지식경영연구 (Knowledge Management Research)

한국지식경영학회 (The Knowledge Management Society of Korea)
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셀슈머(Sell-sumer)로 진화한 인플루언서의 새로운 유형과 소셜미디어에서의 세일즈 전략

Sell-sumer: The New Typology of Influencers and Sales Strategy in Social Media

  • 투고 : 2021.11.26
  • 심사 : 2021.12.15
  • 발행 : 2021.12.31
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초록

전 세계 인구의 49%가 소셜미디어 플랫폼을 사용하면서 소셜미디어 내에서의 소통과 콘텐츠 공유가 그 어느때보다 활발해지고 있다. 이러한 환경 속에서 1인미디어 시장이 빠른 속도로 성장하고 여론을 형성하면서 셀슈머(Sell-summer)라는 새로운 트렌드가 등장했다. 본 연구는 인플루언서의 상업적/비상업적 키워드의 주제 집중도와 상업적 포스팅의 비율이 매출에 미치는 영향 분석하여 제품 카테고리별 인플루언서의 새로운 유형을 정의하였다. 이는 소셜미디어 내에서 활동하는 인플루언서가 셀슈머로 변모하며 구사하는 새로운 세일즈 전략에 도움이 될 것으로 희망한다. 본 연구의 방법은 파이썬 환경에서 인플루언서의 상업적/비상업적 포스팅으로 분류하고, 이를 KoNLPy를 이용하여 텍스트 마이닝 한 후 FastText 기반 단어 간의 유사도를 계산하였다. 그 결과, 인플루언서의 상업적 포스팅의 키워드 주제 집중도가 높을수록(narrow) 매출이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 군집분석을 통해 제품 카테고리별 인플루언서 유형을 4가지로 분류하고 매출에 따른 집단 간의 차이가 유의함을 확인하였다. 즉, 본 연구의 시사점은 소셜미디어에서 활동하는 인플루언서들과 이를 마케팅 도구로 활용하고자 하는 마케터들에게 소셜미디어 세일즈 전략의 실증적인 해법을 제시할 수 있을 것이다.

As 49% of the world's population uses social media platforms, communication and content sharing within social media are becoming more active than ever. In this environmental base, the one-person media market grew rapidly and formed public opinion, creating a new trend called sell-sumer. This study defined new types of influencers by product category by analyzing the subject concentration of the commercial/non-commercial keywords of influencers and the impact of the ratio of commercial postings on sales. It is hoped that influencers working within social media will be helpful to new sales strategies that are transformed into sell-sumers. The method of this study classifies influencers' commercial/non-commercial posts using Python, performs text mining using KoNLPy, and calculates similarity between FastText-based words. As a result, it has been confirmed that the higher the keyword theme concentration of the influencer's commercial posting, the higher the sales. In addition, it was confirmed through the cluster analysis that the influencer types for each product category were classified into four types and that there was a significant difference between groups according to sales. In other words, the implications of this study may suggest empirical solutions of social media sales strategies for influencers working on social media and marketers who want to use them as marketing tools.

키워드

과제정보

본 연구는 서울시 산학연 협력사업(IC210003)을 통해 연구되었음.

