• 제목/요약/키워드: One-to-one Marketing

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한국과 중국 소비자의 쇼핑 경험가치 지각과 브랜드자산 및 점포충성도의 관계에 관한 비교 연구: 대형 할인점을 중심으로 (Study on the Relationships Among Perceived Shopping Values, Brand Equity, and Store Loyalty of Korean and Chinese Consumers: A Case of Large Discount Store)

  • 황순호;오종철;윤성준
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권2호
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    • pp.209-237
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    • 2012
  • 오늘날의 소비자들은 가격, 제품의 품질 등 실용적 가치 보다 쇼핑의 즐거움, 라이프스타일의 구현, 매력적인 점포쇼핑환경, 브랜드 애착심 등의 정서적 가치를 더 중요하게 생각하고 있다. 이처럼 소비자들은 단순히 상품만을 구매하기보다는 다양한 가치를 얻기 위해 쇼핑을 한다는 사실은 여러 연구에서 제안되었다(안광호와 이하늘 2011; Mathwick 등 2001). 이렇듯 소매점포 선택과 관련한 소비자행동차원의 쇼핑경험가치와 브랜드자산에 대한 중요성과 관심이 높아지고 있지만 관련 연구는 미미한 실정이며 이와 관련한 비교문화적 연구는 매우 미비한 실정이다(황순호 2010). 본 연구는 한국과 중국의 소비자들의 소매점포 선택과 관련한 소비자행동연구의 필요에 의해 시작되었다. 또한 소비자행동분야에서 소비자 경험이 중시되면서 소매점내 쇼핑경험가치에 초점을 맞추었다. 본 연구는 정치, 경제, 사회, 문화적으로 서로 다른 한국과 중국의 소비자들을 대상으로 대형할인점 소매점포에서 고객들이 지각하는 쇼핑 경험가치와 브랜드자산과의 관계를 밝혀내고 이를 통해 점포 충성도와의 관계를 찾아내어 소매점의 쇼핑 경험가치와 관련된 시사점을 찾아내기 위한 국가 간 비교 연구를 시도하였다. 본 연구는 이론적 배경으로 쇼핑가치와 유통브랜드 자산, 그리고 점포 충성도에 대한 이론적 배경을 소개하였으며, 가설 검증을 위한 자료 수집을 위하여 한국과 중국의 대형할인점 고객들을 대상으로 한국과 중국의 대도시 (서울 과 북경) 소비자들을 표본프레임으로 설정하고, 대면 설문조사를 실시하였다. 연구의 결과 한중간 소비성향 차이 비교에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국소비자와 중국 소비자 간의 소비성향차이를 검정한 결과 중국 소비자들은 심미적 소비성향과 상징적 소비성향의 평균값이 한국 소비자들에 비해 높게 나타났으며 한국 소비자들은 쾌락적 소비성향이 중국소비자들에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 둘째, 대형할인점에 대한 한국과 중국의 브랜드 자산 지각에 대한 연구결과 중국에 비해 한국 소비자들이 브랜드 인지와 브랜드 이미지를 모두 높게 지각하는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 중국에서 편의점과 할인점 이용 고객들이 지각하는 소매점에서의 쇼핑경험에 대한 탐색적 요인분석결과 각각의 국가에 따라 각기 다른 쇼핑경험가치가 나타났다. 한국의 할인점에서는 소비자이익 가치, 심미성가치, 유희성 가치가 중요한 쇼핑가치로 도출되었다. 또한 중국의 할인점에서는 유희성 가치, 심미성 가치, 소비자이익 가치, 서비스우수 가치가 중요한 쇼핑경험가치로 도출되었다. 이러한 연구의 목적에 대한 실증적 분석을 바탕으로 한국과 중국의 대형할인점 소비자들의 쇼핑경험가치과 브랜드자산을 바탕으로 한국의 대형할인점에 있어서 경험가치의 이론적 중요성에 관한 새로운 통찰력을 제공하여 주며 충성도 제고에 있어서 브랜드관리의 중요성에 대한 이론적 시사점을 제공하여 준다. 이와 더불어 유통의 국제화 시대에 있어서 대형할인점의 국제화에 요구되는 한국과 중국 간의 고객 가치의 차이점에 대한 비교문화적 관점에서 중요한 실무적 시사점을 제시한다. 즉, 해외유통전략을 실행하는데 있어서 쇼핑가치에 기반한 현지화 전략의 중요성에 대한 시사점을 제시하여 주며 국가차원에서의 차별적 유통전략의 개발 필요성을 제안하여 준다.

