2 經, 36 卷 1 품은제품수명이짧아영화제작사는끊임없이신제품을출시해야하고영화수입업체또한수많은외화중에서국내성공가능성이높은영화를선택해야한다. 영화제작비용도최근수십억대제작비를들인국내영화도흔하게되어흥행실패에대한위험도그만큼커지게되었다. 즉영화개봉전관람객수요의정확히예측하는일이절

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혜교 모
6 years ago
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1 經, 36 卷 1 (2002 年 3 ) 개봉전영화의수요예측모형 * 김병도 *** 표태형 *** 본연구의주된목적은국내에서개봉되는영화의관람객수요를예측하는경제통계학적모형을개발하는데있다. 과거데이터가전혀존재하지않는신상품의수요를예측하는모형을개발하는문제는마케팅의중요한연구과제다. 신상품판매예측모형의개발은마케팅의중요주제의하나로취급되어그동안많은마케팅연구자들이다양한수요예측모형을개발하였다. 그러나이들대부분의모형은시장진입초기의판매데이터가필요하거나소비자의구매의도조사를통하여미래의수요를예측하는방법을택하고있다. 본연구는유사제품들의과거판매추이를분석하여신제품판매추이를유추하는방법을사용하고있다. 유사제품판매추이로부터신제품수요를예측하는방법을적용하기에적절한산업은유사한신제품출시가빈번한음반, 비디오, 서적, 영화, 의약품등산업을들수있다. 본연구는개봉예정영화의특성만을가지고영화관람객의수를예측하는문제를다루고있다. 특히총관람객모형과주별관람객추이예측모형을적용하여후자의모형이관람객수를예측하는데있어월등히우수함을보이고있다. 또한어떤영화특성변수는개봉첫주의관람객수를예측하는데중요한정보를제공하는데반해어떤특성변수는개봉이후관객감소율을예측하는데중요한정보를제공한다는사실을실증적으로보이고있다. I. 들어가며 영화상품을포함한문화상품은소비자개인의주관적판단과기호에의해구매의사결정을하기때문에수요예측이어렵다 [ 김휴종, 1997]. 그럼에도불구하고영화상 * 본논문은수암장학재단연구비의지원에의해수행되었음. ** 서울대학교경영대학교수 (bxk@plaza.snu.ac.kr) *** 서울대학교경영대학석사과정 (moran1@unitel.co.kr) 1

2 2 經, 36 卷 1 품은제품수명이짧아영화제작사는끊임없이신제품을출시해야하고영화수입업체또한수많은외화중에서국내성공가능성이높은영화를선택해야한다. 영화제작비용도최근수십억대제작비를들인국내영화도흔하게되어흥행실패에대한위험도그만큼커지게되었다. 즉영화개봉전관람객수요의정확히예측하는일이절실하게되었다는것이다. 그러나이러한실무적필요성에도불구하고영화수요예측과관련된학술적연구는활발하지않다. 본연구의주된목적은국내에서개봉되는영화의관람객수요를예측하는경제통계학적모형을개발하는데있다. 과거데이터가전혀존재하지않는신상품의수요를예측하는모형을개발하는문제는마케팅의중요한연구과제다. 신상품판매예측모형의개발은마케팅의중요주제의하나로취급되어그동안많은마케팅연구자들이다양한수요예측모형을개발하였다. 그러나이들대부분의모형은시장진입초기의판매데이터가필요하거나소비자의구매의도조사를통하여미래의수요를예측하는방법을택하고있다. 본연구는유사제품들의과거판매추이를분석하여신제품판매추이를유추하는방법을사용하고있다. 유사제품판매추이로부터신제품수요를예측하는방법을적용하기에적절한산업은유사한신제품출시가빈번한음반, 비디오, 서적, 영화, 의약품등산업을들수있다. 본연구는개봉예정영화의특성만을고려하여영화관람객의수를예측하는문제를다루고있다. 특히총관람객예측모형과주별관람객추이예측모형을적용하여후자의주별관람객예측모형이관람객수를예측하는데있어월등히우수함을보이고있다. 또한어떤영화특성변수는개봉첫주의관람객수를예측하는데중요한정보를제공하는데반해어떤특성변수는개봉이후관객감소율을예측하는데중요한정보를제공한다는사실을실증적으로보이고있다. 본연구의구성은다음과같다. 먼저다음장에서는영화와관련된국내외기존연구를기초로영화흥행에영향을미칠것으로예상되는영화특성변수에대한논의를한다. 특히영화의장르, 비평가의영화평, 스타배우의출연여부, 유명감독유무, 영화제수상여부, 내용이잘알려진영화, 상영등급, 제작비, 영화제작의국적, 마케팅비용등이영화흥행에어떤영향을미치는가에대한기존연구결과와우리의가설을논의하고있다. 다음으로영화수요를예측하기위한경제통계학적모형을제시하는데있어총관람객모형과주별관람객추이예측모형의두모형을제시한다.

