프랜차이즈 경쟁의 심화에 따라 기업은 프로모션에 상당한 재원을 투자하고 있으며, 이에 프로모션의 효과 측정의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 프랜차이즈 외식 산업에서 이러한 프로모션의 효과를 조사하기 위해 대표적 소셜 네트워크 서비스인 트위터 데이터를 경험적으로 분석하였다. 먼저 프로모션의 간격과 기간, 그리고 계절이 프로모션의 효과에 영향을 미치는 요인임을 통계적으로 입증했고, 나아가 각 요인별로 프로모션의 효과에 영향을 미치는 배경을 파악하여 외식 산업 내 기업의 업종에 따른 프로모션 전략을 제안하였다.
웹 기술의 발전과 스마트폰의 보편화는 인터넷을 활용한 소셜미디어 이용자 수를 폭발적으로 증가 시켰다. 이로 인해 기업에서는 소셜미디어를 주요 마케팅 수단으로 인지하고 다양한 SNS채널을 운영하고 있다. 특히 한정된 자원으로 비즈니스를 실행하는 스타트업(Start-up)에게 소셜미디어는 적은 비용으로 많은 잠재고객들을 만날 수 있는 효율적인 마케팅 수단으로써 활용되고 있다. 본 연구는 소셜미디어 이용자의 네 가지의 개인특성에 따른 만족도와 구매의도와의 영향관계를 분석하였고 소셜미디어 콘텐츠 유형과 구매의도간의 관계에 있어 만족도의 매개효과를 측정하였다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 콘텐츠를 세 가지 유형으로 분류하고, 대표적인 숙박관련 스타트업 중 하나인 '민박다나와(이하, 민다)' 페이스북의 팬(fan) 200명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문은 총 145부가 회수되었고 회수된 설문 전체를 SPSS 18.0을 통한 통계분석에 이용하였다. 실증 분석 결과 홍보성, 정보성, 소통성의 세 가지 유형의 콘텐츠 모두 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그 중 홍보성 콘텐츠는 만족도가 구매의도에 매개 역할을 하고 있음이 확인되었다. 그리고 이용자 개인특성은 콘텐츠 유형에 따라 부분적으로 만족도에 조절 효과를 하는 것으로 나타났다. 따라서 소셜미디어 콘텐츠는 소비자의 만족과 구매에 중요한 영향을 미치기 때문에, 스타트업이 시장에서 경쟁우위를 선점하기 위해서는 체계적인 콘텐츠 분석과 기획을 통해 지속적으로 고객과 소통하는 운영전략이 필요하다. 본 연구의 결과를 통해 스타트업에게 효율적인 소셜미디어 마케팅 전략구축 방안과 인터넷 이용자의 특성을 고려한 콘텐츠 활용 방안에 대한 시사점을 제시하였다.
Recently, with the development of technology, social network service (SNS) has become a hot topic. Lots of companies are now making online marketing strategy to promote their products and brand identities using SNS. Through these strategies, companies can produce more profit as well as make better brand images by performing online public relations. Among the SNSs, Facebook has a lot of users, it has been regarded by companies as a suitable platform with respect to online marketing for latent customers. The companies of today typically have at least one account and a Facebook page, and constantly make relationships with customers. However, companies have been thoughtless in this process, and usually provide information to customers through one-way communication. Based on this phenomenon, a study was conducted herein on how to use Facebook pages for promoting products and brand identities, keeping good relationships between companies and customers. This study assumed that the types of interaction on Facebook pages and user involvement are the key factors affecting decision making of purchase. Four types of Facebook pages which were made virtually were used in analysis with 56 participants who were selected for the experiment. The results indicated partial verification of the hypothesis. Particularly, product involvement had an effect on decision making of purchase in all conditions. According to these results, it can be explained that there are close relationships between the psychological status of online behaviors and Facebook corporate pages. In addition, through linear tendency of this phenomenon, this can infer how to setup a positive relationship with latent customers and make improve brand images of products.
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.