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소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝결과 시각화: N라면 사례 분석 연구 (Visualizing the Results of Opinion Mining from Social Media Contents: Case Study of a Noodle Company)

  • 김유신;권도영;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.89-105
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    • 2014
  • Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

PL의 브랜드확장이 소비자태도에 미치는 영향에 관한 연구 : 모브랜드 적합도 인식 차이의 조절효과를 중심으로 (The Effect of Brand Extension of Private Label on Consumer Attitude - a focus on the moderating effect of the perceived fit difference between parent brands and an extended brand -)

  • 김종근;김향미;이종호
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권4호
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    • pp.1-27
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    • 2011
  • 브랜드확장은 다양한 마케팅 영역 중에서도 전통적으로 활발하게 연구가 진행되어 왔던 영역으로서, 본 연구는 최근 그 중요성이나 활용도가 급증하고 있는 PL(Private Label)제품에 대해 브랜드확장의 개념을 활용하여 차별적으로 접근하고자 하였다. 최근 PL제품에 관한 마케팅연구가 활발하게 진행되고 있으나, 대부분 기존 틀에서 크게 벗어나지 못한 채 단순한 적용에 그치고 있으며, 특히 브랜드확장에 관련된 연구들에서도 PL시장의 특성을 제대로 반영하고 있다고 볼 수 없다. 특히 PL제품의 확장에 있어서는 두 가지 모브랜드가 존재할 수 있는데, 이에 대한 연구는 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 확장 PL제품의 태도에 영향을 미치는 변수로서 두 가지 모브랜드인 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도를 제시하였다. 또한 개별 모브랜드가 PL제품의 태도에 미치는 영향은 개별 모브랜드와 확장 PL제품간 유사성에 의해 상이할 것이라고 제안하였으며, 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도에 영향을 미치는 변수로서 신뢰와 만족을 제시하였다. 분석결과 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도 모두 확장 PL제품의 태도에 유의한 영향을 미쳤으며 동시에 적합도 정도에 따라 그 영향력이 상이함도 실제 데이터를 통해 검증하였다. 즉 확장 PL제품의 태도는 모브랜드의 적합도가 보다 강하게 형성된 모브랜드의 영향을 더 크게 받는 것을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 향후 PL제품을 확장할 경우 소비자가 보다 긍정적인 태도를 갖고 있는 모브랜드에 기초하여 해당 모브랜드와의 연상이 강하게 나타날 수 마케팅 전략을 구사할 필요가 있을 것이다.

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웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로 (Intelligent Brand Positioning Visualization System Based on Web Search Traffic Information : Focusing on Tablet PC)

  • 전승표;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.93-111
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    • 2013
  • 최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

소비자 감성 기반 뷰티 경험 패턴 맵 개발: 화장품을 중심으로 (Development of Beauty Experience Pattern Map Based on Consumer Emotions: Focusing on Cosmetics)

  • 서봉군;김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.179-196
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    • 2019
  • 최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

사고가 시각을 바꾼다: 조절 초점에 따른 소비자 감성 기반 웹 스타일 평가 모형 및 추천 알고리즘 개발 (Individual Thinking Style leads its Emotional Perception: Development of Web-style Design Evaluation Model and Recommendation Algorithm Depending on Consumer Regulatory Focus)