3 김병도 표태형 3 다음으로본연구가사용하는실증데이터에대한설명을하고본연구가제시하는두영화수요예측모형을적용한다. 특히두모형의예측능력을검증샘플에서검증한결과주별관람객추이모형의예측정확도가총관람객모형에비해월등히뛰어남을보여주고있다. 마지막으로본연구의실무적그리고학문적기여가무엇인지에대한논의와함께앞으로영화수요예측과관련하여본연구를확장하는방법론을제시하고있다. II. 영화수요에영향을미치는요인 영화관련실무자들은영화개봉전그영화가얼마나흥행에성공할수있는가에관심이많다. 아울러흥행가능성진작을위해영화제작전후과정전체에걸쳐영화특성변수들을조율하고통합하는데고심하고있다. 그러나이러한실무자들의관심에도불구하고영화의성공여부에영향을미치는요인을연구한학술적연구는그리많지않다. 영화의성공요인을분석한연구는크게커뮤니케이션이론에근거한접근법과경제학적접근법의두분야로나누어볼수있다 [Litman and Kohl, 1989]. 커뮤니케이션이론에근거한접근법은보통영화관람객개인차원의문제를다루고특정영화선택에영향을미치는요인들을분석하는것이핵심적연구주제이다 [Austin, 1989]. 반면경제학적접근법은개별영화의수요또는관람객수가분석의단위이며영화수요에영향을미치는경제학적요인들을규명하는것이중요한연구주제이다 [Litman, 1983]. 본논문에서는위의두접근법에서도출한여러성공요인들을다시한번검토하기로한다. 흥미롭게도분석단위는다르지만두접근법에서고려한요소들에는많은공통점이있다. 본논문에서논의되는대부분의요소들은본논문의영화수요예측모형의독립변수로고려하였다. (1) 장르 : 영화상품은개인관람객의기호에따라원하는종류의영화가다르다. 즉영화상품은개인의선호가비교적확연한문화상품이므로영화비디오대여점에

