온라인 셀러로서 어떠한 상품을 팔아야 될지 고민이 많으실 겁니다.
상품을 팔기 위해 등록할 때, "이 상품이 잘 팔리겠지?" "나도 필요하니까 다른 사람들도 필요하겠지?"라는 막연한 생각으로 상품을 등록하고 기다리다 보면, 대부분의 상품들이 팔리지 않을 가능성이 높습니다.
때문에 보다 빠른 매출을 위해서는 사람들이 어떠한 상품을 어떤 시기에 구매하는지에 대한 분석 하여, 판매될 상품의 키워드를 추출하여 등록된 상품의 판매 확률을 높이는 작업이 선행되어야 됩니다.
상품 키워드 발굴방법에 대한 포스팅은 순차적으로 업로드될 예정입니다.
이번 포스팅에서는 네이버 데이터랩을 통한 상품 대표키워드 발굴방법에 대해서 소개드리겠습니다.
[네이버 데이터랩]
온라인에서 상품을 판매하고 계시는 셀러분들은 한 번쯤 네이버 데이터랩(NAVER DATALBA)에 대해서 들어보셨을 겁니다.
네이버 데이터랩은 지금은 없어졌지만, 예전에 실시간 검색어와 같이 검색어 트렌드 및 쇼핑인사이트, 지역/댓글 통계 등 수많은 빅데이터를 기반으로 기간별, 기기별, 성별 등에 따라 분류하여 사용자로 하여금 다양한 데이터 통계를 손쉽게 볼 수 있도록 네이버에서 제공되는 데이터서비스입니다.
네이버 데이터랩은 국내 포털사이트 중 60% 이상의 점유율을 가지고 있는 네이버쇼핑을 기반으로 하기 때문에 트렌드를 파악하기 위해 현재 및 과거 데이터의 현황분석에 탁월한 선택지가 될 수 있습니다.
또한, 네이버 데이터랩은 다양한 정보를 제공하고 있습니다.
1. 분야별 인기 검색어
'분야별 인기 검색어'에서는 각종 카테고리별 일별 검색어 순위 통계를 보여줍니다.
이를 통해 각 현재 분야별로 사람들이 어떠한 검색어를 많이 찾고 있는지 직관적으로 파악할 수 있습니다.
따라서, 현재 트렌드를 파악하고 이슈가 되고 있는 상품을 확인할 수 있습니다.
2. 검색어 트렌드
'검색어 트렌드'에서는 특정 키워드에 대한 검색 트렌드를 확인할 수 있습니다.
예를 들어, '우산'이라는 키워드를 검색 시 설정한 기간에 언제 검색량이 가장 많았는지 파악할 수 있습니다.
3. 쇼핑인사이트
'쇼핑 인사이트'에서는 카테고리에 따른 통계과 인기검색어를 손쉽게 확인가능합니다.
예를 들어, 패션의류 > 남성의류 > 셔츠/남방을 선택하여 검색을 할 경우, 해당 카테고리는 3월에 가장 많은 검색량을 나타낸 것으로 볼 수 있습니다.
4. 지역통계
'지역통계'에서는 해당지역에서의 어떤 지역이 가장 검색량이 많았는지 확인이 가능합니다.
이와 같은 통계는 맛집 블로그나 여행 소개글에 활용될 수 있을 것으로 보입니다.
[상품 키워드 발굴방법]
상품 키워드를 발굴하는 방법에는 다양한 방법이 있습니다.
이번 포스팅에서는 네이버 데이터랩을 기준으로 제가 상품을 발굴하는 방법을 순서대로 설명드리겠습니다.
1. 자주 언급되는 키워드 발굴
우선, 분야별 인기검색어 탭에서 검색 카테고리와 검색주기를 선택해 줍니다.
검색카테고리는 상품공급이 용이한 생활/건강을 선택하였습니다.
검색주기는 일간/주간/월간 중 선택을 해줍니다.
일간의 경우, 순간적으로 트래픽이 발생하는 검색어가 포함되기 때문에 저는 주간/월간 중 선택하시는 것을 권장드립니다.
저는 이번 9월 한 주간 검색이 지속적으로 발생하였던 키워드 중 '예초기'라는 키워드를 선택하였습니다.
2. 발굴 키워드 트래픽 분석
이후 기간을 1년으로 설정 후, 작년 1월 1일부터 12월 31일까지로 기간 조정 후 조회하기 버튼을 눌러 줍니다.
해당 키워드가 작년 1년 중 어떤 시기에 가장 많이 검색이 되었는지 확인이 가능합니다.
또한, 해당 키워드의 트래픽이 발생하기 전 1~2달 전 해당 키워드와 관련된 상품을 등록하여 준다면 남들보다 빠르게 시장을 선점하여 상품판매에 대한 확률을 높일 수 있습니다.
오늘은 네이버 데이터랩을 통한 상품 대표키워드 발굴방법에 대해 소개드렸습니다.
다음 포스팅에서는 발굴한 대표키워드에 대한 세부 키워드를 발굴하는 방법을 소개드리겠습니다.
다음 방법이 궁금하신 분들은 아래 링크를 클릭해 주시면 다음 정보를 확인하실 수 있습니다.
저 역시, 아직 많은 부분이 부족하고 미흡하지만 저와 같은 고민을 가지신 초보셀러분들께 조금이나마 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
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