Agung UTAMA;Hunik Sri Runing SAWITRI;Budhi HARYANTO;Lilik WAHYUDI
유통과학연구
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제22권2호
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pp.11-20
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2024
Purpose: The primary objective of this study is to investigate the impact of website quality on impulse buying of the online retailer, which is mediated by positive emotion and moderated by personalized advertising. Research design, data and methodology: The present study used a survey methodology conducted on many user's smartphones. The sample in this study included 409 college students in Indonesia. Purposive sampling was used as the sampling technique. Data was collected by distributing questionnaires to many respondents through the Google Documents online survey. Results: The findings derived from the application of structural equation modelling for data analysis show that 1). Website quality affects impulse buying and positive emotion, and 2). The impact of website quality on impulse buying was mediated by positive emotion and moderated by personalized advertising. Conclusions: The findings presented in this study has significant theoretical implications that contribute to the existing concept on the relationship between website quality, positive emotion, personalized advertising and impulse buying. The findings of the research possess managerial implications. It can be used can as a reference in determining website quality and the appropriate personalized advertising that increases online impulse buying at online retailer In Indonesia.
본 논문에서는 옥외 광고 매체로 성장하고 있는 디지털 사이니지와 스마트폰의 연동을 통한 개인 맞춤형 모바일 광고 서비스를 제안한다. 광고 콘텐츠 제공업체가 디지털 사이니지에 제공하는 광고 콘텐츠에 광고 메타데이터를 추가로 전송하면 디지털 사이니지 주변에 위치하는 스마트폰은 사용자가 선호하는 광고에 대한 메타테이터만을 수신할 수 있다. 스마트폰앱에서는 수신된 광고 메타데이터를 활용하여 개인 맞춤형 전자잡지를 자동 생성하게 된다. 사용자는 이 전자잡지를 통해 제품 정보를 검색하고, 내용 수정 및 공유할 수도 있다. 디지털 사이니지에서 제공되는 광고 도달 범위를 사용자의 스마트폰까지 확장함과 동시에 개인이 원하는 광고만을 제공할 수 있다는 측면에서 조만간 실용화가 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 MZ세대를 대상으로 브랜드의 맞춤형 광고의 광고 짜증, 개인정보 우려, 개인화 마케팅, 사회적 영향 등이 광고 회피와 브랜드 충성도에 미치는 영향 관계를 확인하고자 2023년 5월 10일부터 30일까지 20일간 전국의 MZ세대를 대상으로 한 400명에 대한 유효설문을 SPSS 28.0과 Smart PLS 4.0 프로그램을 활용하여 다음과 같은 결과를 검증하 였다. 첫째, 광고 짜증은 광고 회피에 정(+)의 영향을 미쳤으나 브랜드 충성도에는 영향을 미치지 않았으며 개인화 마케팅은 광고 회피에 정(+)의 영향을 미쳤으나 브랜드 충성도에는 영향을 미치지 않았다. 둘째, 개인정보에 대한 우려는 광고 회피와 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 사회적 영향은 광고 회피와 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 넷째, 광고 회피는 광고 짜증과 브랜드 회피에 유의미한 매개 역할을 하였으며, 개인화 마케팅과 사회적 영향에는 유의미한 매개 역할을 하지 않았음을 확인하였다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 광고 회피와 브랜드 충성도에 관한 연구와 브랜드의 마케팅 활동에 필요한 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있도록 하는 데 의미가 있다.
