본 연구에서는 서울시 도시 브랜드 I SEOUL U에 대한 인식과 평가를 분석하기 위하여 온라인 빅데이터를 대상으로 한 텍스트마이닝 분석을 수행하였다. 이를 위하여 데이터 수집 및 분석을 위한 처리 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하였고 'I SEOUL U' 키워드를 분석키워드로 선정하였다. 키워드 분석 결과 I SEOUL U와 관련된 키워드는 첫째, 비즈니스와 마케팅 관련 용어로서 팝업 스토어, 갤러리, 공동 브랜드, (축제 등) 개최, 상품, 민간기업, 온라인 등이다. 둘째, 이벤트 관련 용어로서 한강, 식목일, 나무 심기, 홍대, 크리스마스, 마포구, 중구, 세종대, 축제거리 등이다. 셋째는 홍보 관련 용어로서 로봇공학박사 데니스 홍, Government, 조형물, Korea 등이었다. N gram 분석 결과에서는 서울시 브랜드로서 공익적 성격의 도시 브랜드인 I SEOUL U의 경우에도 민간 기업의 상업 활동에 많은 기여를 하는 것으로 밝혀졌다. 연결 중심성 분석에서는 비즈니스 및 마케팅, 이벤트, 홍보 등의 범주가 도출되었다. 매트릭스 분석에서는 제품 판매와 관련하여 주로 팝업 스토어의 아이템들이 많고 공동 브랜드 형태의 제품들이 개발되는 것으로 나타났다. 토픽 모델링에서는 총 10개의 토픽이 추출되었고 상업적 활용과 이벤트 축제에 관한 정보 니즈가 많은 것으로 나타났다.
This study empirically analyzed the influence of fashion brands' marketing issues on actual sales and consumer preference-focusing on evaluation trends of brands over time by using the theoretical background and big data provided through literature. This study examined the influence of three fashion brands (Balenciaga, Vetements, and Off-White) that have recently seen a drastic increase in the number of searched volumes through social networks. To identify the consumer-brand evaluations and trends and the marketing issues, the time period was divided into Groups A and B, which are from 2014 to 2015 and from 2016 to 2017, respectively. This study analyzed the frequency of overlapping keywords by using the R program to graphically visualize the changes over the timeline. Specifically, this analysis extracted data mainly related to bags, wallets and accessories for 2014-2015, but in 2016-2017, all four brands saw a vast increase in the frequency of searching product keywords related to clothing and footwear, and newly extracted ones were the top keywords. When analyzing the big data with these keywords as indicators, I confirmed that the products related to bags, wallets, and accessories were shifted to those related to apparel and footwear. Consumers previously recognized luxury brands such as Balenciaga as accessories-oriented brands that were focused on handbags and sunglasses, but now they are gaining popularity and recognition among consumers as a fashion brand.
The purpose of this study is to segment the mobile phone users based on the flow types and to understand the differences in mobile phone usage behavior between the segmented groups. The 'flow' construct, which was introduced first in marketing by Hoffman and Novak[44], has been used as an important keyword for understanding consumer behavior on the World Wide Web. In this paper, we will try to use the flow aspect for the mobile market segmentation, which is one of the most fundamental tools for developing a successful marketing strategy on the mobile phone service market. We collected survey data from consumers and analyzed the data with the SPSS 12.0 package where we did ${\chi}^2$-test, factor analysis, one-way ANOVA and cluster analysis. Main results of this study are as follow. First, the flow types of the mobile phone users were classified into five types, which are named as the 'Flow' type, 'Apathy' type, 'Anxiety' type, 'Boredom' type, 'Control' type. Second, most of the results related to the usage of mobile phone service showed statistically significant differences between flow types. These findings suggest that the mobile phone service marketers should consider the various flow types of users and work out effective market segmentation strategies based on these consumer flow types.
With the advent of text analytics, VOC (Voice of Customer) data become an important resource which provides the managers and marketing practitioners with consumer's veiled opinion and requirements. In other words, making relevant use of VOC data potentially improves the customer responsiveness and satisfaction, each of which eventually improves business performance. However, unstructured data set such as customers' complaints in VOC data have seldom used in marketing practices such as predicting service time as an index of service quality. Because the VOC data which contains unstructured data is too complicated form. Also that needs convert unstructured data from structure data which difficult process. Hence, this study aims to propose a prediction model to improve the estimation accuracy of the level of customer satisfaction by combining unstructured from textmining with structured data features in VOC. Also the relationship between the unstructured, structured data and service processing time through the regression analysis. Text mining techniques, sentiment analysis, keyword extraction, classification algorithms, decision tree and multiple regression are considered and compared. For the experiment, we used actual VOC data in a company.