4 4 經, 36 卷 1 서는비디오를장르에따라분류해놓고있다. 또한액션, SF 등의장르는타장르에비해인상적인장면을부각시켜광고효과를극대화할수있다. 사회제반환경의변화에따라소비자가원하는장르도변하는데요즈음한국영화에서는액션장르의영화가흥행을이끌어가고있다. (2) 영화평 : 많은소비자는영화를관람하기전볼만한 / 좋은영화를탐색하는한방법으로영화비평가의평가를참조한다. 비평가의영화평은영화개봉초기보다상영후반부에많은영향을미친다는연구결과가있다 [Eliasberg and Shugan, 1997]. 그러나영화비평가는영화의질을평가하는데있어영화의예술적가치를강조하는경향이있기때문에일반대중의기호와는동떨어진경우가흔하고, 그결과좋은평을받은영화가영화흥행에성공하리라는보장은없다. 예로한논문에서는영화비평과흥행이서로음의상관관계가있다는실증적연구결과를발표하기도하였다 (Hirschman and Pieros 1985). 즉영화평은비평가의평가기준이무엇이냐에따라흥행여부와의관련도가달라질수있다는것이다. (3) 스타배우의출연 : 영화출연진은소비자가관람영화를결정하는데있어사용하는또하나의정보다. 개인별로선호하는영화배우도서로다르기때문에영화제작진이배우를선정에있어목표고객이원하는배우를선정한다. 또한스타급배우는흥행보증수표라는수식어가붙으면서스타급배우의출연료가최근수직상승하고있다고한다. 때로는스타급영화배우의출연자체가영화의질을올리는경우가있다. 영화배우가매우선별적으로출연할영화를선정하는경우가이에해당하는경우다. (4) 유명감독 : 영화관계자들에따르면좋은영화를만드는데있어가장중요한사람은영화감독이라고한다. 감독은영화제작과정에서발생하는모든일을총괄하는역할을수행하기때문에영화제작사도감독의과거흥행실적을보고투자의사결정을한다. 또한유명감독의경우스타못지않은관객인지도로인하여영화흥행에결정적역할을한다. 그러므로영화감독의과거흥행실적은영화성공을설명하는데중요한요소라는것이다.

5 김병도 표태형 5 (5) 영화제수상 : 수상작품선정의논란에도불구하고수상여부는분명영화의질을평가하는요소다. 주요영화제수상및수상후보선정은영화광고 / 홍보의주요내용이다. 이를매우강조하는이유는소비자의관람의사결정에영향을미치기때문이다. 또한수상을한영화는여러매체에서그이름이언급되는경우가많고제작사또한이를적극적으로광고 / 홍보하기때문에흥행에성공할가능성이높다. (6) 잘알려진내용 : 그주제, 줄거리또는주인공이이미대중에게널리알려져있는영화가성공가능성이높다고한다 [Mayer, 1978; Litman and Kohl, 1989]. 이미대중이잘알고있는내용이니마케팅비용을절감할수있고그내용이과거소비자의기호에부합되었던사실이있었으므로실패위험성이그만큼적다는것이다. 예를들어대중에게인기를모았던소설, 연극, 만화등을영화화한작품이나과거성공했던영화를리메이크한경우그리고후편 (sequel) 영화의경우성공가능성이높다는것이다. (7) 상영등급 : MPAA(Motion Picture Association of America) 는미국에서상영되는영화들을영화의성적내용과폭력성정도, 영화대사의적정성등기준에의해 G, PG, PG-13, R, X, no rating의여섯개의등급으로나누고있다. 한국의경우, 1999 년 6월 7일공연법제17조에의해설립된영상물등급위원회가등급을심사하는데 12세이상, 15세이상, 18세이상, 그리고전체관람가영화모두네등급으로나누고있다. 영화등급은특정집단의영화관람을제한하는효과가있으므로나이에제한없이모두관람가능한영화가시장이크고그결과성공가능성이높을것이라는연구가있는반면등급이적절한수준의성적표현과폭력성을상징해줌으로써관객의호기심을유발하여흥행에기여한다는주장도있다. 한편, 나이제한없는영화는늦은밤시간상영이어려워오히려매출감소요인이될수있다는주장도있다. (8) 제작비 : 일반적으로영화제작비를많이지출한영화는보다명성이있는배우를캐스팅할수있고촬영효과를보다리얼하게내는등영화의오락적가치가높다. 또한영화제작사는성공가능성이높은영화에많은투자를하기때문에영화제작비는영화성공과관련성이있다. 그러나영화제작비관련데이터는비공개를원칙으로

