경쟁사 분석, 갈아탄 고객의 글부터 읽어요

탈팡이 번졌는데도 쿠팡 이용자는 오히려 늘었어요. IGAWorks 모바일인덱스로 보면 쿠팡 MAU는 2025년 11월 3442만207명에서 2026년 6월 3509만1710명으로 약 67만 명 늘었어요(헤럴드경제, 2026-07-05). 외치는 사람이 많다고 떠난 사람이 많은 건 아니라서, 경쟁사 분석을 언급량으로만 하면 틀리기 쉬워요.

그래서 언급량을 세기보다 "갈아탔다"고 직접 쓴 글을 읽는 데서 시작해요. 고객 이탈의 이유는 숫자보다 그 사람의 문장에 있어요. 검색에 switch_from=을 붙이면 그런 글만 원문, 이유, 링크와 함께 돌아와요. 비율은 나오지 않아요. 개수와 근거 링크만 와요.

경쟁사 분석에서 키워드 알림은 "갈아탔다"와 "고민 중"을 가리지 못해요

SKT 해킹 때는 실제로 사람이 움직였어요. 2025년 4월 26일 하루에만 1,665명이 SKT에서 번호이동을 했고, 평소엔 하루 200명 안팎이었어요(ZDNet Korea). 5월 한 달 통신사 간 번호이동은 모두 93만3509명이었고, SKT에서 KT로 간 사람이 19만6685명, LG U+로 간 사람이 15만8625명이었어요(아주경제, KTOA 집계).

같은 때 커뮤니티에는 "SKT 해킹 때문에 번호 이동 고민 중"(뉴스핌)이라는 글과 "저만 SKT 해킹 사태 공포가 좀 과도하다고 느끼는 걸까요?"(클리앙)라는 글이 같이 올라왔어요. 키워드 알림에는 두 글이 다 "SKT 번호이동" 글이에요. 누가 누구를 떠났는지, 고민인지 농담인지, 다른 브랜드 이야기인지는 단어만 봐서는 몰라요. SNS 모니터링을 한곳에 모으는 방법은 소셜 리스닝, API 하나로 모든 SNS를 한 번에 보는 법에 적었어요.

switch_from=은 이 구분을 대신 해 줘요. 이 글에서 영수증은 갈아탔다고 직접 쓴 글에 원문, 이유, 링크가 붙은 것을 말해요. 고객의 말을 그대로 읽는 VOC 분석에 쓰기 좋은 근거예요. 농담, 다른 브랜드에서 떠난 글, 확신이 낮은 글은 영수증에서 빠져요. 개수는 읽은 글, 영수증, 판단 보류로 나뉘어 와요.

쿠팡을 떠났다는 글은 어떻게 찾나요?

한국어 X에서 쿠팡 와우 해지로 찾아봤어요. 2026-10-02에 Cache-Control: no-cache로 쳤고 1크레딧이 나갔어요.

curl -s -G "https://www.socialcrawl.dev/v1/twitter/search/tweets" \
  -H "x-api-key: $SOCIALCRAWL_API_KEY" \
  -H "Cache-Control: no-cache" \
  --data-urlencode "query=쿠팡 와우 해지" \
  --data-urlencode "switch_from=쿠팡"

개수는 이렇게 왔어요(필요한 필드만 옮겼어요). share와 headline은 비어 있어요.

{
  "switch_receipts": {
    "count": { "n": 20, "counted": 2, "abstained": 7, "share": null },
    "headline": null
  }
}

20개를 읽고 영수증 2건, 판단 보류 7건이에요. 영수증 두 건은 원문 그대로 이래요(첫 글은 길어서 줄였어요).

"쿠팡 불매 시작 - 사유: 김범석 / 와우 해지하려고 들어갔더니 "특별히" 환불해준대서 뭔가 어이없음 …" (링크, values_or_boycott, 신뢰도 0.94)

"축구 2부 리그 중계 때문에 쿠팡 와우 멤버십을 쓰고 있었는데 방금 해지했다. 해지 사유를 쓰는 칸에 ‘물류센터에 에어컨을 설치하라, 노동자의 처우를 개선하면 다시 가입하겠다’고 썼다." (링크, values_or_boycott, 신뢰도 0.92)

이유 라벨은 두 건 모두 values_or_boycott이에요. 가격이 아니라 불매와 가치관 때문에 떠난 거예요. destination은 둘 다 null이에요. 첫 글 본문에는 땡겨요, 요기요, 네이버가 나오는데도 목적지 칸은 비었어요. 한국어에서 목적지는 기대하지 않는 편이 좋아요.

