Jul 16, 2025 5 min read AI 인사이트

브랜드 데이터 전략 가이드라인 2025 | 시장·소비자·경쟁사 분석을 위한 AI 사용법

시장·소비자·경쟁사 분석 이제 이렇게 하셔야 합니다!

“고객들은 지금 어떤 제품에 더 반응하고 있을까?”

“경쟁사 제품은 우리보다 어떤 점이 더 나을까?”

“이 리뷰들만으로 모든 고객의 반응을 알 수 있을까?”

많은 브랜드가 한 번쯤 고민해본 질문들입니다.

시장, 소비자, 경쟁사 분석은 브랜드의 성장과 생존에 필수적이니까요.

하지만 무슨 데이터를 수집할지, 수집한 데이터를 어떻게 분석할지, 그리고 그 결과를 어디에 활용할지에 대한 명확한 가이드는 많지 않습니다.

DALPHA는 지난 2년간 200개가 넘는 브랜드와 함께 실무 현장에서 이런 고민들을 풀어왔습니다. 그 경험과 노하우를 담아, 한 단계 더 진화한 방법을 이번 가이드라인에 담았습니다.

반복적인 데이터 수집·분석 업무는 이제 AI가 대신할 수 있습니다. 매일 경쟁사 가격을 모니터링하고, 리뷰를 정리해 보고서를 만드는 일은 더 이상 사람이 할 필요가 없습니다.
대신 최근 AI 기술의 발전으로 이제까지 ‘사람만이 할 수 있다’고 여겨졌던 인사이트 추출과 해석까지 AI가 수행할 수 있는 시대가 열렸습니다. AI는 수천 개의 리뷰를 분석해 소비자 반응의 흐름을 파악하고, 경쟁사와의 차별 포인트를 도출하며, 마케팅 메시지와 제품 개선 방향까지 제안합니다.

지금 이 순간에도, AI를 활용하는 브랜드와 그렇지 않은 브랜드의 격차는 점점 더 벌어지고 있습니다.

<브랜드 데이터 전략 가이드라인 2025>을 통해 앞서가는 경쟁력을 확보하세요.

※ 페이지 하단에서 다운로드 가능합니다.

AI 데이터 시대에 앞서가는 브랜드 전략
1. LLM과 AI Agent의 등장과 브랜드 비즈니스의 혁신
2. 브랜드의 확장/성공 열쇠는 어디에 있는가?
‘느낌’을 숫자로 읽는 시대가 왔습니다
1. 성과를 분석하는 곳은 많다 - 퍼포먼스 데이터
2. 이유를 분석하는 곳은 적다 - 고객/제품 데이터
3. 브랜드들이 활용하지 못하는 이유는 무엇일까요?
무엇을 분석하느냐가 곧 전략이 됩니다
1. SNS 데이터 - 가장 최신의 트렌드를 찾아서
2. 오픈 커뮤니티 데이터 - 날것의 소비자 목소리를 찾아서
3. 온라인 뉴스 및 미디어 기사 - 외부 환경과 경쟁 흐름을 찾아서
4. 오픈 마켓 및 커머스 플랫폼 - 시장과 소비자 실제 반응을 찾아서
실전 데이터 수집 전략: 브랜드는 어떻게 데이터를 확보할까?
1. 수기 방식
2. 플랫폼 비즈니스 센터/데이터 센터 활용
3. 공식 API 활용
4. 직접 크롤링
5. 복합 수집 전략 - TikTok 광고 성과 분석 사례
데이터 분석과 해석, 그리고 실전 적용까지
1. 분석의 방향 잡기 : 정형 vs 비정형
2. 분석 이후가 더 중요하다 : 자동화된 인사이트 추출과 리포트화
3. 전문화된 설계의 중요성
뷰티·패션·푸드·리빙 업계 활용 사례
체크리스트 : 우리 조직은 데이터 분석을 잘하고 있을까?