본 연구는 SNS에 대해 이론적으로 고찰하고 트위터, 페이스북, 미투데이를 중심으로 출판사들의 SNS 활용실태를 조사 분석하여 문제를 파악, 개선방안을 제언하고자 수행되었다. 분석결과, 첫째 SNS를 개설한 출판사는 전체 신고 출판사(41,407개) 중 0.5%(222개)에 불과한 것으로 파악되었다[독립적 웹 페이지 개설한 출판사는 전체 출판사 중 3.7%(1,537개)]. 둘째 조사대상 SNS 222개 중 응답 212개(트위터 71개, 페이스북 74개, 미투데이 67개)를 대상으로 조사한 결과, 50.5%(107개)가 100명 이하의 독자 혹은 잠재 독자와 관계를 설정하고 있을 정도로 소통이 미흡하고, 출판사들이 게시한 글의 횟수 또한 1,000개 이하가 77.4%(164개)에 달할 정도로 낮게 나타났다. 셋째 출판사들이 게시한 글(300개)과 이용자들이 게시한 글(500개)을 분석한 결과, 게시한 글의 상당수가 출판도서의 마케팅, 소개, 추천, 독서와 관련한 글로 나타나 긍정적이었다. 하지만 출판사들의 SNS에 글을 게시한 이용자 글의 86.6%가 1회성 글로 나타나, 지속성이 미흡한 것으로 파악되었다.
SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.
SNS 정보 특성의 하위요인인(정보품질, 정보신뢰성)과 사회적 자본(연결형)이 몰입을 통해 구전의도에 미치는 영향관계를 파악하고, 도출된 결과를 이용하여 관광산업의 활성화를 위한 방안을 제시하고자 하는 데 목적이 있다. 본 연구는 19세 이상의 성인 326명을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS 활용의 하위요인인(정보품질, 정보신뢰성)이 몰입에 긍정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 둘째, 몰입은 구전의도에 유의한 영향관계가 성립됨을 검증하였다. 셋째, 사회적 자본(연결형)이 몰입과 구전의도에 긍정적인 영향관계가 성립됨을 분석하였다. 이러한 연구결과를 기초로 하여 관광산업 분야에서 소셜네트워크서비스(SNS)를 성공적인 관광콘텐츠 개발 및 마케팅 전략 수립에 활용하여 효율적인 관광 상품의 정보를 제공함으로써 미래의 잠재관광 고객 유치에 기초자료로 활용될 수 있으며, 관광산업에 실무적인 적용에 도움이 되고자 함에 의의가 있다고 할 수 있다.
최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.
최근 디지털 광고는 15초 미만의 짧은 광고를 통해 메시지를 전달해야 하며, 소셜미디어에서 광고는 소비자가 스킵하기 전까지 5초 이내에 메시지를 전달해야 한다. 광고의 길이가 짧아졌지만, 인공지능을 통한 알고리즘과 빅데이터 분석은 고객의 관심사에 맞는 메시지 전달을 가능하게 하였다. 이런 변화 속에서 짧고 효율적인 광고를 이용한 소비자 맞춤 메시지 전달의 중요성은 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 효과적인 메시지 전달을 위한 메시지 프레이밍 효과에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 비건 제품에 대한 '건강'과 '환경' 두 가지 프레이밍 효과의 차이를 살펴보았다. 건강과 환경에 대한 소비자 관심의 증가는 비건 제품에 대한 관심을 높였으며, 비건 시장은 날로 크게 성장하고 있다. 소비자가 비건 제품을 구매하는 이유는 소비자 개인의 건강을 위해서이기도 하지만, 윤리적 소비라고 할 수 있는 환경에 대한 책임감 또한 무시 못 할 요인이다. 기존 연구에서는 건강과 환경 메시지 프레이밍 간의 효과의 차이가 측정되지 못하였으며, 연구 대상도 비건 식품에 국한되었다. 본 연구에서는 주방세제 제품군을 이용하여 '건강과 환경 메시지 프레이밍' 효과의 차이를 밝혀내고자 한다.
