"리스틀리(Listly)", 어떤 정보든 리스트로 만들어주마!📋

[기획tool]리스틀리 : 내가 보고 있는 화면의 데이터는?

유닛 코드 : PXO-202, 선택형

 

 

기획을 시작하기 전, 첫 단계부터 타겟 분석을 위한 데이터 수집은 필수적입니다.

아이디어를 구체화하고 실행 가능한 계획을 세우기 위해서는

관련 정보를 빠짐없이 모으는 것뿐만 아니라, 필요한 정보만 쏙쏙 뽑아내는 것이 중요하죠.

 

이때 '리스틀리(Listly)'는 다양한 자료를 리스트 형태로 간편하게 수집하고 정리할 수 있는 도구로, 기획 단계에서 필요한 정보를 체계적으로 관리하는 데 유용합니다.

 

그럼, 이제 리스틀리를 설치하고 실제로 어떻게 사용할 수 있는지 한 단계씩 살펴볼까요? 🚀

 

---

 

STEP 01 .   리스틀리는 어떻게 활용하는  tool인가요?

 

1️⃣ 리스틀리 설치 과정

 

우선, 선택형 유닛 내용에 나와있는대로 아래의 사이트에 들어갑니다.

 https://www.listly.io/ko/

 

로그인 미리 하시길 추천드려요~

 

그럼 이렇게 나오는데, 여기서 엣지확장프로그램 추가 버튼을 누르고

(사용법 안내 영상이 짧고 핵심적이니 꼭 참고해보세요)

 

 

다운로드 → 확장 추가를 누르면 설치 끝!

 

*지금은 고정된 상태입니다*

 

여기서 핀버튼을 눌러서 고정시킨다면 훨씬 더 편리하게 쓸 수 있답니다!

(feat. [선택형 유닛13] 구글링 - Step3)

 

 

2️⃣ 키워드 검색 화면과 리스틀리 실행 과정

 

저는 얼마 전 영화 『서브스턴스 』를 보고.. 충격+놀라움+등등의 감정으로

요즘 하루종일 해석 영상과 메이킹 영상을 보고 있어서

"서브스턴스"에 대한 실관람객들의 다양한 후기를 리스틀리로 정리해보려고 합니다🙂

 

 

신뢰된 정보를 활용하는 데는 물론 구글링이 적절하지만,
객관적인 정보보다는 사람들의 개인적인 의견이 궁금하고
국내 관객들이 주로 관람평을 남기는 '네이버'에서 데이터를 수집해보겠습니다.

 

 

저는 영화에 대한 "전체" 정보가 아닌,
실관람객들의 관람후기만 수집하기 위해 "부분"을 선택했는데요.
금방 데이터가 모여서 이제 엑셀 버튼을 눌러볼 시간입니다!

 

 

3️⃣ 추출된 데이터 화면과 각 라벨에 대한 파악

 

처음에는 위와 같이 데이터가 수집되었지만, 불필요한 정보는 제거하고

 

네티즌이나 평론가가 아닌, '관람객' 후기라는 걸 보여주기 위해 LABEL-2는 삭제하지 않겠습니다!

 

이렇게 정리해 보았습니다:)

 

각 라벨을 다시 정리하자면 다음과 같습니다.

LABEL-1: 별점(10점 기준)
LABEL-2: 관람객/네티즌/평론가 구분 → 모두 '실관람객' 해당
LABEL-3: 관람평 내용
LABEL-4: 작성자 아이디
LABEL-5: 작성일
LABEL-6: 좋아요 수
LABEL-7: 싫어요 수

 

 

4️⃣ 도출된 인싸이트

 

리스틀리를 사용할 때 주의해야 할 점은, 정확한 카테고리 설정📌입니다. Step1에서 영화 관람평을 수집할 때, 처음에는 여러 카테고리를 설정했지만 나중에 불필요한 카테고리가 많아져 데이터가 혼란스러웠습니다. 그래서 필요하지 않은 카테고리를 삭제하고, 목표에 맞는 리스트 구성으로 불필요한 정보를 제외하며 핵심적인 항목만 남겨 정리했습니다. 또한 정보의 업데이트와 검증🔍이 중요하므로, 주기적으로 데이터를 확인하고 신뢰성 있는 출처(이 경우에는 CGV 어플의 GOLDEN EGG가 해당될 수 있겠네요!)에서만 수집하는 것이 필요합니다.

기획자로서 데이터를 수집할 때는 단순한 정보 나열이 아니라, 타겟 분석과 인사이트 도출이 가능한 구조로 정리하는 것이 중요💡합니다. 이때 리스틀리를 활용하면 소비자의 반응을 키워드별로 정리하고 패턴을 파악할 수 있어, 특정 브랜드나 제품에 대한 인식 변화를 추적하는 데 유용할 것입니다. 빠른 필터링과 분류를 통해 원하는 데이터를 선별하고, 기획 방향을 구체화하는 자료로도 활용할 수 있습니다.

 

---

 

STEP 02 .   나는 어떤 데이터를 수집하는 기획자인가요?

