This study aims to analyze the cosmedical cosmetics market and the nature of customer through the social big data analysis. More than 80,000 posts were analyzed using R program. After data cleansing, keyword frequency analysis and association analysis were performed to understand customer needs and competitor positioning, formulated several implications for marketing strategy sophistication and implementation. Analysis results show that "prevention" is a new and essential attribute for appealing target customers. The expansion of the product line for the gift market is also suggested. It has been shown that there is a high correlation with products that can be complementary to each other. In addition to the traditional marketing technique, the social big data analysis based on evidence was useful in deriving the characteristics of the customers and the market that had not been identified before. Word2vec algorithm will be beneficial to find additional.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.6
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pp.254-260
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2019
Recently, a self-camera that generates and distributes a large amount of moving images has been rapidly increasing due to the appearance of SNS such as Facebook, Instagram, and Tweet using mobile. In particular, the amount of SNS connections using mobile phones is significantly increasing in terms of usage, number of connections, and usage time. However, the use of a self-recording system using a smartphone by itself is extremely limited not only in terms of usage but also in frequency of use. In addition, the conventional unattended recording system is a very expensive system that automatically records and tracks an object to be photographed using an infrared signal. Therefore, this paper developed a low cost unmanned recording system using mobile phone. The system consists of a commercial mobile camera, a servomotor for moving the camera from side to side, a microcontroller for controlling the motor, and a commercial wireless Bluetooth earset for video audio input. And it is an unmanned automation system using mobile, and anyone can record image by self image tracking.
This study investigates the posting strategies of influencers for sales: what kind of contents should the influencers provide and how? Influencers used to have seven days of advertising period before the event date (sales begins) and provide both (or either) commercial and (or) non-commercial contents. Some influencers have large number of followers, while others have very small followers. We empirically investigated whether the sequence of posting the commercial and non-commercial contents influence sales, and whether such effects are susceptible to the size of followers. Through the analysis of 1,153 events of 298 influencers on Instagram, we found that commercial contents are more important than non-commercial contents for both small and large influencers. In more detail, the quantity of commercial contents is very important for the large influencers, while the quality of commercial contents is important for small influencers.
A smiling face usually has a positive effect on interpersonal relationships by delivering a warm impression. However, the stereotype content model and compensation effect between warmth and competence suggested that warmth perceptions caused by a smiling face could influence competence perceptions negatively. This study examined the negative impact of the advertising endorser's smile on purchase intention in an expensive product category by adopting the self-construal level. The study results showed that consumers with independent-self construal (vs. interdependent self-construal) showed a lower purchase intention when exposed to an ad containing an endorser's smile. In comparison, consumers with interdependent-self construal (vs. independent self-construal) showed a lower purchase intention when exposed to an ad without an endorser's smile. Thus, this study demonstrated a moderating role of self-construal in the relationship between advertising endorser's smile and purchase intention. These findings provide valuable theoretical and practical implications for effective advertising strategies in the expensive product category.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.7-14
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2020
This study was conducted as an exploratory study to redefine and examine what differences from native advertisements defined in previous studies through analysis of the types and formats of native advertisements appearing on media platform. A total of 159 samples in their twenties, and the results of looking at native ads currently appearing on media platform are as follows. First, native ads were running in the order of YouTube, Instagram, and Facebook. Second, it can be seen that it is being executed as a targeted advertisement for the 20s. Third, we could see that native ads are being executed a lot in the form of content or feed. It can be seen that the evolution of native advertising is being executed centering on content, focusing on fun and interest in the form of video, and its form and type are gradually evolving around the platform.