검색어는 짧은 키워드로 쓰세요

같은 날 탈팡으로 부르면 20개를 읽고 영수증이 0건이었어요. 20개 모두 관련도 점수를 아직 못 받은 호출이라, "없다"가 아니라 "이 페이지에서는 못 찾았다"는 뜻이에요. 쿠팡 안 쓰고 컬리 갈아탔어요 같은 긴 문장은 아예 0행이 돌아왔고, 0행이면 크레딧도 0이었어요. 브랜드명에 해지, 번호이동 같은 말을 짧게 붙이는 쪽이 통했어요. X 한국어 검색이 어떻게 도는지는 X 고급검색으로 트위터 검색량을 조회할 수 있는지 다룬 글에서 볼 수 있어요.

통신사를 옮긴 사람도 잡히나요?

query=SKT 번호이동, switch_from=SKT로 쳤고 1크레딧이었어요. 20개를 읽고 영수증 1건, 판단 보류 3건이에요.

"SKT 위약금 면제일 때 바로 알뜰폰으로 번호이동 갈아탔음. / 유지 보상도 그닥이고.. 스크 쓰는 사람이면 지금 갈아 타는게 최적기인듯 / 알뜰폰은 다 괜찮은데 부가혜택에 평생할인 붙어 있는게 제일 나아보임" (링크, price, 신뢰도 0.89, 본문 끝 링크는 뺐어요)

이유는 가격이고, 목적지는 null이에요. 본문이 "알뜰폰"이라고만 해서 사업자 이름이 없었어요. 뺀 링크는 알뜰폰 이벤트 페이지였고 추적 값에 twitter_ppl이 들어 있었어요. 협찬 글일 수도 있으니 영수증도 링크를 열어 보고 판단하세요. 위에서 본 93만3509명은 KTOA 집계이고, 이 영수증은 한 사람의 이유예요. 둘은 다른 종류의 증거라서 영수증 개수가 번호이동 인원을 대신하지는 않아요.

감성 분석처럼 검색어 하나의 입장 분포도 볼 수 있나요?

글마다 하나씩 읽지 않고, 질문 하나에 대한 입장을 한 번에 보고 싶을 때는 /v1/search/everywhere를 써요. 여러 플랫폼을 같이 도는 방식은 통합 검색 문서에 있어요. 이 호출은 switch_from=이 없어도 data.stance_split에 입장별 개수와 각 개수 뒤의 글 id를 담아 돌려줘요. 20크레딧이에요.

query=쿠팡 탈퇴와 query=SKT 번호이동(각각 switch_from은 같은 브랜드)의 결과예요.

읽는 법을 한 번만 짚을게요. 이 숫자는 돌아온 글이 검색어에 어떤 입장인지 센 개수예요. 쿠팡을 비판하는 사람의 수도, 떠난 사람의 수도 아니에요. SKT는 판정된 14개보다 의견 없음 15개가 더 많았어요. 개수마다 id가 붙어서 사람이 직접 열어 볼 수 있다는 게 쓸모예요. 쿠팡 탈퇴의 부정 쪽에는 틱톡, 스레드, 유튜브, 레딧, 뉴스가 섞여 있었고, 레딧 r/mogong의 "회원 탈퇴자에게 문자 보내는 쿠팡"과 "전 쿠팡 탈퇴 안하려구요" 글도 들어 있었어요(주소에 적힌 제목이에요).

이 두 호출에서는 영수증이 0건이었어요. 2026-10-02에 친 한국어 search/everywhere 호출에는 X 결과가 빠져 있었어요. 한국어 영수증은 위에서 본 X 트윗 검색에서 나왔어요.

레딧 댓글에서는 어떻게 찾나요?

한국어 레딧은 이번엔 얕았어요. reddit/search/comments에 쿠팡 탈퇴를 switch_from=쿠팡으로도 switch_from=Coupang으로도 쳤는데 1행만 돌아왔어요. 영어 서비스는 달라요. switched from Evernote, switch_from=Evernote로 1크레딧이었어요.

21개를 읽고 영수증 11건, 판단 보류 7건이었어요. 이유는 price 6건, product_quality 5건이고, 목적지가 채워진 건 11건 중 5건(Notesnook, Fibery, Notion, Joplin, Joplin Cloud)이에요. 영어에서는 목적지가 채워지는 모습이 보여요.

"It’s not just about the free tier. I left because the price of the Evernote Personal subscription more than doubled last year. I was fine paying $120 a year, but unwilling to shell out $250 for new features I didn’t need. The thing that set Evernote apart from other tools for me was its web clipper, so I switched to Notesnook, which has a decent one. For $60/yr, it’s a solid 80/20 solution. …" (링크, price, 목적지 Notesnook, 신뢰도 0.98)

구독료가 두 배 넘게 오른 게 이유예요. 금액은 원문 그대로 달러로 뒀어요. 한계도 있어요. 본문에 Joplin이 나오는데 destination이 null인 영수증이 있었어요. 목적지는 텍스트에서 따온 값이라 search/everywhere 응답에서는 "Apple Notes\nSearch"처럼 정리 안 된 값도 왔어요.

