• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.161-176
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• 2014

Social commerce is a new internet business model which are types of joint purchase, social link, promotion, and on-off association etc. The recent public organization has the dual target to increase sound finance, and to improve customer satisfaction and the quality of public service. The purpose of this study is to propose the strategy of public social commerce which makes it's customers become positive purchasers. We analyzed 31 public organizations, and found that the type of social link interlocking with SNS site in the various purpose of public, and the offline association type using the service of location base would be utilized very highly. We also found that the joint purchase type and the promotion type would be used in the area of public and private selective services intending to make a profit. The anticipated performance are as follows: rapidity and reliance, customer made thing and goodwill, convenience for the service environment quality, publicity and diffusion, and sales promotion, productivity increase and new finding of revenue model for the profit increase outcome.

• Information Systems Review
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• v.20 no.2
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• pp.63-85
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• 2018

Emerging hotspot and trendy areas are formed into alleys and blocks with the help of viral effects among social network services (SNS) users called "Golmogleo." These users search for every corner of the alleys to share and promote their own favorite places through SNS. An analysis of hot places is limited if it is only based on macroeconomic indicators such as commercial area data published by national organizations, large-scale visiting facilities, and commuter figures. Careful analyses based on consumers' actual activities are needed. This study develops a "social big data analysis methodology" using Instagram data, which is one of the most popular SNSs suitable to identify recent consumer trends. We build a spatial analysis model using Local Moran's I. Results show that our model identifies new trend zones on the basis of posting data in Instagram, which are not included in the commercial information prepared by national organizations. The proposed analysis methodology enables better identification of the latest trend areas formulated by SNS user activities. It also provides practical information for start-ups, small business owners, and alley merchants for marketing purposes. This analytical methodology can be applied to future studies on social big data analysis.

• Knowledge Management Research
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• v.16 no.4
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• pp.69-87
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• 2015

Given the huge number of data produced by its users, SNS is a great source of customer insights. Since viral trends in SNS reflect customers' direct feedback, companies can draw out highly meaningful business insights when such data is effectively analyzed and managed. However, while the importance of understanding SNS big data keeps growing, the methods for analyzing atypical data such as SNS postings for business insights over product has not been well studied. This study aims to demonstrate the way to exploit topic modeling method to support marketing strategy generation and therefore leverage business process. First, we conducted topic modeling analysis for twitter data of Apple and Samsung smartphones. Then we comparatively examined the analysis results to draw meaningful market insights about each smartphone product. Finally, we draw out a strategic marketing recommendation for each smartphone brand based on the findings.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.321-324
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• 2015

본 논문에서는 SNS에 존재하는 특정 제품과 브랜드 또는 기업에 대한 평가, 의견, 느낌, 사용 후기 등의 소비자 생각을 수집하여 기업에서 향후 신제품 개발이나 시장 진출 및 확대 등의 경영활동에 활용할 수 있도록 SNS 빅데이터를 문석하고, 이를 활용하여 보다 소집단화 되고 개인화 되어가는 Micro-Trend 중심의 마케팅 활동을 할 수 있는 Micro-Targeting 관련 분석 정보를 제공 모델링하는 것을 제안한다. 본 연구에서는 SNS 데이터의 수집, 저장, 분석에 대한 내용을 다루고 있으며, 특히 마이크로타겟팅을 위한 정보를 머하웃(Mahout)의 유클리드 거리 기반의 유사도와 K-평균 군집 알고리즘을 활용하여 구현하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.715-717
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• 2012

최근 SNS나 소셜미디어등 온라인을 통해 고객들의 서비스에 대한 정성적인 평가 및 요구사항이 실시간으로 표현되고 있으므로 병원, 은행,회사 등 각 기업에서는 서비스에 대한 부정적인 여론이 확산되기 전에 능동적으로 대응할 수 있는 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 정형화된 설문을 통한 고객 니즈 분석으로는 다양한 온라인 플렛품 상의 소비자 경험, 의견 및 감성을 분석하기가 어렵다. 따라서, 다양한 온라인 플렛폼의 등장 소비자 Life-Style의 변화 등으로 기업이 시장과 고객들의 행동패턴을 파악 및 예측하여 분석, 관리하고 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 기업의 마케팅, 홍보, 기획 등 B2C 서비스 기업 활동에 효율적으로 활용할 수 있는 고객 평판분석 관리 시스템을 제안한다. 특히, 제안한 시스템의 효율성 검증을 위해 실제 테스트베드 프로토타입을 개발한다.