6 6 經, 36 卷 1 하는제작사가많아자료수집이어려워본연구에서는설명변수로사용할수없었다. (9) 영화제작의국적 : 미국은할리우드의막강한자금력과배급망을무기로하여세계영화산업의선도적역할을하고있다. 이러한미국영화산업의공격으로부터자국영화보호를위해각나라는스크린쿼터등자국영화보호책을강구하고있다. 우리도한때한국영화하면흥행이되지않는영화로취급되었음을기억할것이다. 또한미국영화는많은영화중에서흥행가능성이높은영화일부를수입하여상영하기때문에한국영화에비해흥행가능성이높을수있다. (10) 마케팅비용 : 최근영화마케팅관련투자는흥행성공을위한필수요건이되어마케팅비용이제작비용을초과하는사례가빈번하다. 마케팅은특히개봉초기몇주동안관람객을영화관으로끌어들이는데결정적역할을한다. 이후추가관객동원은점차구전효과의의존하게된다. 그러나마케팅관련비용데이터를수집이어려워대부분의기존연구는마케팅비용과상관관계가높은영화배급사의규모나영화제에서의수상여부로마케팅효과를간접적으로추정하였다. 즉대형배급사는자금이충분하여흥행가능성이높은영화에공격적인마케팅을할것이고영화제수상은미디어에서많은홍보가되고흥행성공가능성이높아공격적인후속마케팅투자를한다는것이다. III. 영화수요예측모형의개발 개봉전영화의수요를예측하는경제통계학적모형은크게두종류로나누어볼수있다. 첫번째유형은개별영화의총수요를직접적으로추정하는보다전통적인수요예측방법론이다 [Litman and Kohl, 1989; Prag and Casavant, 1994]. 보다구체적인모형을보면다음과같다. Q i = β 0 + β 0 X 1i + + β K X Ki + ε i (1)

7 김병도 표태형 7 위식에서 Q i 는영화i의수요, X Ki 는영화i의 K번째독립변수의값, β는추정해야할모수, 그리고ε i 는모형의오차항을나타낸다. 위식은전형적인회귀모형으로종속변수 Q i 로는보통총관람객수나판매액을사용한다. 판매액을관측할수있는일군의과거영화데이터에식 (1) 을적용하여모수 β를추정한후, 수요를예측하고자하는영화의독립변수 (X) 의값을대입하면해당영화의수요를추정할수있다. 영화수요를예측하는두번째방법은개별영화의주별판매 / 관람객추이를예측하는방법으로첫주에서마지막주까지의주별예측치를합하여총수요를도출하는방법이다. 이방법론은마케팅연구자들이신상품판매추이를예측할때많이사용하는방법으로영화데이터에는최근에와서적용되었다 (Sawhney and Eliashberg 1996; Jedidi, Krider and Weinberg 1998). 연구자에따라구체적인접근법에있어다소차이는있지만공통점은수요예측이두단계로이루어진다는점이다. 먼저각영화의주별판매 / 관람객데이터로부터판매추이를도출하고이를몇개의모수 (parameter) 로요약하는단계가필요하다. 본논문에서는여러영화의주별관람객수추이를관측한결과다음과같은모형을제시하기로한다. logq it = γ oi + γ 1i t + ε it (2) 위식에서 Q it 는영화i의개봉후t 시점의수요, t는데이터수집간격으로본논문에서는개봉후몇주 (week) 가지났는가를나타내는값이고, γ는추정해야할모수, 그리고 ε it 는모형의오차항을나타낸다. 위식은영화의주별판매액추이가개봉후점차쇠퇴하는 exponential decay 함수를따름을가정한모형으로과거마케팅연구자들도사용하였던모형이다 (Jedidi, Krider and Weinberg, 1998). 또한위식의특성상 γ oi 는상영첫주의관람객과관련된정보를요약한모수이고 γ 1i 는영화개봉후관람객수의감소속도와관련된정보를요약한모수라는점이흥미롭다. 위의식을적용하기위해서는개별영화의개봉부터종영까지의주별판매액데이터가필요하다. 또한 γ는개별영화별로추정하는모수로각영화의주별판매 / 관람객데이터를 γ oi 와 γ 1i 두모수로요약하는과정이위의회귀식의추정이다. 영화별로 γ oi 와 γ 1i 을추정한후다음단계는이들각각을종속변수로하고식 (1) 에서의영화특성들을독립변수로하는회귀모형을적용하는것이다. 즉식 (1) 에서종