참고문헌

  1. 공정거래위원회 (2020, 6월 23일). 추천, 보증 등에 관한 표시, 광고 심사지침. https://www.ftc.go.kr/www/selectReportUserView.do?key=10&rpttype=1&report_data_no=8597
  2. 곽지혜 (2020). 인플루언서 유형에 따라 인스타그램 사용시간과 패션제품 구매액이 제품태도와 구매의도에 미치는 영향. 복식문화연구, 28(6), 875-889.
  3. 김난도, 전미영, 최지혜, 이향은, 이준영, 이수진, ... 한다혜(2020). 트렌드 코리아 2021: 서울대 소비트렌드 분석센터의 2021 전망. 미래의 창.
  4. 김도연, 장지석, 최혁중, 박현재, 최영준 (2020). FastText를 이용한 키워드기반 아이디어 추천 알고리즘에 관한 연구. 한국통신학회 학술대회논문집, 762-763.
  5. 김수림, 이희석, 양희동 (2020) 소셜미디어에서의 인플루언서 포스팅 컨텐츠 전략. 지식경영연구, 21(4), 41-57. https://doi.org/10.15813/KMR.2020.21.4.003
  6. 김우빈, 추호정 (2019). SNS 패션 인플루언서 진정성이 팔로워 행동의도에 미치는 영향-팬쉽의 매개효과를 중심으로-. 한국의류학회지, 43(1), 17-32. https://doi.org/10.5850/jksct.2019.43.1.17
  7. 김준호, 한석호, 윤지환 (2021). 유튜브 관광콘텐츠 품질과 정보원 특성이 시청 만족, 지속적 시청 의도 및 미래 방문의도에 미치는 영향. 호텔경영학연구, 30(7), 217-235.
  8. 김호용, 이민호, 서동민 (2018). 우리말샘 사전을 이용한 단어의미 유사도 측정 모델 개발. 한국콘텐츠학회 종합학술대회논문집, 3-4.
  9. 노승의, 이지은, 손정은, 김희웅 (2013). 소셜미디어 환경에서 온라인구전(eWOM)에 영향을 미치는 요인 연구. 지식경영연구, 14(1), 1-19.
  10. 박은정, 조성준 (2014). KoNLPy: 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지. 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회논문집.
  11. 손봉현 (2020). 표시광고법상 인플루언서 마케팅 규제-실질적 이해관계의 공개를 중심으로-. 경제법연구, 19(1), 141-176.
  12. 손힘찬 (2021, 10월 13일). [칼럼] 뉴미디어 콘텐츠 시장 떠오르다. 퍼블릭뉴스, http://www.psnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=2001715
  13. 유현주, 김헌 (2019). 1 인 미디어 크리에이터 콘텐츠의 특성이 소비자 태도 및 구매 의도에 미치는 영향: 크리에이터의 공신력 및 콘텐츠 진정성, 브랜드 진정성을 중심으로. 한국방송학회 학술대회 논문집, 115-117.
  14. 이제원, 임훤, 임순범 (2018). 워드 임베딩 모델을 활용한 패션 트렌드 분석. Proceedings of HCI Korea 2018, 812-815.
  15. 임승수, 이하연, 윤영미 (2020). Word2Vec 모델 기반의 단어 유사도를 이용한 새로운 약물-부작용 관계 예측. 한국정보기술학회논문지, 18(11), 25-33.
  16. 정풀잎, 안현철, 곽기영 (2019). 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 이용한 스마트폰 디자인의 핵심속성 및 가치 식별. 대한경영학회지, 32(1), 27-47.
  17. 조은영, 박진원, 김희웅 (2015). 소셜미디어 마케팅 실패사례분석을 통한 소셜미디어 마케팅 전략 연구. 지식경영연구, 16(2), 91-111. https://doi.org/10.15813/kmr.2015.16.2.005
  18. 지윤성 (2018, 8월 13일). 국내 인스타그램 인플루언서 67%가 가짜. Newstof, http://www.newstof.com/news/articleView.html?idxno=875
  19. 최지윤, 정윤재 (2017). 뷰티 인플루언서 마케팅 활용 전략: 매스미디어와 소셜미디어의 비교를 중심으로. 광고학연구, 28(4), 47-72.
  20. 최철환 (2020). 미디어광고 종류에 따른 골퍼들의 광고 신뢰도, 호감도, 만족도 그리고 구전의도의 차이: 인플루언서 마케팅을 중심으로. 한국스포츠학회지, 18(2), 11-19.
  21. 한지훈 (2020). SNS 이용자들의 인플루언서 대인신뢰, 브랜드이미지 및 구매의도와의 관계. 한국콘텐츠학회논문지, 20(1), 31-44. https://doi.org/10.5392/JKCA.2020.20.01.031
  22. Ahmad. (2018, February 16). The influencer marketing revolution. Social Media Today, https://www.socialmediatoday.com/news/the-influencer-marketing-revolution-infographic/517146/
  23. Boerman, S. C. (2020). The effects of the standardized instagram disclosure for micro- and meso-influencers. Computers in Human Behavior, 103, 199-207. doi:10.1016/j.chb.2019.09.015.
  24. Campbell, C., & Farrell, J. R. (2020). More than meets the eye: The functional components underlying influencer marketing. Business Horizons, 63(4), 469-479. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2020.03.003
  25. Cha, M., Haddadi, H., Benevenuto, F., & Gummadi, K. P. (2010). Measuring user influence in Twitter: The million follower fallacy. In Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media.
  26. Choi, J., & Kang, H. K. (2017). Global market report: 소셜 인플루언서를 활용한 미국 시장 진출 전략 [Strategies to advance into the US market using social influencer] (GMR 17-033). KOTRA.
  27. Coco, S. L., & Eckert, S. (2020). # sponsored: Consumer insights on social media influencer marketing. Public Relations Inquiry, 9(2), 177-194. https://doi.org/10.1177/2046147x20920816
  28. Datareportal. (2020, January 30). Digital 2020: Global digital overview. https://datareportal.com/reports/digital-2020-global-digital-overview
  29. De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798-828. https://doi.org/10.1080/02650487.2017.1348035
  30. Djafarova, E., & Rushworth, C. (2017). Exploring the credibility of online celebrities' Instagram profiles in influencing the purchase decisions of young female users. Computers in Human Behavior, 68, 1-7. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.009
  31. Fang, Q., Sang, J., Xu, C., & Rui, Y. (2014). Topic-sensitive influencer mining in interest-based social media networks via hypergraph learning. IEEE Transactions on Multimedia, 16(3), 796-812. https://doi.org/10.1109/TMM.2014.2298216
  32. Farrar, D. E., & Glauber, R. R. (1967). Multicollinearity in regression analysis: The problem revisited. The Review of Economic and Statistics, 49(1), 92-107. https://doi.org/10.2307/1937887
