로소 의사결정에 직접 활용할 수 있는 강력한 '전략 자산'으로 전환해줍니다.
③ 소셜 영상 콘텐츠, 이제는 분석까지 가능하게
요즘 고객의 목소리는 더 이상 텍스트에만 머물지 않습니다.
틱톡, 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스와 같은 숏폼 영상 콘텐츠가
새로운 소비자 접점이자 브랜드 인식의 중심으로 자리 잡고 있습니다.
하지만 여전히 대부분의 브랜드가 활용하는 소셜 리스닝은
‘댓글 키워드 분석’이나 ‘좋아요 수 확인’에 그치고 있는 게 현실입니다.
이러한 방식으로는 영상 속 실제 대화의 맥락이나
콘텐츠 내 브랜드 노출 방식을 제대로 파악하기 어렵습니다.
그래서, 싱클리는 영상 속 맥락까지 읽습니다.
싱클리는 기존 소셜 리스닝의 한계를 넘어,
AI 기반 영상 분석 기술을 통해
이른바 ‘블랙박스’로 여겨졌던 영상 콘텐츠의 내부를 파고듭니다.
영상 속 음성 대화
화면에 나오는 텍스트 자막
등장하는 제품 이미지와 배경 요소까지
콘텐츠 전반을 정밀하게 분석하여
단순한 노출을 넘어 어떤 맥락에서, 어떤 표현으로 브랜드가 언급되었는지까지 파악합니다.
이처럼 영상 콘텐츠 분석은 단순한 감성 모니터링을 넘어,
부정적 이슈 조기 감지,
브랜드에 대한 UGC 감정 흐름 분석,
인플루언서 광고 메시지 질적 분석,
협업 전략의 구체적인 근거 제공 등
보다 선제적이고 정밀한 대응을 가능하게 합니다.
결국, 영상 속 맥락을 읽어내는 기술은
브랜드가 놓치고 있던 소셜 대화의 진짜 의미를 복원하고,
앞으로의 전략 수립에 명확한 방향성을 제시해줍니다.
“미국 시장, 결국 ‘고객 이해’가 승부를 가른다”
미국 시장에서의 성공은 ‘고품질 제품’, ‘고객 집착’, ‘소셜 기반 마케팅’이라는 세 축이 정교하게 맞물릴 때 가능합니다.
하지만, 이를 위해 K‑뷰티 브랜드들이 미국 고객을 깊이 이해하려 할 때
기존의 전통적 리서치 방식은 느린 속도, 높은 비용, 깊이 부족의 이슈로 속절없이 그 기회를 놓치게 만듭니다.
싱클리는 이에 대한 솔루션을 고객들이 자발적으로 남기는 방대한 리뷰와 소셜 영상 데이터에서 찾았습니다.
AI 기반 리뷰 텍스트 분석으로 제품 전략 타율 제고
정성 데이터를 정량화하여 의사결정에 활용 가능한 지표로 전환
영상 속 대화와 맥락 분석을 통한 심층 인사이트 확보
이를 통해 K‑뷰티 브랜드는 데이터에 기반해 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있으며,
미국 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다.
Coming Soon – 싱클리, 그 다음이 궁금하다면?
이처럼 K‑뷰티 브랜드의 미국 시장 성공진출을 돕기 위해,
싱클리는 흩어져 있던 고객의 목소리를 전략 자산으로 전환하고 있습니다.
그리고 지금, 싱클리는 더 풍부한 인사이트와 정교한 분석 도구를 제공하기 위해
다음 단계를 준비하고 있는데요,
2025년 하반기, 싱클리의 새로운 기능과 서비스 로드맵을 아래에 간략히 공유 드립니다!
세포라 TOP 30 대시보드 – 2025년 7월 출시 예정
세포라 베스트셀러 제품의 최신 리뷰를 분석 / 요약할 수 있는 대시보드 요금제
월 $199 으로 부담 없이 만나보는 미국 시장 핵심 인사이트
Syncly Social (TikTok) – 2025년 8월 론칭 예정
가장 광범위한 틱톡 데이터
영상 속 텍스트/음성/팔로워 분석까지 지원하는 Next Generation 틱톡 데이터 솔루션
싱클리 커뮤니티 오픈 – 인사이트 리포트, 싱클리 소셜 데모 우선 제공
앞으로도 싱클리는 K-뷰티 브랜드가 미국 시장에서 더 빠르고 정확하게 움직일 수 있도록,
실질적이고 실행 가능한 인사이트를 제공하는 파트너가 되겠습니다.
다가오는 싱클리의 새로운 기능과 서비스를 통해, 더 넓은 시장에서 더 깊은 고객 이해를 만들어 가고 싶다면,
👉 지금 바로 [싱클리 무료 데모 신청하기]
※ 이 콘텐츠는 2025년 6월 11일 「K-뷰티 미국 진출 마스터클래스」 현장에서 이승곤 이사(싱클리 한국사업총괄)가 발표한 내용을 기반으로 재구성한 사례형 블로그 콘텐츠입니다.
가장 스마트한 VOC 분석
싱클리
모든 기능을 무료로 체험해볼 수 있습니다
도입 문의하기
가장 스마트한
VOC 분석 싱클리
모든 기능을 무료로 체험해볼 수 있습니다
도입 문의하기
가장 스마트한 VOC 분석
싱클리
모든 기능을 무료로 체험해볼 수 있습니다
도입 문의하기