As the smart phone is propagating rapidly, the importance of mobile advertisement has also grown. One of the main characteristics of the Internet and smart phone advertising is that they can deliver personalized advertisements to each customer. The smart phone enables the identification of additional personalized information such as the customer's location and the accessibility to the site at any place any time. As the Internet platform becomes richer, firms that offer the ad services via the wired PC Internet and wireless smart phone are seeking various types of personalized ads. However, their service platform and Information and Communication Technology (ICT) platform should be suitable to the characteristics of personalized ads. This research explores various types of personalized ad methods and evaluates their adequacy encompassing four types of ad service platforms (such as search portal, news portal, e-mall servers, and SNS) and two types of ICT platforms (PC Internet and smart phone). To this end, we classified the personalized ads into seven types: three basic types and four composite types. The basic types of ad methods are identified by considering the current activity that the customer is engaged, the individual profile and log history, and the customer's current location or planning location. Four composite types of ad methods are constructed as the combination of these basic types. For those types of ad methods, we evaluate whether each ad method adequately maps with four types of ad service platforms and two types of ICT platforms. We proposed a metric of evaluation and demonstrated the concept with illustrative numbers. Specifically, we analyze and compare personalized ad methods in three ways. Firstly, the possibility of implementing a personalized ad method on the platform is analyzed to confirm the degree of suitability. Secondly, the value of personalized ad method is analyzed based on the customer accessibility. Lastly, expected effectiveness for each personalized ad method is computed by multiplying the possibility and the value. Through this kind of analysis, the ad service providers as well as advertising companies can evaluate what kinds of personalized ad methods and platforms are possible and suitable to maximize their ad effectiveness on the Internet and smart phone platforms.
In this paper, the design of intelligent_advertisement_operation system(IAdOS) based on user's feedback is proposed for mobile environments. The proposed system stores the advertising contents created by the advertising provider and recommends the personalized advertising contents by analyzing the context information, and then feedback information of the advertisements. Since the proposed system which can recommends provide the smart advertisement contents based on personal preference, it is expected to contribute the new service model development of in the field of advertising market.
In this paper, we design and develop a personalized advertisement and information services system based on mobile RFID using RFID virtual tag. It is a system to perform the use of the contents information or the commercial transaction on the contents products through internet server connection by using RFID tag information with a mobile according as transmitting immediately to a cell phone after a tag generator derived RFID tag information to be substituted for the contents information being output at present, after being transmitted from a cell phone the information request signal on the contents information being output from video media. This service system provides a mechanism for gathering advertisement information left behind by many clients visiting advertisement sites for analysis of customers property, service model for selecting personalized services, and mechanism for providing them to customers who visited in a advertisement mall joined to the shopping site.
DOOH(Degital Out of Home) advertisement market is developing steadily, and the case of use is also increasing, In advertisement market, personalized services is actively being provided with technological development. On the other hand, personalized services are difficult to be provided in DOOH and are p rovided by only personal information, not feelings. This study aims to construct personalized DOOH se rvices by using AI facial expression recognition and suggesting a solution optimized for interaction bet ween user and services by providing healing and advertisement.
본 연구는 모바일 미디어를 통하여 나타나는 확장된 개인의 자아 형성을 여러 관점에서 다양하게 논의하고자 한다. 구체적으로 모바일 미디어의 개인적 특성과 사회적 특성에 따라 모바일 광고 수용에 영향을 미치는 정도를 실증적으로 밝히고자 한다. 특히 주목할 점은 개인이 자신만을 위한 모바일 기기를 소유함으로서 소유인식이나 자아에 영향을 주는 개인의 사회적 차원에 주목하고자 한다. 연구결과 모바일 미디어 사용에서 개인적 이용특성과 사회적 이용 특성과정을 고려할 필요가 있음을 밝혔으며, 가설 검증 결과 모바일의 이용으로 발생하는 사회적 특성과 개인적 특성이 광고인식에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 사회적 특성이 보다 개인적 특성이 상대적으로 영향력을 더 미치는 것으로 나타났다. 이는 광고인식의 발생에 있어서 기능중심의 개인적 특징이 광고에 대한 지각이나 노출이라는 측면에서 영향력이 큰 반면 사회적 특징과 관계적 특징이 향 후 내면적 인식에 따른 상호작용성에 중요한 역할을 함을 시사하고 있다.
셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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