본 연구는 경쟁이 심한 화장품 시장에 새롭게 뛰어들어 빅데이터 분석을 활용하여 브랜드 컨셉을 개발한 기업의 사례를 소개하고 있다. 안티에이징 관련 좋은 원재료 기술을 보유한 스킨리버스랩은 기능성화장품 시장에 새롭게 브랜드를 출시하였다. SNS 데이터를 화장품에 대한 소비자 태도, 기능성화장품에 대한 소비자 태도, 기능성화장품의 대표 경쟁사 분석, 소비자의 제품 사용 경험 등의 4가지 측면에서 분석하여 로지컬리스킨이라는 매력적인 브랜드 컨셉을 개발하였다. AI 기반 빅데이터 분석 툴인 루미노소를 이용하여 맥락 기반의 감성분석, 연관어 분석, 워드클라우드 분석 등을 통해 소비자에 대한 인사이트를 도출하였다. 로지컬리스킨은 유명잡지나 앱에서 다수의 상을 수상하며 글로벌 트랜드 기준에 부합한 제품으로 인정을 받았고, 미국, 홍콩을 포함한 6개 국가에 진출하였다. 로지컬리스킨 사례는 외부 데이터 만으로 소비자 인사이트를 도출하여 신생 기업이 신규 브랜드로 시장에 진출한 사례이며, AI 기반 감성 분석을 적용한 사례로서 의의가 있다.
본 연구는 2019 칸 국제광고제에서 수상한 작품들을 분석하여, 다섯 개의 주제를 가지고 크리에이티브 트렌드를 제시하였다. 다감각 경험, 크리에이티비티와 데이터와의 결합, 진정한 휴머니즘, 행동하는 브랜드, 그리고 사회 약자에 대한 배려라는 주제들이 글로벌한 크리에이티브 트렌드로서 많은 기업들이 소비자들에게 전달하고자 하는 메시지임을 확인했다. 단순한 시각적 자극에서 벗어나 소리 및 향기를 이용해 적극적으로 브랜드를 알리고자 하는 노력들은 기존에도 있었지만, 어떻게 새롭게 보여줄 것인가를 고민한 캠페인이 눈에 띄었다. 데이터들 속에서 의미 있는 소비자 인사이트를 찾아내 그것에 크리에이티비티를 더해 소비자들에게 감동을 주고, 결국 행동의 변화를 일으키고자 하는 캠페인들 역시 칸 국제광고제에서 호평을 받았으며, 진정한 휴머니즘을 바탕으로 한 광고들도 좋은 평가를 받았다. 기업의 철학 그리고 브랜드의 목적을 져버리지 않고 옳은 것을 행하는 '행동주의'에 앞장선 나이키의 사례는 큰 반향을 일으켰다. 마지막으로, 사회 약자인 장애인들을 배려한 프로젝트들 역시 2019 칸 국제광고제에서 수상했다.
환경에 친화적인 제품과 서비스의 개발은 시대적인 트렌드가 되었고, 경제적 가치를 가진 친환경 섬유의 개발과 활용은 새로운 비즈니스 모델로서 주목받고 있다. 친환경 섬유에 대한 동향을 분석하고 추이를 파악하는 것은 기업, 정부, 소비자 등 다양한 이해관계자들에게 중요한 정보와 인사이트를 제공하여 지속가능한 성장에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 2000년부터 2023년 6월까지 섬유패션 분야를 주로 다루는 신문의 기사데이터를 수집하여 분석을 진행하였다. '친환경 섬유'라는 키워드가 포함된 기사 총 12,331건을 수집하였고, 추출된 데이터에서 형태소 분석을 진행 후 연도별 토픽을 알아보기 위해 잠재 디리클레 할당과 동적 토픽 모델링 분석을 수행하였다. 연구 결과는 섬유산업의 지속 가능한 발전을 위한 전략적 지침과 인사이트를 제공함으로써, 친환경 섬유의 연구와 개발, 그리고 상용화를 촉진함에 있어서 도움이 될 것으로 기대된다.
인터넷의 발전과 정보기술의 도입으로 음반회사의 비즈니스 환경은 급속도로 변화하였다. 소비자의 역할은 단순히 콘텐츠를 소비하는 것을 넘어, 적극적으로 콘텐츠 창출에도 기여하는 공동의 창조자 (co-creator) 역할로 확장되었다. 본 연구에서는 기존의 연구가 밝히지 않았던 음반회사와 소비자의 관계변화에 초점을 맞추어, 소비자들이 어떻게 가치창출에 영향을 주고 음반회사는 어떻게 대응하는지를 분석하였고, 본 연구의 결과는 이론적인 공헌과 함께 실무적으로도 의미 있는 인사이트를 도출하고 있다.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적을 활용하고자 한다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등의 관심 영역으로부터 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇의 디자인에 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하여 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현, 인간다움, 얼굴 두각성 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도로 설정하였다.
딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.
최근 브랜드의 중요성이 높아지고 소비자들의 감성적 문화적 욕구가 증가하면서 기업들은 문화를 이용한 메세나의 지원이나 사회 환원 등을 통하여 긍정적 브랜드 이미지를 만들기 위해 노력하고 있다. 또한 그 일환으로 브랜드 서비스공간들을 만들어 소비자들에게 문화공간을 제공하고자 노력하고 있다. 그러나 우후죽순처럼 생겨나는 브랜드 서비스공간들은 소비자들에게 별다른 감흥을 주지 못하고 있다. 치열한 브랜드의 경쟁 속에서 파워 브랜드가 되기 위해서는 브랜드 이미지를 높임과 동시에 브랜드를 하나의 문화, 더 나아가 소비자들의 라이프스타일로 자리 잡게 해야 한다. 브랜드를 라이프스타일로 자리 잡게 하기 위해서는 신제품이나 신시장의 창출로 브랜드가 시장을 주도하는 전략을 펼쳐야한다. 이를 위해서는 소비자와의 접점을 통해 소비자들의 내면의 욕구를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 이러한 모든 요소들을 한꺼번에 충족시킬 수 있는 공간으로 기업박물관의 활용방안을 제시하고자 한다. 기업은 박물관이라는 통로를 통해 기업의 역사를 되돌아봄으로써 미래의 나아갈 방향을 제시할 뿐 아니라, 문화브랜드로도 거듭날 수 있다. 따라서, 기업박물관이 소비자에게는 단순한 브랜드 공간이 아닌 문화, 교육의 공간이 되고, 기업에게는 긍정적 기업이미지를 제고하는 역할을 할 뿐 아니라 기업과 소비자가 만나는 접점 공간으로써 소비자들의 내면의 욕구를 파악하고, 반응을 관찰하는 공간으로 브랜드 시장 주도전략으로의 활용성에 대해 제안하고자 하였다.
팬데믹(Pandemic)으로 인해 온라인 시장의 규모가 급속하게 커졌다. 일상에서의 비대면화는그동안 기술수용에 늦은 소비자마저 온라인구매의 편리함을 경험하게 하는 계기가 되었고, 이들은 팬데믹 이후에도 온라인구매의 이점을 선호하게 될 것이다. 하지만 이러한 변화의 시기에 소비자가 취할 수 있는 제품 정보는 편평한 디스플레이상의 시각적 정보만으로 축소되었다. 회사들은 차별적이고 경쟁력 있는 정보를 제공하기 위해 AR/VR, Streaming 기술 등을 도입하고 있지만, 정직한 사용자들이 남긴 리뷰는 회사가 제공하는 잘 가공된 정보만큼 소비자에게 강력하게 인식되고, 회사의 상품개발과 마케팅 및 판매 전략을 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 인식될 필요가 있다. 그렇다면 소비자의 입장에서, 구매 의사결정 전에 참고하는 리뷰의 평점이 크게 어긋난다면, 소비자들은 어떻게 리뷰정보를 처리할까? 수렴되지 않은 평점은 늘 신뢰할 수 없고 가치 없는 것일까? 본 연구에서는 소비자의 개인 성향으로 볼 수 있는 조절초점 성향이 어떻게 사고방식을 지배하여 수렴되지 않은 정보를 수용하고 처리하는지 보이고자 하였다. 실험은 화장품을 대상으로 제품 리뷰 평점의 분산(높음 vs 낮음)이 소비자의 조절초점(예방초점 vs. 향상초점)에 따라 제품 태도에 어떤 영향을 미치는지 2x2 연구로 설계하였다. 연구결과, 예방초점의 소비자는 분산이 작을 때 높은 제품 태도를 보이지만, 향상초점의 소비자는 분산이 클 때 높은 제품 태도를 보인다는 것을 발견하였다. 이와 같은 연구로, 본 논문은 동일한 평균값의 평가점수를 가진 제품이라도 후기의 분산 값에 따라 소비자의 조절초점 성향이 영향을 미쳐 제품 태도가 달라진다는 것을 설명할 수 있다. 본 논문은 평점이 수렴되지 않는 정보에 대한 소비자의 정보처리의 메커니즘을 밝힌 이론적 공헌이 있으며, 실무적으로 기업은 리뷰가 축적됨에 따라 개인화되고 최적화된 상품 정보를 제공하는 등 빅데이터를 바탕으로 지식경영을 응용한 고객경험설계가 가능함을 시사한다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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