뉴스 및 업데이트Sep 11 2023
엑소 스코어 바이 엑솔릿이란 무엇인가요?
엑소스코어라는 엑솔릿의 독특한 소셜 스코어링 지표를 들어보셨나요? 오늘 엑소스코어를 알아보기 전에 알아야 할 모든 것을 알려드립니다!
Tigran Khachatryan
Data Scientist

끊임없이 진화하는 소셜 미디어 세계에서 TikTok은 창의성, 트렌드, 빠른 속도로 주목받고 있습니다. 하지만 여기에는 아름다움과 도전이 동시에 존재합니다.

빠르게 생성되는 콘텐츠와 수백만 명의 활성 사용자를 보유한 TikTok은 전례 없이 빠른 속도로 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 콘텐츠가 쉴 새 없이 생성되어 크리에이터와 비즈니스 모두에게 매력적인 무대인 만큼, 생성되는 지표와 데이터를 효과적으로 추적하기란 거의 불가능에 가깝습니다.

당면한 문제를 해결해 보겠습니다.

플라밍고의 조사에 따르면, TikTok은 이제 플랫폼을 넘어 브랜드, 라이프스타일, 문화, 커뮤니티 모두에게 영감을 주고, 영향을 미치며, 행동에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다! 따라서 플랫폼에서 생성되는 데이터는 조직이 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있는 풍부한 기회를 제공한다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

그 이유 보기 TikTok에서 소셜 리스닝은 갈수록 중요해지고 있습니다.

그러나 데이터의 양과 메트릭의 수가 계속 급증함에 따라 심각한 문제가 발생합니다. 데이터의 양이 너무 많아지면 대시보드가 복잡해지고, 정보 과부하가 발생하며, 분석이 마비되는 경우가 종종 있습니다.

이제 이 문제를 해결할 수 있는 전용 도구가 있다고 가정해 보세요.

Exolyt는 TikTok 애널리틱스와 소셜 인텔리전스를 기반으로, 소셜 모니터링리스닝 역량을 강화할 뿐만 아니라, 브랜드의 소셜 위상을 업계 대비 벤치마크할 수 있는 독자적인 성과 지표를 제공합니다.

이 지표는 Exo Score입니다. Exolyt 데이터 사이언스 팀이 다양한 관련 소셜 요인을 면밀히 분석해 정의했으므로, 별도로 산출하실 필요가 없습니다.

엑소 스코어 바이 엑솔릿이란 무엇인가요?

엑소 스코어는 다양한 계정 지표를 단일 차트에 요약하여 모든 중요한 계정 정보를 한 눈에 효율적으로 전달하는 시스템입니다.

Exolyt 사용자는 핵심 계정 정보의 요약을 한눈에 확인하고, 해당 계정의 성과를 다른 모든 계정 대비 평가할 수 있습니다.

엑소 스코어는 다른 모든 점수 및 지표와 어떻게 다른가요?

다른 많은 성과 지표와 마찬가지로 엑소 점수는 특정 계정에 대한 정보를 요약한 것입니다. 그러나 종종 두 계정의 점수가 같지만 매우 다른 이유로 인해 점수가 달라질 수 있습니다.

바로 여기서 Exo Score의 진가가 드러납니다! 사용자는 계정의 다양한 지표가 계정 종합 점수에 어떻게 기여했는지 확인할 수 있습니다.

두 개의 틱톡 계정이 동일하지 않기 때문에 엑소 스코어의 눈송이 차트는 각 점수를 기본 차원으로 세분화하여 각 계정마다 고유한 표현을 만들어냅니다.

이제 시청자는 계정의 다양한 특성이 전체 점수에 어떻게 기여했는지 빠르게 확인할 수 있습니다. 따라서 엑소 스코어는 계정 A가 계정 B보다 점수가 높다는 것을 알려줄 뿐만 아니라 시청자가 그 이유를 이해할 수 있도록 해줍니다.

엑소 점수는 어떻게 계산되나요?

엑소 점수는 상대적인 지표로, 특정 계정을 플랫폼의 다른 계정과 비교하여 점수를 부여합니다. 각 엑소 점수는 각 계정의 세 가지 주요 특성을 결합합니다: 계정 점수, 오디언스 점수, 참여 점수입니다.

  • 계정 점수는 해당 계정이 TikTok에서 전체 사용자 대비 얼마나 활발하게 활동하는지를 보여주는 지표입니다. 해당 계정은 얼마나 자주, 얼마나 일관되게 콘텐츠를 게시하나요? 다른 모든 사용자 대비 이 계정의 누적 콘텐츠 양은 어느 정도인가요? 이는 계정의 활성도와 운영 몰입도를 파악하는 데 도움이 됩니다.
  • Audience Score는 해당 계정이 다른 모든 TikTok 계정 대비 어떤 위치에 있는지, 현재 규모·최근 성장세·향후 성장 잠재력 관점에서 보여줍니다. 이를 통해 신생이면서 고성장 잠재력이 높은 계정과, 규모는 크지만 성장이 둔화된 대형 계정을 식별할 수 있습니다.
  • Engagement Score 는 사용자에게 오디언스의 활성도를 알려줍니다. 해당 계정의 좋아요, 댓글, 공유 성과를 다른 모든 계정 대비 항목별로 비교하고, 이 세 가지를 통합해 종합 Engagement Score를 산출합니다.

