• Asia Marketing Journal
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• 제10권1호
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• pp.25-64
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• 2008

요즘 신문 광고를 보면 자주 볼 수 있는 광고 형식이 있다. 그것은 00 마케팅 대상, 00 신문 선정 올해의 최고 히트 제품, 스포츠 신문 선정 올해의 10대 제품, 00 협회 컨설팅 선정 고객 만족도 최우수 제품, 00부 선정 올해의 벤처 기업 등 정부나 언론 기관, 그리고 비영리 성격의 제 3 기관에서의 수상 사실을 광고 소재로 활용하는 수상(award winning) 광고이다. 그 동안 선행 연구에서는 브랜드, 가격, 제품 외관, 제조회사 정보, 보증 등을 품질을 나타내는 단서로서 주목해 왔으나 제 3 기관의 추천의 효과에 대해서는 연구가 비교적 적은 편이다. 이번 연구는 기존 연구에서 다루지 않았던 제 3 기관의 추천을 수상 맥락(award context)에서 확인해 봄으로써 제 3 기관 추천과 관련된 연구 범위를 다양화했다는데 의의를 둘 수 있다. 지금까지 소비자 관점에서 제 3 기관의 추천 효과를 조절하는 변수들에 대한 연구들은 진행되었으나 기업 관점에서 마케팅 변수들의 조절 효과를 검토한 연구는 없다고 판단하였다. 따라서 본 연구는 제 3 기관의 수상 정보가 주는 효과를 이론적 범주에서 설명하고, 실험을 통해 이러한 과정에서 마케팅 변수들의 조절 효과를 확인하였다. 연구 결과 제 3 기관의 수상 정보는 소비자들의 제품 구입 의도를 높이는데 긍정적인 역할을 하는 것으로 나타났고 제품 타입, 판매 채널과 같은 마케팅 변수들이 이 과정을 조절하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 외재적 단서 중 하나인 지각된 가격은 제품 타입에 따라 역할이 상이했는데 경험재의 경우에는 제 3 기관의 수상 정보와 독립적으로 구매 의도에 영향을 주었고 탐색재의 경우에는 소비자 구매 의도에 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 이번 연구 결과로부터 마케팅 실무에 활용할 수 있는 몇 가지 시사점들을 추론해 보면 가격이 비교적 고가이고 고객과의 직접 접촉을 통해 판매가 가능하며 소비자들이 내재적 단서를 통해 품질을 평가하기 어려운 경험재의 경우 제 3 기관의 수상 형태의 추천 효과가 극대화될 수 있는 조건이라고 말할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.