본 연구는 MZ세대를 중심으로 가상모델의 인플루언서의 효과를 높일 수 있는 방안 연구로 전문 서비스 산업군인 의료기관을 중심으로 변수들간의 영향관계를 조사하고자 하였다. 연구 방법으로는 MZ세대를 대상으로 국내 대표 가상 인플루언서인 '로지'에 대한 인지여부를 스크리닝 한 뒤 '로지'에 대해 인지가 된 응답자들을 대상으로 연구를 진행하였다. 연구의 목적 및 결과로는 첫째, 병원을 홍보하는 가상 인플루언서의 팔로우 동기를 인지적 동기와 감정적 동기로 구분하여 가상 인플루언서 팬쉽형성과 매력도에 미치는 영향관계를 알아보고, 가상 인플루언서의 팔로우의 동기의 중요성은 성별에 따라 차이가 있는지 조절효과를 검정하고자 한다. 연구 결과 인지적 동기와 감정적 동기 모두 가상 인플루언서에 대한 팬쉽 형성과 매력도에는 긍정적인 영향관계를 가지고 있었으나 성별에 따라 남성의 경우 인지적동기가 감성적 동기보다 중요하였고 여성은 감성적 동기가 인지적 동기보다 중요한 요인으로 나타났다. 둘째, 병원을 홍보하는 가상 인플루언서의 팔로우 동기인 인지적 동기와 감정적 동기는 병원 방문의도와의 영향관계를 검정하였다. 그 결과 의료서비스산업군인 병원의 방문의도로 이끌어 내기 위해서는 가상 인플루언서의 컨텐츠 내용이 유용하고 신뢰성 있으며 소비자에게 도움이 될 만한 정보를 가진 인지적 동기만이 유의한 결과로 나타났다. 마지막으로 본 연구를 통해 특정 전문산업 군인 의료서비스 분야에서의 가상 인플루언서의 마케팅전략방안을 제시함으로써 이론적·실무적인 시사점을 제안하였다.
본 연구는 코로나 19 발생 후 여행 제재가 완화된 현재의 관광행태 변화를 분석하기 위해 소셜네트워크 분석프로그램인 TEXTOM을 활용하였다. 네이버, 구글, 다음이 제공하는 블로그, 카페, 뉴스 등을 대상으로 '국내여행', '해외여행' 키워드에 대한 데이터를 수집하였다. 사회적 거리두기가 해제된 2022년 4월~12월로 수집 기간을 정하였고, 코로나19 발생 이전인 2019년과 코로나19의 영향이 가장 심각했던 2020년은 각각 1년으로 하여 2022년과 비교 분석하였다. 텍스트 마이닝을 통하여 각각 총 80개의 핵심어를 추출하고 NetDraw를 사용하여 중심성분석을 하였다. 마지막으로 CONCOR분석을 통하여 상관관계가 있는 핵심어들을 4개로 군집화하였다. 연구결과, 2022년도의 관광행태는 코로나 발생 이전으로의 관광 회복, 각자가 선호하는 테마를 중심으로 여행의 세분화, 나라별 코로나 완화정책을 우선적으로 검색해 본 후 관광지를 선택하는 관광행태를 보인다. 코로나19 이후에 새롭게 도래하는 관광생태계에 대한 관광마케팅 전략과 관광상품 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.
대표적 소셜미디어인 유튜브는 기존 폐쇄형 콘텐츠 서비스와는 다르게 개방형 콘텐츠 서비스로 이용자들의 참여와 공유를 통하여 많은 인기를 유지하고 있다. 콘텐츠 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있는 유투브 상의 콘텐츠 확산 요인에 관한 기존의 연구들은 댓글 수 등과 같은 일반적 정보 특성 요인과 조회 수 간에 상관관계 등을 분석하는 것이 대부분이었다. 최근 네트워크 구조를 기반으로 한 연구들도 진행되었으나 대부분 콘텐츠를 이용하는 대상인 구독자나 지인 등을 중심으로 한 인적 관계 네트워크 구조 연구가 대부분이었다. 이에 본 연구에서는 실질적인 콘텐츠를 중심으로 한 네트워크 구조와 일반요인을 통합한 모델을 제시하고 확산요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 통합 모델 인과관계 분석과 함께 21,307개의 유튜브 콘텐츠를 콘텐츠 기반 네트워크 구조로 분석하였다. 본 연구를 통해 기존에 알려진 일반적 요인과 네트워크 요인들이 모두 조회수에 영향을 주는 인과관계를 통계적으로 재검증하였으며 통합적으로는 등록자의 구독자 수, 경과시간, 매개 중심성, 댓글 수, 근접 중심성, 클러스터링 계수, 평균 평점 순으로 조회 수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 네트워크 요인중 연결정도 중심성과 고유벡터 중심성은 부정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 유튜브 콘텐츠 확산에 대한 일반영향요인과 구조적인 현상을 함께 규명하였다. 본 연구는 기업들이 유튜브와 같은 콘텐츠 서비스를 통한 온라인 마케팅 활동 시 콘텐츠들의 구조적인 면을 고려할 수 있는 근거를 제공하였으며 음반산업의 수요예측이나 콘텐츠 제작 업체들의 원활한 서비스 제공을 위한 설명력있는 영향요인 및 모델이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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