  • 김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.171-196
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    • 2018
  • 본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

광고모델 특성이 구매의도와 브랜드태도에 미치는 영향 (A Study of the Effect of Model Characteristics on Purchasing intentions and Brand Attitudes)

  • 김성덕;윤명길;김기수
    • 유통과학연구
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    • 제10권4호
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    • pp.47-53
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    • 2012
  • 현대의 많은 기업은 경쟁사에 비해 자사기업의 제품에 대한 긍정적인 이미지를 증대시키기 위해 광고에 많은 노력을 기울여왔고, 최근 들어 멀티미디어의 급속한 발달은 광고의 효용성을 크게 증대시켰다. 이러한 상황에서 최근 소비환경의 급속한 변화는 수많은 브랜드를 양산해내고 있다. 또한 보통 소비자들이 쉽게 접하고 기업의 이미지의 제고를 통하여 시장우위를 점하기 위해서는 광고기법을 많이 활용할 수밖에 없다. 이러한 현대 광고행태는 모델이 차지하고 있는 비중을 더욱 커지게 만들고 있다. 따라서 본 연구는 광고모델의 유형별 특성을 검토해 보고자 하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위한 자료는 20대 이상의 대학생 남녀 230명을 대상으로 2011년 10월 20일부터 11월 5일까지 수집되었다. 또한, 광고모델의 특성이 구매의도와 브랜드 태도에 미치는 영향의 요인을 조사하기 위하여 수집되었으며, 자료의 수집은 20대 대학생 230명을 대상으로 수행하고, 조사방법으로는 설문지조사법을 이용하여 조사요원들이 1부씩 배부하여 회수하는 방법으로 연구를 진행하였다. 40부씩 5가지 모델의 사진이 첨부된 설문지를 통하여 광고모델별의 중점적 특성에 대해 파악한다. 결과를 요악하여 보면 구매의도에 미치는 광고모델의 특성과 브랜드 태도에 미치는 특성은 서로 비슷하지만 상이한 점을 찾아 볼 수 있다. 첫째, 구매의도에 미치는 영향으로는 신뢰성과 효율성이라는 결과가 도출되었다. 구매의사가 강하든 강하지 않든 고객들은 광고를 통한 구매의도의 영향을 받을 때 이 두 가지 특성을 가장 많이 고려한다는 결과이다. 광고를 통한 제품의 신용적인 면과 광고내용의 전달력을 위주로 판단하는 경향으로 드러났다. 둘째, 브랜드태도에 미치는 영향으로는 외향적 특성, 신뢰성, 효율성이라는 결과가 도출되었다. 브랜드 태도는 소비자나 고객이 그 기업에 대해 갖는 태도라고 할 수 있다. 이렇듯 구매 후에도 생성이 되고 소멸이 되는 이 브랜드 태도는 기업이 가장 강구하는 부분이다. 브랜드를 대신하여 광고를 하는 광고모델에 따라 브랜드 태도는 달라진다. 이 점을 유의하여 보았을 때, 광고모델의 외향적인 특성 또한 중요시 된다는 결과가 도출되었다. 따라서, 광고모델의 특성이 구매의도와 브랜드태도의 미치는 영향 중에서 브랜드 태도는 외향적 특성이 추가되어졌다. 이 도출의 결과는 브랜드 태도를 형성하는데 있어서 광고모델의 이미지가 직관된다고 설명이 되어 진다. 이렇듯 고객은 광고를 통해 소비자를 유혹하며, 광고상품에 대해 구매를 끌어당길 수 있다. 하지만 기업의 브랜드에 대한 긍정적인 태도를 확보하기 위하여 광고모델의 외향적인 이미지 또한 중요하다. 예를 들어 박경림은 10년 전 쯤 화장품 광고를 찍은 적이 있었다. 화장품 모델로 활약하며 토크프로그램에서 화장품 광고와 밀접한 말실수를 통해 손해배상을 하게 된 적이 있다. 당시 그 화장품을 구매한 고객들은 고액에 해당되는 금액 환불을 요구하였다. 이렇듯 기업 즉 브랜드의 얼굴을 맡는 역할은 광고모델이라 할 정도로 큰 역할을 하고 있는 것이다. 본 연구의 한계점으로는 대학생을 중심으로 한 점이 가장 큰 한계점이라고 지적할 수 있다. 또한 설문지 수가 230부에 불과하다는 점이 다소 부족함을 느끼게 만드는 요인이다. 더 나아가서, 광범위한 분석이 아니라 세분화하여 구체적인 분석을 도출할 수 있어야 했는데, 그러한 점이 본 연구의 한계점이라 할 수 있다. 향후 연구는 이러한 부족한 부분을 보완하고, 더욱 발전적인 방향으로 논의가 진행될 수 있도록 해야겠다.