  33. Friestad, M., & Wright, P. (1994). The persuasion knowledge model: How people cope with persuasion attempts. Journal of Consumer Research, 21(1), 1-31. doi:10.1086/209380
  34. FTC. (2019). Disclosures 101 for social media influencers. https://www.ftc.gov/tips-advice/business-center/guidance/disclosures-101-social-media-influencers
  35. Gross, J., & Wangenheim, F. V. (2018). The big four of influencer marketing. A typology of influencers. Marketing Review St. Gallen, 2, 30-38. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3230687Hatton
  36. Jin, S. A. A., & Phua, J. (2014). Following celebrities' tweets about brands: The impact of twitter-based electronic word-of-mouth on consumers' source credibility perception, buying intention, and social identification with celebrities. Journal of Advertising, 43(2), 181-195. https://doi.org/10.1080/00913367.2013.827606
  37. Kay, S., Mulcahy, R., & Parkinson, J. (2020). When less is more: The impact of macro and micro social media influencers' disclosure. Journal of Marketing Management, 36(3-4), 248-278. doi:10.1080/0267257X.2020.1718740
  38. Kefato, Z. T., & Montresor, A. (n.d.). Personalized influencer detection: Topic and exposure-conformity aware.
  39. Kwak, J. H., & Yoh, E. (2020). How Instagram usage time and spending on fashion products affects product attitude and purchase intention according to influencer type. 복식문화연구, 28(6), 875-889.
  40. Lee, S., & Kim, E. (2020). Influencer marketing on Instagram: How sponsorship disclosure, influencer credibility, and brand credibility impact the effectiveness of Instagram promotional post. Journal of Global Fashion Marketing, 11(3), 232-249. https://doi.org/10.1080/20932685.2020.1752766
  41. Lee, S., Park, J., Kang, S., Lee, J. E., & Kim, S. (2018). Performance analysis of various embedding models based on hyper parameters. In Annual Conference on Human and Language Technology (pp. 510-513). Human and Language Technology.
  42. Lim, H. (2020). The communication effect of network structure by influencer type: Social capital theory perspective. Unpublished master's thesis, Soonchunhyang University, Asan, Korea.
  43. Lou, C., & Yuan, S.(2019). Influencer marketing: How message value and credibility affect consumer trust of branded content on social media. Journal of Interactive Advertising, 19(1), 58-73. https://doi.org/10.1080/15252019.2018.1533501
  44. Park, J. W. (2019). The influencer of characteristics of influencers on brand attitude: Focusing on the difference between Instagram mega influencer and micro influencer. Unpublished master's thesis, Hongik University, Seoul, Korea.
  45. Porteous, J. (2018, June 20). Micro influencers vs macro influencers, what's best for your business? Social Backers, https://www.socialbakers.com/blog/micro-influencers-vs-macro-influencers
  46. Srinivasan, B. V., Anandhavelu, N., Dalal, A., Yenugula, M., Srikanthan, P., & Layek, A. (2014, January). Topic-based targeted influence maximization. In 2014 Sixth International Conference on Communication Systems and Networks(COMSNETS) (pp. 1-6). IEEE.
  47. Stubb, C., & Colliander, J. (2019). "This is not sponsored content"-the effects of impartiality disclosure and e-commerce landing pages on consumer responses to social media influencer posts. Computers in Human Behavior, 98, 210-222. doi:10.1016/j.chb.2019.04.024
  48. Tabellion, J. (2019). Influencer marketing and its impact on the advertised brand. European Advertising Academy book series (EAA).
  49. Vrontis, D., Makrides, A., Christofi, M., & Thrassou, A. (2021). Social media influencer marketing: A systematic review, integrative framework and future research agenda. International Journal of Consumer Studies, 45(4), 617-644. https://doi.org/10.1111/ijcs.12647
  50. Wei, P. S., & Lu, H. P. (2013). An examination of the celebrity endorsements and online customer reviews influence female consumers' shopping behavior. Computers in Human Behavior, 29(1), 193-201. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.005
  51. Weiss, A. M., Lurie, N. H., & MacInnis, D. J. (2008). Listening to strangers: Whose responses are valuable, how valuable are they, and why? Journal of Marketing Research, 45(4), 425-436. https://doi.org/10.1509/jmkr.45.4.425
  52. Yoon, Y. J. (2020). Does follower count really matter?: An investigation on micro influencers and Instagram influencer marketing. Doctoral dissertation, Seoul National University.
  53. Zarei, K., et al. (2020). Characterising and detecting sponsored influencer posts on Instagram. IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining(ASONAM), 327-331. doi:10.1109/ASONAM49781.2020.9381309