이 세 가지 특성은 계정 비교에 추가적인 풍미를 더합니다. 예를 들어, A 계정이 B 계정보다 오디언스 점수는 높지만 참여도 점수는 낮은 것을 비교할 수 있습니다. 기업마다 특화된 요구 사항과 관심사가 다르기 때문에 이러한 차이를 통해 기업은 각자의 니즈에 적합한 계정을 한눈에 파악할 수 있습니다.

(ExoScore의 이러한 계층적 구조를 통해 Exolyt의 데이터 과학 팀은 매우 많은 수의 KPI를 캡처하고, 이를 그룹화하여 단일 점수로 요약하는 동시에 각 수준에서 점수 분석을 볼 수 있습니다).

엑소 스코어를 사용하면 어떤 이점이 있나요?

1. 계정 핵심 개요 및 비교 한눈에 보기:

  • 엑소 스코어는 사용자에게 틱톡 계정에 대한 빠르고 포괄적인 개요를 제공합니다. 사용자는 방대한 데이터를 살펴보는 대신 계정 실적에 대한 스냅샷(엑솔릿의 고유한 분석을 기반으로 한 소셜 벤치마크)을 확인할 수 있습니다.
  • 이 개략적인 보기는 복잡한 분석을 하지 않고도 자신의(또는 모든 계정의) TikTok 존재를 빠르게 파악하려는 사용자에게 매우 유용합니다.
  • 이 기능은 특히 여러 개의 틱톡 계정을 관리 또는 분석하거나 경쟁사를 추적하는 비즈니스 및 인플루언서에게 유용합니다.

3. 서로 다른 계정 간 비교를 위한 공통 기준을 제공합니다:

  • 엑소 스코어는 다양한 계정을 사과 대 사과로 비교할 수 있는 단일 벤치마크를 생성합니다.
  • 평가 프로세스를 표준화하여 사용자가 동일한 기준을 사용하여 계정을 평가할 수 있도록 합니다.
  • 이러한 일관성은 개인 계정 성장 추적이나 경쟁사와의 벤치마킹 등 공정하고 정확한 비교를 위해 필수적입니다.

4. 세부 항목별 점수까지 보여주는 투명한 점수 산정:

  • 엑솔릿의 엑소 스코어는 이 고유한 지표에 기여하는 여러 요소를 세분화한 투명한 점수 시스템을 제공합니다.
  • 사용자는 참여도, 팔로워 증가, 콘텐츠 품질 등과 같은 메트릭을 포함하여 자신의 계정이 어떻게 평가되는지 정확하게 시각화할 수 있습니다.
  • 이러한 투명성을 통해 사용자는 자신의 강점과 약점을 파악하고 데이터에 기반하여 개선할 수 있습니다.

엑소의 엑소 점수 예시. 아디다스 & @나이키

엑소 스코어의 효과를 더 잘 이해하기 위해 같은 업계의 경쟁 브랜드인 아디다스와 나이키를 비교하여 엑소 스코어가 어떻게 두 브랜드를 빠르게 비교할 수 있는지 살펴봅시다.

바로 아디다스의 엑소 점수가 8.0점인 반면, 나이키의 경우 6.6점으로 계정 간에 눈에 띄는 성능 차이가 있음을 알 수 있습니다.

또한 엑소 점수 분석을 보면 점수 차이의 대부분이 참여도 점수의 차이에서 비롯된 것임을 알 수 있습니다.

오디언스 점수가 유사하지만, 아디다스의 인게이지먼트 점수는 5.0인 반면 나이키는 1.0에 불과합니다.

자세한 참여도 점수 분석에서 다음을 확인할 수 있습니다.

  • 아디다스의 댓글 점수는 3.8점, 나이키는 0.6점입니다.
  • 아디다스의 좋아요와 공유 점수는 각각 6.3점, 4.5점인 반면, 나이키는 1.1점, 1.1점에 불과합니다.

이는 아디다스의 콘텐츠가 오디언스 참여를 이끌어내는 데 약 6배 더 효과적임을 의미합니다.

  • 각 계정의 계정 점수를 살펴보면 게시 빈도 점수에서 나이키가 아디다스보다 약간 앞선다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 포스팅 일관성 점수를 비교하면 여전히 뒤처져 있습니다.

이를 위에서 설명한 참여 점수와 결합하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

적은 수의 동영상을 일관되게 적은 빈도로 게시하는 Adidas의 전략은 많은 콘텐츠로 계정을 포화 상태로 만드는 Nike의 전략보다 더 나은 참여율을 이끌어 냈습니다.

엑소 스코어의 장점은 탭 사이를 이동하며 여러 복잡한 통계 지표를 찾을 필요 없이 이러한 모든 관찰이 가능하다는 점입니다. 계정을 평가하고 계정 간 차이에 대한 높은 수준의 이해를 형성할 수 있는 간단한 방법을 제공했습니다.

Tigran Khachatryan
Data Scientist
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