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서비스실패의 심각성과 복구만족이 고객-기업 관계회복에 미치는 영향 : 실패이전과 복구이후 고객애정, 고객신뢰, 충성의도의 이월효과 및 역학관계 비교를 중심으로 (The Roles of Service Failure and Recovery Satisfaction in Customer-Firm Relationship Restoration : Focusing on Carry-over effect and Dynamics among Customer Affection, Customer Trust and Loyalty Intention Before and After the Events)

  • 라선아
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권1호
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    • pp.1-36
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    • 2012
  • 서비스실패는 고객이탈의 주요 원인이다. 오늘날과 같은 공급과잉의 치열한 경쟁시장에서 서비스실패로 인한 결과는 단순한 고객불평에서 끝나지 않고 해당기업에 대한 대중 소비자의 반기업정서를 유발할 만큼 치명적일 수 있다. 따라서 효과적인 복구전략 개발을 위해, 실패와 복구에 대한 고객반응을 심도있게 설명할 수 있는 연구가 필요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 서비스실패와 복구를 '고객-기업 관계의 위기와 회복'이라는 관점에서 조망하여, 복구만족도 수준에 따라 고객애정, 고객신뢰, 충성의도의 이월효과와 심각성의 직접 효과 및 실패 이전과 복구 이후 시점간 관계특질변수들의 역학관계변화도 비교분석하였다. 분석결과, 일단 실패가 발생하면 복구만족수준에 상관없이 충성의도는 미래로 이월되지 않았고, 실패의 심각성은 충성의도에 유의한 부정적 영향을 미쳤다. 다시 말해 실패의 발생으로 그 무엇보다도 고객충성도가 가장 큰 타격을 입었다. 다행히 충성의도의 선행변수인 고객애정과 신뢰는 복구만족이 높은 경우 실패 이전에서 복구 이후로 이월효과를 보였다. 복구만족이 낮은 경우는 이월효과가 전혀 발견되지 않았고, 실패의 심각성이 문제시되어 신뢰와 애정의 회복에 장애물로 작용했으며, 과거에 비해 고객애정의 충성의도에 대한 직접 효과도 감소하였다. 일단 실패가 발생한 후에는 복구수준과 상관없이 충성의도 형성에 있어 고객신뢰의 중요성이 급증했다는 점도 중요한 발견점이었다. 연구결과를 통해, 실패복구상황에서 고객층성도 재구축을 최종 지향점으로 삼되, 그 과정에서 무엇보다도 신뢰의 회복을 최우선 목표로 설정해야 하고, 심각한 실패일수록 반드시 높은 복구 만족도를 달성해야 한다는 교훈을 얻었다. 복구만족의 조절효과 및 실패심각성과의 상호작용 패턴에 대한 흥미로운 발견을 바탕으로 이론적, 관리적 시사점을 도출하였으며 연구의 한계와 향후 연구과제에 대해서도 논의하였다.

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CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.