8 8 經, 36 卷 1 속변수만 γ oi 와 γ 1i 로바꾸어회귀모형을추정한다는것이다. 이두번째회귀식을추정한후, 수요를예측하고자하는영화의독립변수 (X) 의값을대입하면해당영화의 γ oi 와 γ 1i 를추정할수있고이를식 (2) 에대입하면해당영화의개봉시점부터종영까지의판매액추이전체를예측할수있다는것이다. 해당영화의총수요는개봉시점부터종영까지의주별판매액을합하여도출할수있다. 영화의수요를예측하는데있어기존논문들은위방법중하나를선택하여사용하였으나이두방법론중어느모형이예측정확성이우수한지에대한평가는아직없다. 본논문에서는동일한데이터에위의두접근법을모두적용한후두모형의예측정확성을평가함으로써영화실무자들에게도움을주고자한다. IV. 영화데이터 본연구에서사용한영화데이터는여러영화관계자들의도움으로수집될수있었다. 각영화에대한 TV, 라디오, 신문, 잡지의 4대영화광고지출액데이터는영화광고대행사 Dave의협조로수집되었다. Dave는 4대매체광고의광고횟수를모니터하여광고시세표에따라광고지출액을유추하여수집하였다. 또한각영화에대한주별관람객자료는영화제작사 Film Director의협조로수집되었다. Film Director는매주서울시내개봉관으로부터개봉영화의주별관람객자료를직접수집하여제공해주었다. 이외대부분의영화특성변수들은영화전문사이트에수록된각영화의내용을보고계량화하였다. 한국영화는한국영상자료원, 외국영화는 films.hitel.net, 두인터넷영화전문사이트를참조하였다. 본논문의주제는영화수요의예측으로우리의종속변수는영화상품의수요 / 판매액이다. 본논문에서는종속변수로서울시내개봉관의영화관람객을사용하였는데영화관람비가영화관에따라차이가없으므로판매액을대체할수있었다. 분석대상의데이터는 2000년도에국내에서개봉된모든영화 266편을대상으로한다. 이중무작위로 200 편을선정하여모형의모수를추정하기위한추정샘플 (estimation sample) 로나머지 66편의영화는모형의예측정확성을검증하기위한검증샘플 (validation sample) 로사용하기로한다. 분석대상샘플내각변수의성격은

9 김병도 표태형 9 < 표 1> 변수들의요약통계 변수이름 평균값 최소값 최대값 설 명 Totsales , 총관람관객수 ( 단위 : 1,000명 ) Action 영화장르 : 액션 / 어드벤처더미 Comedy 영화장르 : 코메디영화더미 Drama 영화장르 : 드라마더미 Horror 영화장르 : 공포영화더미 Mystery 영화장르 : 추리영화더미 SF 영화장르 : SF 더미 Mello 영화장르 : 멜로영화더미 Animation 영화장르 : 만화영화더미 HisWar 영화장르 : 역사와전쟁영화더미 ClassX 세미만불가영화 ClassR 세미만불가영화 ClassPG 세미만불가영화 Runtime 영화상영시간 ( 분 ) Review 영화평 ( Review 영화평 (films.hitel.net) Season 상영첫주가영화시즌인지의여부 Story 영화줄거리가알려졌는지의여부 Sex 포스터로판단한성적표현여부 Sequel 속편영화더미 Korea 한국영화더미 USA 미국영화더미 Competition 상영첫주동시개봉영화수 Star 주연배우가상위 50위스타에속했는지의여부 Director 영화감독이상위 50위감독여부 MajorDis 시장점유율상위 3개배급사여부 TV TV 광고비 ( 단위 : 백만 ) Radio 라디오광고비 ( 단위 : 백만 ) Newspaper 대일간지신문광고비 ( 단위 : 백만 ) Magazine 잡지광고비 ( 단위 : 백만 ) < 표 1> 에서요약된바와같다. 2000년에국내에서상영된 266편의영화의평균관람객수는약 78,000명이었고가장흥행에성공한영화로는백만명이상의관객을돌파한 Gradiator와 Mission