• Journal of Information Technology Services
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• v.13 no.3
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• pp.257-274
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• 2014

Social Network Services (SNSs) have grown to be new and promising tools of marketing. By referring to researches done on e-mail viral marketing, this paper operationizes SNS viral marketing effectiveness to accurately reflect marketing success in SNS environment, and tries to identify its affecting factors. As potential affecting factors, fan size, advertisement type, existence of engagement elicitation and incentive are identified. By sampling real advertisement postings on Facebook, we showed that fan size, advertisement type, and engagement elicitation are factors affecting SNS viral marketing success. This research expanded the conventional model of viral marketing into SNS settings to improve understanding on SNS viral marketing. Motivation is discussed as an important factor, and this research showed that viral campaign can be more successful when it triggers internal motivation to engage, but not the external motivation. This research could also be a guide for practitioners on how to post a successful advertisement in SNSs.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.871-872
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• 2013

최근 스마트폰의 급속한 보급에 따라 트위터, 페이스북과 같은 실시간 SNS(Social Network Service)가 폭발적으로 성장하고 있다. 본래 SNS는 지인과의 소통을 위한 온라인 커뮤니티로 출발했으나 지금은 새로운 커뮤니케이션으로 마케팅, 미디어, 커머스 등 다양한 영역의 플랫폼으로 진화하며, 그 파급력을 이어가고 있다. SNS, 소셜 미디어 시대를 맞이하여 소비자가 수동적 입장에서 능동적 입장으로 변경되고 있는 상황에서 블로그, 카페, 트위터 등 에서의 평가를 통한 고객 피드백 정보에 따라 서비스 제공자의 판매율이 많은 영향을 받고 있다. 따라서 효율적인 기업경영을 위해서는 SNS 등을 통한 고객의 목소리를 분석하는 작업과 그것을 기반으로 고객만족도 평가모형에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 SNS를 이용한 활용분야에 대해서 고찰해 보고 SNS가 점차 확대됨에 따라 발생할 수 있는 SNS 환경에서의 역기능은 어떤 것이 있는지 살펴보고 대응방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.21-22
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• 2018

최근 소셜 네트워킹 서비스(SNS)의 급격한 성장과 함께, SNS를 대상으로 상품 마케팅을 하는 기업(광고주)들이 증가하고 있다. 이에 따라 SNS에서 상품을 효과적으로 광고할 수 있는 광고 대행 유저들을 광고주에게 추천해주는 서비스들이 등장하였다. 하지만 위와 같은 대부분의 서비스들은 단순히 유저의 이웃 수를 기반으로 유저의 광고 효과를 평가하기 때문에, 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고 효과는 고려하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 영향력 최대화 (Influence maximization) 연구 분야의 기술을 활용하여, (1) 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고 효과를 고려하는 광고효과 최대화 방안을 제안한다. 또한 보다 정확하게 광고효과를 평가하기 위해, (2) 광고 상품과 유저 사이의 적합도를 정의하여 광고 대행인 선출 과정에 적용하였다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 광고 대행 유저 선출 방안이 전통적인 선출 방안들과 비교하여 광고 효과가 더 큰 유저들을 선출한다는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.293-295
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• 2019

소셜네트워크서비스(SNS)의 정치, 경제, 사회, 문화 전반에 걸친 영향력이 점점 더 커지고 있는 현실에서 가장 발빠르게 이들 매체를 전략적인 PR 도구로서 이용하고자 노력하는 조직들은 아마도 기업일 것이다. 본 연구에서는 TF-IDF 와 연관 규칙 기반 유투브 인플루언서 선별방안을 제안하여 기업 마케팅의 초석을 제공한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.127-133
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• 2018

본 연구는 빠르게 확대되고 있는 온라인 시장에서 농식품 경영체들이 온라인 판매 후 성과에 미치는 요인 분석을 위해 판매촉진, 인지도 제고, 고객확보, 마케팅 능력 향상에 긍정적 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 시행하였다. 주요 분석 결과로써 네 가지 항목에 대한 긍정적 영향을 미치는 요인으로서는 홍보 콘텐츠의 정기적 업데이트, 소포장 판매, 오랜 판매경력 등이 긍정적 영향을 미치고 있었으며 또한 판매채널로서는 소셜커머스를 통한 판매 시 성과에 미치는 요인이 가장 큰 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 성과는 온라인 판매 성과에 대한 요인 분석 및 시사점 도출을 통해 온라인 판매 경영체의 판매 전략 수립에 기여할 것으로 사료된다.