스타트업은 독창적인 아이디어를 상품화하여 이윤을 만들어내는 것을 목적으로 하는 조직으로 스타트업의 신제품이 어떻게 시장에 정착할 수 있으며, 지속가능한 성장을 만들어 낼 수 있는가에 대한 연구는 스타트업의 성공에 중요한 요소라고 할 수 있다. 기존 연구에서 신제품의 시장진출 및 마케팅에 대한 연구는 다양한 방면에서 진행되었으나, 기업의 규모가 대부분 대기업이나 중소기업에 맞춰져 있어, 스타트업 관점에서의 신제품 마케팅 전략에 대한 연구는 부족했다고 볼 수 있다. 이에, 본 연구에서는 상대적으로 인지도나 인프라가 열악한 스타트업의 신제품이 어떻게 시장에서 주목을 받을 수 있는가와 이러한 주목이 스타트업의 지속가능한 성장에 어떻게 영향을 미치는 지에 관하여 프리어나운싱 마케팅 전략 활용의 관점에서 그 실효성을 분석하고자 하였다. 특히, 스타트업 신제품에 대한 프리어나운싱 마케팅 전략에서 고객경험을 향상시키는 수단으로서의 관련성, 생동감, 새로움 등의 정보 특성 요인이 확장된 통합기술수용이론의 주요 변수인 성과기대와 쾌락적 동기 하에서 고객의 구매의도에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 하였다. 연구를 수행한 결과, 스타트업 프리어나운싱 정보의 속성 중 관련성, 생동감, 새로움이 확장된 통합기술수용이론의 성과기대, 쾌락적 동기에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 성과 기대와 쾌락적 동기는 프리어나운싱 된 스타트업 신제품 구매의도에 긍정적인 영향을 미치고 있음이 나타났다. 이러한 연구결과는 신제품 프리어나운싱 마케팅 전략을 활용하여 신규 시장에 진출하는 스타트업에게 고객의 구매의도에 영향을 미치는 주요 요인을 제시하여, 스타트업이 마케팅 전략을 수립할 때 적용할 수 있는 실무적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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