10 10 經, 36 卷 1 Impossible 2였다. 반면 1,000명미만의관객을동원한영화도 20편이상이나되어영화수요예측의필요성을실감하게한다. 영화장르는분류하는방법이다양하게세분화되어있지만본논문에서는변수구분을간략히하고자액션 / 모험, 코메디, 드라마, 공포, 추리, SF, 순정, 만화, 역사 / 전쟁의 9가지로분류하였다. 이중드라마가가장대중적인장르로전체의 39퍼센트가드라마에속한반면역사및전쟁영화는 3퍼센트에머물렀다. 단동일한영화가여러장르로중복되어분류되는경우가있어 9가지장르의합이 100퍼센트를초과하고있다. 영화등급은 18세미만불가영화가 51퍼센트로반이상을차지하였고, 15세미만불가가 20퍼센트, 12세미만영화가 19퍼센트로어린이가볼수있는영화는 10퍼센트밖에되지않았다. 영화상영시간도영화별로차이가많지만 60분미만영화가 2편, 120분이상영화가 40편으로대부분영화의상영시간은 1~2 시간이었다. 영화평론자료는영화전문인터넷사이트두곳을참조하였다. Review1은인터넷사이트 5점만점에등간 1점으로되어있다. Review2는인터넷사이트 films.hitel.net로평가는 4점만점에등간 0.5 점이다. 이두사이트는영화관객이관람후영화를평가한것이아니라영화개봉전비평가의평가점수이기때문에예측모형의독립변수로이용할수있는자료다. 두평가점수의상관관계는 0.32로어느정도는평가가일치한다고볼수있다. Season 변수는영화개봉첫주가영화산업의성수기에해당하는크리스마스, 여름방학, 또는추석시점인가를표시하는더미변수이다. 영화간경쟁효과를보기위한변수가 competition 변수로영화개봉첫주개봉중인경쟁영화의수를측정한값이다. 영화관계자에따르면성수기에맞추어흥행가능성이높은대작영화들이개봉한다고한다고한다. 그러나성수기에는많은영화가동시에개봉되기때문에경쟁으로인해관람객수의감소하는상쇄효과도발생한다. 즉영화성수기에는전체영화수요가증대하기때문에많은영화사가이때영화를개봉하고그결과경쟁이치열하게된다는것이다. 이효과를보기위해 season 변수와 competition 변수의상관관계를구해본결과그값이 0.41로실제로성수기에는많은영화가개봉된다는사실을확인할수있었다.