 

이번엔 위에서 파악한 리스틀리의 기능을 활용하여

기획자로서 제가 관심있는 제품/서비스/브랜드 기획 시, 어떤 식으로 활용할 수 있을지

"가상 시나리오"를 작성해보겠습니다!

 

 

1) 현재 여러분은 어떤 기획자인가요?

저는 현재, '뷰티' 산업의 '상품' 기획자입니다.

 

2) 현재 여러분이 데이터를 수집하고자 하는 '목적'은 무엇인가요?

'뷰티' 산업의 '상품' 기획자로서, 최근 지속 가능한 소비와 환경에 대한 관심이 커지면서 비건 제품🌱에 대한 수요가 급증하는 추세에 주목하게 되었습니다. 이를 통해 비건 화장품의 트렌드를 파악하고, 시장의 변화를 반영한 제품 기획을 도출하고자 합니다.

 

3) 리스틀리를 통해서 어떤 데이터를 수집하고자 하나요?

비건 관련 제품들의 인기와 소비자의 반응을 정확하게 파악하기 위해, 저는 올리브영에서 검색 데이터를 분석하려고 합니다. 올리브영은 뷰티 업계에서 소비자들의 트렌드를 반영한 제품들이 자주 출시되는 플랫폼으로, 이곳에서 제공되는 데이터는 비건 제품에 대한 소비자들의 실제 반응을 직접적으로 확인할 수 있어 유용할 것입니다.

 

이 중에서, 상위 약 36개의 비건 제품에 대한 데이터 분석을

Step3에서 리스틀리를 통해 진행해보겠습니다.

 

---

 

STEP 03 .  이  데이터들은 어떻게 활용할 수 있나요?

 

 

1) 내가 활용할 데이터는 무엇인가요?

7개의 열 중, 【 브랜드명 / 비건 제품 이름 / 고객 리뷰 수 / 가격 할인 여부 】만을 다루고자 합니다. 브랜드명은 소비자 신뢰도와 브랜드 인지도를 나타내며, 이는 제품의 판매에 큰 영향을 미칩니다. 비건 제품 이름은 어떤 제품이 주목받고 있는지, 시장에서 소비자들이 선호하는 특성을 가진 제품을 파악하는 데 유용합니다. 고객 리뷰 수는 제품에 대한 소비자 반응을 직관적으로 보여주며, 많은 리뷰는 제품에 대한 관심과 인기를 나타냅니다. 가격 할인 여부는 소비자 구매 결정에 중요한 영향을 미치며, 할인이 있는 제품이 더 많은 반응을 얻을 수 있기 때문에 이를 통해 가격 정책과 소비자 관심도를 분석할 수 있습니다.

 

2) 여러분을 데이터를 어떻게 다루고자 하나요?

저는 추출된 데이터로 비건 화장품의 카테고리별 인기 여부를 파악하고자 합니다. 데이터에서 로션, 크림, 클렌징 제품 등 각 카테고리별로 비건 화장품의 판매 및 리뷰 수를 비교하여 어떤 카테고리가 더 인기가 많은지를 분석할 계획입니다. 각 카테고리 내에서 고객 리뷰 수와 제품의 할인 여부를 기준으로 인기 제품을 구분하고, 비건 화장품의 인기 카테고리와 관련된 소비자 트렌드를 도출하려고 합니다. 이를 통해 비건 화장품 시장에서 소비자들이 선호하는 제품 유형을 명확히 파악할 수 있을 것입니다.

 

3) 여러분들이 활용한 데이터는 어떻게 시각화되나요?

 

선택형 유닛에서 엑셀의 '대시보드'를 이용해보라고 하셨지만,

아직 저는 엑셀에 익숙하지 않아 chat gpt의 도움을 받아 시각화 해보았습니다!😅

《 분석을 위한 카테고리 설정 》
- 클렌징 제품: 클렌저, 클렌징 패드 등
- 크림 및 로션: 크림, 수분 크림, 톤업 크림 등
- 베이스 메이크업: 파운데이션, 쿠션 등
- 아이 메이크업: 아이라이너, 마스카라 등
- 립 메이크업: 틴트, 립스틱 등
- 기타: 기타 제품들(선크림, 앰플 등)

 

**여기서의 가격은 '할인가' 입니다 / '기타'에는 모두 제품이 선크림에 해당하기에, '선케어'로 변경하겠습니다**

 

위 막대그래프는 각 비건 화장품 카테고리 별 리뷰 수를 비교한 것입니다😎

아이 메이크업 카테고리가 가장 높은 리뷰 수를 기록하며, 그 뒤로 립 메이크업과 크림 및 로션이 인기 있는 카테고리로 나타났습니다. 베이스 메이크업과 선케어는 그 뒤를 잇고 있으며, 클렌징 제품 카테고리가 가장 낮은 리뷰 수를 보입니다.

 

---

기획자로서,

데이터를 리스틀리 형식으로 정리하는 것은 중요한 정보를 명확하게 전달하고

효율적인 의사결정을 돕는 유용한 방법이라고 평가한다.

 

"리스틀리(Listly)", 어떤 정보든 리스트로 만들어주마!📋_끝.