Purpose - The purpose of this study was to examine the recent popular consumption trend, the hocance phenomenon, using social media big data. The study intended to present practical directions and marketing measures for the recovery and growth of the hotel industry after COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - Big data analysis has been used in various fields, and in this study, it was used to understand the hocance phenomenon. For three years from January 1, 2018 to December 31, 2020, we collected text data including the keyword 'hocance' from the blog and cafe of NAVER and Daum. TEXTOM and UCINET 6 were used to collect and analyze the data. Findings - According to the results of analysis, the words such as 'hocance', 'hotel', 'Seoul', 'travel', 'swimming pool', 'Incheon', 'breakfast', 'child' and 'friend' were identified with high frequency. The results of CONCOR analysis showed similar results in all three years. It has been confirmed that 'swimming pool', 'breakfast', 'child' and 'friend' are important when deciding on the hocance package. Research implications or Originality - The study was differentiated in that it used social media big data instead of traditional research methods. Furthermore, it reflected social phenomena as a consumption trend so there was practical value in establishing marketing strategies for the tourism and hotel industry.
본 연구에서는 최근 온라인 소셜미디어 서비스로 각광받고 있는 트위터 상에 게재되는 메세지의 특성이 메세지의 재전달에 미치는 영향을 전달 빈도와 전달 속도 관점에서 분석함으로써 소셜네트워트 환경하에서의 정보확산 체계를 탐구하고자 하였다. 이를 위해 최근 소셜미디어 상에서 많이 언급되고 있는 정치, 연예, 스포츠, 유명인, 최신 디지털 제품과 같은 사회적 관심사를 나타내는 여덟 가지 주요 키워드(예: 무상급식, 반값등록금, 나가수, 평창, 김연아, 박태환, 아이폰, 갤럭시)을 선정하였다. 또한 트위터 메세지의 특성을 정의하기 위한 기준은 기존 문헌연구를 통해 개인의견, 하이퍼링크 포함 메세지, 하이퍼링크 및 개인의견 포함 메세지, 단순 재인용 등의 네가지 유형을 적용하였으며 이들 주요 키워드와 메세지 유형별로 트위터 트위터 메세지의 재전달 빈도와 재전달 속도를 측정하였다. 2011년 6월부터 2011년 7월까지 수집된 81,472개의 1회 이상 재전달된 트위터 메세지에 대한 분석을 통해, 재전달 트위터 메시지의 50퍼센트 이상이 특정 키워드에 대한 개인의견을 표현한 메시지임을 알 수 있었다. 아울러 표본 트위터 메세지 중 하이퍼 링크를 포함한 메세지가 가장 빠른 메세지 재전달 시간을 보이는 것을 알수 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 메시지의 고유 특성이 온라인 소셜 미디어 상의 정보확산 패턴에 중요한 영향요소로 작용하고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 트위터와 같은 온라인 소셜 미디어는 더 이상 단순한 의사소통 도구가 아닌 다양한 사회현상에 대한 사용자의 개인적 의견을 피력하고 상호간의 심도있는 논의가 가능한 현대사회의 중요한 커뮤니케이션 플랫폼으로 발전하고 있으며 정보기술이 이러한 의사소통 혁신에 중요한 요소로 작용하고 있다는 것을 이해 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 온라인 소셜 미디어상의 정보확산에 대한 기존의 학문적 지식을 증대키고 실무적으로 기업이 고객과 소통하는 데 있어 온라인 소셜 미디어를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 대한 실질적인 방향을 제시할 것이라 기대된다.