11 김병도 표태형 11 영화내용과관련된변수에는 story, sex, sequel 세변수가있다. Story는대중에게잘알려진소설을영화화한경우와같이영화줄거리가대중에게널리알려져있는가의표시하는더미변수다. Sex는적극적인성적표현을하였는가를표시하는더미로영화포스터를보고판단하였다. 마지막으로 sequel은광고 / 홍보에서전편영화에이은속편임을명확히나타내는영화를표시하는더미변수다. 영화를제작한국가는한국, 미국, 기타의세종류로나누었는데미국영화가전체의반이상을차지하였고한국영화가 18퍼센트였고그나머지가유럽, 홍콩등의기타국적을가진영화였다. Star50는스타배우의효과를측정하기위한변수이고 director50는유명감독의효과를측정하기위한변수이다. 보다구체적으로 star50는본연구의데이터영화의주연배우가 1990년부터 1999년지난10년동안주연한영화의관람객평균값이상위 50명에속하였는지여부를표시하는더미변수이고 director50는본연구의데이터영화의영화감독이지난 10년동안감독한영화의관람객평균값이상위 50위감독에속하였는지여부를표시하는더미변수이다. MajorDis는배급사규모에따른영화성패효과를측정하기위해배급사중시장점유율이상위 3개배급사에서공급한영화를표시하는더미변수이다. 대형배급사의전체영화의12 퍼센트를공급하였지만이들이공급한영화의평균관람객은약 153,000명이고기타배급사가공급한영화의평균관람객수는약 68,000명이었다. 마지막으로광고비의효과를측정하기위해광고비를매체별로 TV, 라디오, 신문, 잡지로나누어수집하였다. 전체영화광고비에서신문의비중이압도적으로많아 85 퍼센트를점유하였으며그다음으로는 TV, 잡지, 라디오의순이었다. 또한영화에따라광고비지출의차이가심해 5억이상의광고비를쓴영화가 17편인반면전혀광고비를지출하지않은영화도 11편이나되었다.

12 12 經, 36 卷 1 V. 예측모형의추정과비교 1. 총관람객모형의추정결과 앞서제시한두종류의수요예측모형에서영화관람객수를직접적으로추정하는모형을적용하기전에영화관람객수와연관성이있는독립변수를선택하였다. 보다구체적으로 200편의추정샘플에서관람객수와각독립변수의상관계수를계산하여계수가유의수준이 0.05 이상인독립변수만을위의식 (1) 에서독립변수로사용하였다. 그결과 29개의변수중에서 Action, Hiswar, ClassX, ClassR, Runtime, Season, Competition, Review1, Review2, MajorDis, Star50, Director50, TV, Radio, Newspaper, Magazine 등 16개의변수만을선정되었는데이들중에서 TV의경우상관계수의값이 0.70으로가장높게나타났다. 또한대부분의장르변수가관람객수와상관관계가없는것으로나타났다. 위에서선정된 16개의독립변수로식 (1) 을추정샘플에적용한결과가 < 표 2> 에요약되어있다. 이모형의 R 2 는 0.70이었고 16개변수중Season, Review2, MajorDis, TV, Radio, Newspaper 등 6개의변수만이 p = 0.10에서유의하였고모수의부호도직관적으로타당하였다. 경쟁효과를감안하고도성수기에개봉된영화는보다많은관객을끌어들이는효과가있고대형배급사가공급하는영화도보다많은관객을끌어들이는효과가있었다. 영화평론가평가의경우는두번째평가만통계적으로유의한것으로나타나영화흥행여부를예측하는데있어비평가평가정보는비평가에따라달라질수있음을보여주고있다. 또한광고변수중세변수가통계적으로유의하였는데각매체의효과가매체별로매우차이가있다는사실이흥미롭다. 그러나라디오광고를한영화가 3편밖에되지않아이결과에대한해석에유의해야한다. 기존연구에서마케팅비용을모형에넣는경우다른변수들이통계적으로유의하지않게나오는경우가있었다 [Prag and Casavant, 1994]. 이는마케팅비용과다른변수들과의상관관계가높기때문에발생하는현상으로예를들어유명배우를주연배우로캐스팅한경우흥행성공가능성이높아과감한마케팅투자가치가있다는것이다. 이러한현상을보기위해 16개의독립변수중 TV, Radio, Newspaper,