같은 질의를 세 엔드포인트에 보낸 결과예요. 표본 크기가 달라서 더하지도 나누지도 않아요.

영어에서도 질의 모양이 중요했어요. Starbucks만 넣으면 세 곳 모두 영수증이 0건이었고, switched from … 꼴은 나왔어요. 레딧 댓글 검색을 크레딧당 더 받는 방법은 레딧 API, 검색 1크레딧에 25건이 온다에 있어요.

이 방법으로 알 수 없는 것

2026-10-02에 본 범위예요.

• 얼마나 떠났는지 비율은 알 수 없어요. headline과 share는 비어 있어요. 영수증 개수는 읽은 글 몇 개 중 몇 건일 뿐이에요. 응답에 같이 오는 구간 값도 이탈 추정치가 아니라서 이 글에서는 옮기지 않았어요.
• 한국어 영수증은 전부 X 트윗 검색에서 나왔고, 목적지가 채워진 건 없었어요. search/everywhere는 한국어 두 호출에서 영수증이 0건이었어요.
• 한국어 SaaS 예제는 없어요. 노션 옵시디언 갈아탔어요, 노션 옵시디언 갈아탐은 0행이었어요.
• 영수증은 사람이 읽는 용도예요. 링크를 열어 확인하세요. 넷플릭스 해지 검색에서 나온 "다 끊었음" 글은 갈아탄 게 아니라 전부 끊은 글인데도 이유 라벨이 붙었어요. 라벨이 느슨한 사례예요.
• 관련도 점수를 못 받은 글이 섞인 호출이 있었어요. 와우 호출은 20개 중 12개가 아직 점수를 받지 못했어요. 0건은 "없다"가 아니라 "이 페이지에는 없었다"예요.
• 결과는 라이브 웹에 따라 매번 달라져요.

어떻게 시작하나요?

SocialCrawl API 키가 있다면 가장 작은 첫 호출은 위의 쿠팡 와우 해지 호출이에요. 1크레딧이고, Cache-Control: no-cache를 붙이면 캐시를 건너뛰어요. 응답의 data.switch_receipts를 읽고, 브랜드명과 질의를 바꿔 가며 돌려 보세요. 가격은 응답 헤더 x-credits-used에서 확인해요.

코드 한 줄 쓰기 전에 데이터를 먼저 보려면 비주얼 익스플로러에서 같은 경로를 넣어 보세요. 호출 방법은 문서에 있고, 크레딧이 실제로 얼마나 깎이는지는 sns api 가격 글에 정리했어요. 자기 브랜드나 경쟁사 이름으로 돌려 보고 어떤 질의가 통했는지 알려 주세요.

자주 묻는 질문

경쟁사를 떠난 고객은 어디서 찾나요?

리뷰 사이트, 레딧, X 같은 공개 글에 있어요. 키워드 알림은 갈아탐과 고민 중을 못 가리니, 갈아탔다고 쓴 글만 따로 받는 switch_from=을 써 보세요.

갈아탔다고 말한 글만 모아서 볼 수 있나요?

네. switch_from=브랜드명을 붙이면 원문, 이유, 링크가 붙은 영수증이 와요. 검색어는 짧은 키워드로 쓰세요.

SNS 글로 경쟁사에서 얼마나 떠났는지 비율을 알 수 있나요?

아니요. 비율은 나오지 않아요(headline은 null). 읽은 글 몇 개 중 영수증 몇 건인지만 와요.

고객 이탈과 브랜드 스위칭은 뭐가 다른가요?

고객 이탈은 우리 고객이 떠나는 일이고, 브랜드 스위칭은 한 브랜드에서 다른 브랜드로 옮기는 행동이에요. 경쟁사 분석에서는 후자를 보고, 선언과 실제 이용이 다를 수 있다는 점도 같이 봐요.

레딧 댓글에서 특정 서비스를 떠난 사람은 어떻게 찾나요?

reddit/search/comments에 switch_from=을 붙여요. 영어 서비스는 Evernote에서 21개를 읽고 영수증 11건이 나왔고, 한국어 쿠팡 질의는 1행뿐이었어요.

stance_split은 무엇을 세나요?

돌아온 글이 검색어에 대해 긍정, 부정, 중립, 의견 없음, 불확실 중 어디인지의 개수와 각 개수의 id예요. 떠난 사람의 수가 아니에요.

switch_from=을 쓰면 크레딧이 더 드나요?

아니요. 붙여도 크레딧은 같아요. 이번 호출에서 search/everywhere는 20, X 트윗 검색과 레딧 댓글 검색은 1이었어요. 응답 헤더 x-credits-used로 직접 확인해 보세요.