최근 '바이럴 마케팅' 으로 인해서 홍보에만 치중하는 블로그 게시물 등으로 인해 소비자의 불신이 깊어졌다. 또한, 이용후기를 거짓으로 작성하거나, 과장 확대하는 등의 마케팅 사업은 신문이나 TV 광고에 비해 가격이 저렴하면서도 효과가 커 각광받는 사업 중 하나로서 광고비 규모는 2016년 기준 '3조 3941억'으로 주요 광고수단으로 자리잡고 있다. 이러한 '바이럴 마케팅'으로부터 정보를 걸러주는 도구가 필요한 인터넷 환경이 되었다. 본 논문에서 제시하는 가짜 리뷰 필터링 어플리케이션 ADDAVICHI는 사용자가 '이벤트', '맛집' 등의 컨텐츠를 검색하면 블로그 키워등, 총 검색수, 신뢰도, 만족도 등을 추출하고 분석하여 제시한다. 신뢰도는 블로그에 있는 광고게시물 수와, 전체 게시물 수를 보여주고, 만족도는 신뢰도에서 걸러진 청정 게시물을 긍정 게시물과 부정게시물로 나눠서 보여준다. 마지막으로 키워드는 긍정 게시물에서 나온 리뷰 상위 세 단어 리스트를 보여준다. 이러한 방법으로 사용자가 광고 글로부터 벗어나서 정보를 해석할 수 있도록 지원한다.
Commercial space, the types of which have been increasingly various and changing rapidly, has been generating new marketing concepts for space. Especially as the environmentally friendly lifestyle spreads around, the component of natural landscape such as plant, stone, or water has been used as an important part in space design, freshly imprinting the brand image beyond the idea of simple interior property. By combining commercial space design with 'the component of the natural landscape', we can improve the brand image, create the newness in the space, lead customers to stay longer in the space, and reinforce the decorative effect. The parts of the commercial space to which we can apply the element of natural landscape are facades, walls, floors, and show windows. Various examples of real application are found according to the areas of business and goods displayed. This thesis attempts to maximize the effect of commercial space by examining and analyzing various instances of space and provide the ways of applying the space that contains an aesthetic value. For the research, 60 articles, theses, reports that have the keyword related to interior landscape and marketing strategy in commercial space were used as references. From the references, 70 cases were selected and analyzed to find landscape application patterns. Also, 4 store cases that landscape application have been the key to their success were selected for the survey. In doing this, I presented the readers with the packaging technique which improves brand image, the effect of stage direction which helps sensitive communication with users, the application as interior structure and the effect of an object that is useful to aesthetic effect in the commercial space. Finally, I endeavored to provide possible problems to be produced when applying the natural element in the commercial space and matters to be attended to in the management.
The purpose of this study is to research consumers' perception of the HiSeoul fashion show, which is being used by new designers as a means of promotion, and to propose a strategy for revitalizing new designer brands. This was done in order to secure basic data from fashion consumers, to help guide marketing strategies and promote rising designers. In this research, the consumers' perception of HiSeoul fashion show was verified using text-mining, data refinement and word clouding that was undertaken by TEXTOM3.0. Also, semantic network analysis, CONCOR analysis and visualization of the analysis results were performed using Ucinet 6.0 and NetDraw. "HiSeoul fashion show" was used as the keyword for text-mining and data was collected from March 1, 2018 to April 30, 2019. Using frequency analysis, TF-IDF, and N-gram, it was also shown that consumers are aware of places where shows are held, such as DDP and Igansumun. It was also revealed that consumers recognize rising designer brands, designer's names, the names of guests attending the show and the photo times. This study is meaningful in that it not only confirmed consumers' interest in new designer brands participating in the HiSeoul Fashion Show through big data but also confirmed that it is available as a marketing strategy to boost brand sales. This study suggests using HiSeoul show room to induce consumer sales, or inviting guests that match the brand image to promote them on SNS on the day the show is held for a marketing strategy.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.315-320
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2023
Covid-19 is rapidly changing the global society. In particular, as the online connected world has become more important in recent years, new communication methods such as VR, AR, and metaverse have emerged as global trends. As social interest in technologies such as metaverse, blockchain, and NFT continues to grow, this study aims to understand the concept of NFT, which is being illuminated as a global trend keyword, and to examine the current status of the global fashion industry. As a result of examining NFT application cases of fashion brands that have grown rapidly since Covid-19, the use of NFT in the global fashion industry can be largely classified into three categories - Collection and Investment Type, Game Type NFT, Marketing and Event Type NFT. Based on this, We expect that this study will be used as basic data to actively utilize NFT, which is still in its infancy, to prepare a plan to revitalize the domestic fashion industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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