본 연구는 명품 패션 스타트업 플랫폼인 발란·트렌비·머스트잇 3사를 연구대상으로 선정하여, 각 3사의 온라인 사이트에서 진행하고 있는 마케팅 믹스 전략을 비교, 분석하는데 목적이 있으며, 우리의 연구결과는 다음과 같다. 먼저, 명품 플랫폼 3사의 상품전략은 하이엔드 브랜드부터 SPA 브랜드 까지의 상품구성과 여성복, 남성복 이외에 키즈, 홈리빙 등과 같은 상품구성이 특징이며 이외에도 중고상품, 예술품등 에 이르는 상품군의 다양화가 특징으로 보여진다. 또한, 명품플랫폼의 가격전략은 동일제품이어도 명품 플랫폼에 따라 가격 차이를 보이고 있는데, 이는 3사 플랫폼이 모두 병행수입과 구매대행의 유통구조로 운영하며, 이러한 플랫폼의 유통 운영방식 차이에 따라 플랫폼이 직접 마진을 결정하는 구조로 보여진다. 따라서 각 플랫폼마다 가격 경쟁력의 우위를 확보하기 위해 백화점 등 오프라인 매장에 없는 할인쿠폰, 적립금 등을 통해 오프라인 매장보다 저렴한 명품구매의 기회를 제공하고 있었다. 마지막으로 명품 플랫폼 3사의 판매촉진전략은 가격할인, 할인쿠폰, 상시세일 등의 가격할인 판촉과 회원가입/리뷰 적립금, 이벤트, 상품정보, 배송서비스, 사회공헌활동, SNS활용 등의 가치부가적 판매촉진을 활용하고 있었다.
In this study, Big Data was used to collect the information related to 'Cooking Academy' keywords. After collecting all the data, we calculated the frequency through the text mining and selected the main words for future data analysis. Data collection was conducted from Google Web and News during the period from January 1, 2013 to December 31, 2017. The selected 64 words were analyzed by using UCINET 6.0 program, and the analysis results were visualized with NetDraw in order to present the relationship of main words. As a result, it was found that the most important goal for the students from cooking school is to work as a cook, likewise to have practical classes. In addition, we obtained the result that SNS marketing system that the social sites, such as Facebook, Twitter, and Instagram are actively utilized as a marketing strategy of the institute. Therefore, the results can be helpful in searching for the method of utilizing big data and can bring brand-new ideas for the follow-up studies. In practical terms, it will be remarkable material about the future marketing directions and various programs that are improved by the detailed curriculums through semantic network of cooking school by using big data.
본 연구는 SNS 계정으로 화장품 브랜드를 구독하고 있는 10대에서 50대 남녀의 지각된 연령을 기준으로 소비자-브랜드 상호작용과 관계가 구매동기와 만족도에 미치는 영향력을 분석하기 위해 설문 조사를 하였다. 수집된 자료의 통계처리는 SPSS 21.0로 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 회귀분석, 다중회귀분석을 하였다. 조사대상자들의 지각된 연령을 타인이 지각한 연령과 스스로 지각한 연령의 차이에 따라 '지각된 저집단', '지각된 중집단', '지각된 고집단'으로 분류하였다. 세 집단은 소비자-브랜드 상호작용과 소비자-브랜드 관계는 구매동기와 유의미한 정의 관계가 나타났고, 소비자-브랜드 관계는 구매동기 중에서도 '매력적'을 설명하는 주요 변수로 나타났다. 세 집단은 소비자-브랜드 상호작용과 소비자-브랜드 관계는 만족도와 유의미한 정의 관계가 나타났고, 소비자-브랜드 관계는 만족도를 설명하는 주요 변수로 나타났다. 그러므로, 본 연구의 결론은 지각된 연령집단별, 소비자-브랜드 상호작용과 소비자-브랜드 관계가 구매동기와 만족도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 소비자-브랜드 관계는 화장품 구매동기와 만족도에 주요한 변수가 된다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 SNS에서 지각된 연령이 화장품 브랜드 마케팅에 미치는 영향력을 실증적으로 분석함에 따라, 화장품 판매전략을 수립할 수 있는 실무적 시사점 및 마케팅에 활용될 수 있는 기초자료가 될 것으로 사료된다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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pp.187-198
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2020
With the development of technology and the creation of an entertainment environment for leisure, various marketing strategies are being used in the film industry. Among them, the use of the credit cookie of ending credits was very effective in producing the series. The ending credit is the time it takes to show the names of the people who made the movie, which is meaningless to the audience. There is a cost to produce a ending credit but It wasn't made because no revenue was generated. The credit cookie was inserted into this ending credit area, which brought new pleasure to the audience. Most of them were epilogue images showing the story behind the movie, NG images showing the NG situation during film production, and In videos mentioned in the movie but not shown in the movie itself. As various ideas about credit cookie were connected with marketing, a series movie and a spin-off foretelling the derivative works after the screening work were produced and have a new meaning. As a result, the time of ending credits, which had no commercial value, became the methodology of the most powerful promotional strategy. Looking at the difference between live-action film and animation in producing such credit cookie, unlike live-action films that edit the remaining parts after shooting, the NG video of the animation has a lot of time and money to produce. So, it hasn't try very well, and it seems to have been actively produced when moving from 2D animation to 3D animation. This is because 3D animation, which has already been modeled, can create new NG scenes by simply adding animating based on the layout of the created scene. Since it is possible to produce an episode movie at a low cost and time, and to use the scenes of the movie after the production, it will be necessary to strategically produce credit cookie for promotion in animation.
Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.
최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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