This study analyzes the characteristics of fashion flex, which have recently spread on social media. The study was conducted with big data analysis that derived flex keywords from news articles and social media as well as case studies that collected 136 posted images on Instagram to analyze the content. The meaning of flex was positively accepted based on big data results. Flex was also a buzzword frequently used on social media as well as a symbolic meaning when discussing luxury goods or fashion brand experiences. The characteristics of fashion flex in social media were largely divided into three categories. First, conspicuous consumption is considered an active expression of individual fashion tastes or self-oriented consumption and emphasizes individuality through consumption. The second characteristic is that the public actively participates in events or fashion flex challenges. People use similar fashion styles or products to participate in playful social interactions with others using various Instagram functions. Finally, acts of pursuing psychological well-being in social media were used as the term flex in a broad sense and were shown to actively explore fashion-related materials and experiences for individual happiness. This study found that the meaning of existing conspicuous consumption is transforming into positive consumption, such as the expression of taste-based identity or the seeking of fun and psychological well-being. It is also meaningful that fashion has become an effective means to express individuality and taste in expressing flex.
The main purpose of this study is to investigate the effects of social-face sensitivity and SNS social capital on ethical consumption in Korea. Online survey was conducted on 313 adults randomly sampled across the country. The results show that formality had relatively strong positive effect on ethical consumption. But, shame-consciousness had negative effect on ethical consumption. Secondly, the more bridging social capital on SNS, the higher ethical consumption. Lastly, it turned out that Twitter users have more positive ethical consumption than Instagram users. This study revealed for the first time the fact that social-face sensitivity could be a significant predictor of ethical consumption.
Nowadays, the cosmetic and fashion industries are paying attention to influencer marketing on Instagram. In this study, we determined whether electronic word of mouth (e-WOM) communications were affected by the following parameters: the influencer's information source, message sidedness, and consumer's regulatory focus. The experimental design of this study is a three-way mixed ANOVA, which comprises of 2 (influencer information source: expert vs general consumer) × 2 (message sidedness: two-sided message vs one-sided message) × 2 (consumer regulatory focus: promotion focus vs prevention focus) structure. The data for this research study was obtained by distributing a questionnaire to 410 subjects. The participants were aged between 20 and 39 years and lived in Seoul and Gyeonggi areas. In total, the data of 396 subjects was analyzed with the help of SPSS 25.0 statistical program: frequency analysis, reliability analysis, t-test, three-way ANOVA, and simple main effect analysis were performed. The analysis results were as follows: First, influencer information sources and consumer regulatory focus exhibited a significant interaction with consumers' e-WOM intentions. Second, message sidedness and consumer's regulatory focus exhibited a significant interaction with e-WOM intentions. Third, influencer information source and message sidedness exhibited a significant interaction with consumers' e-WOM intentions. Based on these findings, the type of influencer's information source and the consumer's regulatory focus was taken into consideration while marketing cosmetics on Instagram. Moreover, influencer marketing strategies must be used to evaluate message sidedness. This would help us gauge the consumer's attitude towards advertisements.
People use various tools to present themselves including Social Network Services(SNS hereafter). This study categorized three types of presentation of self, which are genuine, ideal, and social self, and based on Goffman's Impression Management Framework, investigated if these types of presentations have any patterns related to SNS posting styles. Especially, we focused on the styles of hashtags including if hashtags are used in the main tests, if hashtags are hidden, and what kinds of words are used for hashtags. Using 450 posting data uploaded to the Instagram, we found that the posting presenting ideal self show very high rate of using hidden hashtags(98%) and using common expressions(97%), which are not the case for genuine and social self types. This results imply that people concern more about their impressions especially when they present their ideal self on SNS, partially confirming Goffman's Impression Management Framework.
As Internet technology develops, SNS users are increasing. As SNS becomes popular, SNS-type crimes using the influence and anonymity of social networks are increasing day by day. In this paper, we propose a fake account classification method that applies machine learning and deep learning to statistical and image data for fake accounts classification. SNS account data used for training was collected by itself, and the collected data is based on statistical data and image data. In the case of statistical data, machine learning and multi-layer perceptron were employed to train. Furthermore in the case of image data, a convolutional neural network (CNN) was utilized. Accordingly, it was confirmed that the overall performance of account classification was significantly meaningful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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