본 연구는 온라인 양면구전에 대한 실제적 파악을 통해 보다 현실성 있는 유형구분에 도움을 주는 것을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해 제품유형을 경험재와 탐색재로 분류한 후 총 402건의 온라인 리뷰를 수집하여 기술적 특성(방향성, 리뷰길이)과 내용 구조적 특성(제품편익, 정보제시방법)에 대해서 내용분석(Content Analysis)을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 양면구전의 방향성으로 긍정/부정, 부정/긍정, 긍정/부정/긍정, 부정/긍정/부정의 네 가지 유형이 관찰되었다. 둘째, 양면구전의 리뷰길이가 단면구전의 리뷰길이보다 긴 것으로 나타났으며, 제품편익에서는 단면과 양면 모두 혼합유형이 가장 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 셋째, 정보제시방법에서 단면구전은 총체적 표현방식이 압도적으로 많이 나타난 반면, 양면구 전에서는 혼합적, 분석적 표현방식도 상당히 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 넷째, 단면구전과 양면 구전 모두 정보제시 방법으로는 탐색재는 총체적 표현에 많이 치우친 반면, 경험재는 분석적, 혼합적 표현도 많이 사용하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 온라인 구전의 유형화 기준 특히 양면구전의 유형화 기준에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 연구의 내용분석 결과를 근거로 향후 여러 가지 인과적 연구가 가능할 것이라 판단된다.
영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.
e-커머스 플랫폼 문헌에서 유효한 관점 중 하나는 정보 비대칭 상황에서의 판매자 신호전략이다. 본 연구에서는 판매자의 신호전략이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하기 위해 신호이론과 쇼핑목표이론을 기반으로 연구모델을 구성하였다. 구체적으로 소비자의 쇼핑 목표에 따라 판매자가 제공하는 신호 효과(i.e., 평판, 온라인 구전 비율, 가격)에 차이가 있는지 분석하였다. 실증분석을 위해서는 대표적인 e-커머스 플랫폼인 아마존을 대상으로 26,246개의 데이터를 수집하여 가우시안 코플라 방법을 활용하였다. 분석결과, 판매자가 제공하는 신호는 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 효과는 소비자의 쇼핑목표에 따라 조절되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 쇼핑목표이론을 기반으로 소비자가 입력하는 키워드에 따라 판매자의 신호전략 효과에 차이가 있다는 점을 발견함으로써 신호이론 및 전자상거래 문헌에 기여하였다.
최근 몇 년 동안 다양한 Social Network Service(SNS)가 소비자들 사이에서 많은 인기를 누리며 새로운 커뮤니케이션 수단으로 급부상 하였다. 이에 따라 SNS를 이용한 온라인 구전 마케팅이 성행하게 되었다. 이때, 대다수의 기업들이 SNS상에서 인기(팔로워 혹은 방문자수 기준)가 많을수록 영향력이 크다는 것을 전제로 온라인 구전 마케팅의 수단으로 쓰일 SNS를 선정한다. 또한 SNS상의 인기도 혹은 영향력에 대한 기존의 연구들은 인기도와 영향력을 구분하지 않고 혼용하여 사용하고 있다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 인기와 영향력 간의 상관관계를 실증 분석해 보고, 실제로 인기와 영향력에 영향을 미치는 변수들을 도출하고자 하였다. SNS를 사용하는 비율이 높은 20대를 대상으로 설문조사를 실시하고, PLS 2.0을 이용해 분석하였다. 연구 결과 인기와 영향력은 약한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 때문에 향후 연구에서는 인기와 영향력을 구분해야 할 필요가 있으며, 영향력이 있거나 인기가 있는 SNS를 판별하기 위한 각각의 새로운 기준이 필요하다는 것을 밝혀냈다.
최근 온라인 쇼핑 활동의 증가와 함께 소비자들은 온라인상에서의 제품에 대한 리뷰를 합리적인 구매 결정을 내리기 위한 중요한 정보로 활용하고 있다. 하지만 소비자들은 많은 양의 온라인 리뷰 중 그들의 구매 결정에 유익하게 활용될 리뷰를 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 정교화 가능성 이론(elaboration likelihood model)을 바탕으로, 유익한 온라인 소비자 리뷰를 결정하는 요인이 무엇인지 알아보고, 구매하고자 하는 제품의 가격에 따라 유익한 리뷰를 결정짓는 요인이 어떻게 변화되는지를 분석하고자 한다. 본 분석을 위해 아마존 닷컴의 75,226개의 온라인 소비자 리뷰 데이터를 수집하고, 리뷰 메시지의 감정어 분석 (sentimental analysis)을 통해 메시지 내용에 대한 정량변수도 확보하였다. 다중회귀분석 결과, 리뷰 점수, 리뷰어에 대한 랭킹 정보를 포함하는 주변적 단서(peripheral cues)와 리뷰 메시지의 단어 수, 부정어 비율의 중심적 단서(central cues) 모두 리뷰의 유익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 고가격 제품과 저가격 제품에서 유익한 리뷰를 결정하는 요인이 다르게 나타남을 확인하였다.
온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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