• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.89-114
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• 2008

광고를 제작, 집행하는 과정에서 기업은 때로 본의 아니게 소비자에게 혼동을 야기 시켜 해당 제품이 무엇인지 잘 못 인지시키거나 제품 이미지를 잘 못 이해하게 하는 경우가 있다. 본 연구는 광고를 제작, 집행하는 과정에서 소비자가 특정 광고를 인지하고 이해하는 데 혼동을 일으키는 모든 제반 요소를 노이즈라고 정의하고 이 요인이 실재 존재하는 지, 또 광고 효과에 얼마나 영향을 미치는 지를 알아보고자 한다. 본 연구에서는 가능한 여러 형태의 광고 노이즈 현상 중 특히 한 모델이 동일 시점에서 여러 제품의 광고에 중복 출연함으로 인해 특정 광고에 대한 소비자 혼란을 야기시키는 광고 중복 출연에 따른 노이즈 현상과 한 제품의 광고에서 기용한 현재 광고모델이 과거 광고 모델과 다른 이미지를 가지고 있음으로 인해 해당 광고에 대한 소비자 혼란을 야기 시키는 모델 교체에 따른 광고 노이즈 현상을 연구 하고자 한다. 더 나아가 산업에서 많이 나타나고 있는 모델의 광고 중복 출연과 동일 제품에 대한 광고모델을 교체하는 것이 소비자 혼란을 일으킬 수 있고 소비자 혼란은 결국, 광고 효과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 이와 더불어 여섯 가지 조절 변수를 찾아내어 광고 노이즈가 광고 효과에 미치는 부정적인 영향이 어느 경우에 더욱 커지거나 또는 감소하는 지를 알아보고자 하였다. 광고 중복 출연에 따른 노이즈가 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 동시에 여러 광고에 출연하는 모델을 자사 브랜드광고에 기용하는 것은 브랜드 인지도와 브랜드 태도를 향상하는 데 모두 부정적인 역할을 한다. 둘째, 하지만, 광고 중복도가 높은 모델을 이용해야 한다면 특히 브랜드 인지도에 미치는 부정적인 영향을 줄이기 위해서 제품 이미지와 모델 이미지와의 적합성 정도가 높은 광고모델을 선정하는 것이 바람직하다. 셋째, 광고 중복도가 높은 모델을 이용할 경우, 자사 제품 광고에서 해당 모델이 유지해야 할 이미지가 해당 모델이 중복 출연한 광고 속에서 유지하는 이미지와 달리 하는 것이 자사 제품 인지도 향상에 도움이 되나 중요한 것은 자사 제품 태도 향상에는 효과 차이가 없다는 점이다. 넷째, 자사 모델이 중복 출연한 광고의 제품과 자사 제품이 유사할수록 모델의 광고 중복도는 브랜드 인지도와 브랜드 태도에 모두 부정적 영향을 미친다. 또한, 모델 교체로 인한 소비자 혼란이 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같다. 첫째, 한 제품의 광고에 여러 모델을 기용할수록 브랜드 인지도에 부정적 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 오히려 긍정적 영향을 미치고 있었다. 둘째, 기존 광고 모델보다 현재 광고모델의 광고 적합성이 높으면 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드에 미치는 부정적 영향은 약화되지만 브랜드 태도에 모델 중복도가 미치는 영향을 조절하지는 못했다. 셋째, 기존 모델과 현재 모델과의 이미지가 유사하면 모델 중복이 브랜드 인지도에 부정적인 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 긍정적 영향을 미친다. 마지막으로 기존 광고와 현재 광고의 컨셉이 유사할 수록 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드 인지도에 미치는 영향은 긍정적이었다. 특히, 본 연구에서 살펴본 두 가지 광고 노이즈 현상, 즉 동일 모델의 광고 중복출연이 모델 교체보다 광고 효과에 부정적인 영향을 미치는 경향이 있으며, 광고 노이즈 현상은 브랜드 태도보다는 브랜드 인지도 형성에 더 뚜렷한 영향을 미침을 알 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.1-29
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• 2007

본 연구에서는 플로우 4경로모형에서 마음상태와 플레이(play)가 하는 역할과 그 결과를 분석하고자 하였다. 이를 위해서 선행요인인 도전감 및 숙련도의 조합에 따른 마음상태를 측정하고, 플레이를 플로우 4경로모형에 투입하여 플로우이론에서 가설적으로 제시하고 있는 마음상태와 플레이의 영향관계를 분석하였다. 또한 플로우와 플레이의 웹충성도에 대한 영향도 분석하였다. 가설검정 결과에서는 첫째, 도전감과 숙련도의 조합에 따라 플로우, 두려움, 지루함, 무관심의 마음상태가 형성되는 것이 확인되었다. 그러나 두려움의 수준은 도전감과 숙련도가 모두 가장 낮은 무관심집단에서 가장 높게 나타났다. 이런 결과는 플로우이론의 설명과 일치하지 않는데, 무관심집단은 두려움으로 인해 온라인 쇼핑을 회피하는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 도전감과 숙련도에 따라 구분된 집단 간에 플레이 수준에서 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 플레이는 플로우에 대해서는 정(+)의 영향을 미쳤고, 지루함에 대해서는 부(-)의 영향을 미쳤다. 그러나 두려움과 무관심에 대해서는 부(-)의 영향효과가 유의적이지 않았다. 넷째, 플레이와 플로우는 웹충성도에 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부정적 마음상태인 두려움, 지루함, 무관심은 웹충성도에 부(-)의 영향을 미쳤다. 플레이의 웹충성도에 대한 영향은 부정적 마음상태에서 강화되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 플로우 4경로모형에서의 마음상태를 확인하기 위해 이를 측정할 수 있는 척도를 개발하여 사용하였다. 마음상태별로 수립한 4개의 구조방정식 모형을 통해 플로우 뿐만 아니라 두려움, 지루함, 무관심의 부정적 마음상태에서 발생하는 영향관계를 종합적으로 입증하였다. 이런 결과는 부정적 마음상태의 영향을 확인하였다는 점에서 이론발전에 기여하였다고 본다. 또한, 플로우모형에서 플레이의 역할을 규명하였다는 점에서도 의미가 있다. 본 연구는 실무적으로도 인터넷 소비자들의 마음상태에 따른 시장세분화와 플레이를 활용한 마케팅전략수립에 시사점을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).