13 김병도 표태형 13 < 표 2> 총수요예측모형의추정결과 모든변수 Stepwise 광고변수제외 절편 (61.75)** (40.84)** (81.92)** Action 7.88 (16.66) (21.90)** Hiswar (45.61) (59.44)* ClassX 3.51 (16.19) - (20.52 (21.59) ClassR (23.81) (31.88) Runtime 0.37 (0.39) 0.61 (0.35)* 0.94 (0.52)* Season (18.51)* (16.81)** (24.14)** Competition (2.04 (4.13) - (2.36 (5.57) Review (15.42) (20.87) Review (11.73)** (10.94)** (14.89)** MajorDis (23.93)* (23.08)** (31.73)** Star (17.73) (23.35)** Director (18.44) (23.67)** TV 1.22 (0.18)** 1.31 (0.16)** - Radio (8.57)** (8.21)** - Newspaper 0.35 (0.07)** 0.39 (0.06)** - Magazine 1.10 (2.20) - - R Adj R *p = 0.10에서유의한경우 **p = 0.05에서유의한경우 Magazine의마케팅변수 4개를제외하고회귀식을추정한결과를보기로하였다 (< 표 2> 참조 ). 마케팅관련변수를제외한회귀분석결과를보면 R 2 는현저히떨어졌지만이전에서통계적으로유의하지않았던변수들이유의하게변하였다. Action, Hiswar, Runtime, Star50, Director50 다섯개의독립변수가추가적으로유의하게되었고부호도직관적으로타당함을볼수있다. 특히스타효과와유명감독효과가통계적으로유의하게변하였는데이결과는 Prag와 Casavant의연구결과와일치한다. 마지막으로 16개의독립변수중에서통계적으로유의하지않은변수를제거하기위해 stepwise 회귀분석법을적용하였다. 보다구체적으로유의수준 0.10을기준으로

14 經, 36 卷 1 하여 forward selection 기법을적용한결과 < 표 2> 의추정결과를얻을수있었다. 예상한데로 Runtime, Season, Review2, MajorDis, TV, Radio, Newspaper 등 7개의변수만이선정되었지만 R 2 는모든변수를고려한경우와큰차이가없었다.

14 14 經, 36 卷 1 하여 forward selection 기법을적용한결과 < 표 2> 의추정결과를얻을수있었다. 예상한데로 Runtime, Season, Review2, MajorDis, TV, Radio, Newspaper 등 7개의변수만이선정되었지만 R 2 는모든변수를고려한경우와큰차이가없었다. 또한선정된변수의모수추정값도모든변수를고려한경우의것과큰차이가없었다. 검증샘플에서의예측정확성에대해서는차후에논의하기로한다. 2. 주별관람객추이예측방법 앞서언급한바와같이이접근법은두단계로나누어관람객수를예측한다. 그첫단계는각영화의주별관람객데이터로부터패턴을도출하는단계로식 (2) 를각영화관람객데이터에적용하는것이다. 즉추정샘플의영화수가 200편이니 200개의회귀식을추정한다는것이다. 이과정에서도출된 200개의 γ oi 와 γ 1i 를빈도분포 (frequency distribution) 를보면 < 그림 1> 과같다. 식 (2) 의특성상 γ oi 는상영첫주의관람객과관련된정보를요약한모수이므로양의값을가져야하는데추정된 γ oi 의값은 200개모두양의값을가지는것으로추정되었다. 반면 γ 1i 는영화개봉후관람객수의감소속도와관련된정보를요약한모수이므로이전에식 (2) 에서가정한지수함수가의미를가지려면 γ 1i 의값이음의값을가져야하는데추정된 γ oi 의값은200개모두음의값을가지는것으로추정되었다. 즉본연구가제시한모형이타당성이있음을보여주는결과이다. 다음단계는주별관람객추이정보를요약한모수 (γ oi 와 γ 1i ) 와영화의특성변수와 < 그림 1> 절편과기울기의빈도

15 김병도 표태형 15 의관계를모형화하는단계이다. 주별관람객추이정보를요약한모수와연관성이있는독립변수를선택하는방법은총관람객모형의경우와유사한방법을사용하였다. 즉 200편의추정샘플에서 γ oi 와각독립변수의상관계수를계산하여상관계수의유의수준이 0.05 이상인독립변수만을선택하였다는것이다. 그결과 29개의변수중에서 Horror, ClassR, USA, Runtime, Competition, Review1, Review2, MajorDis, Director50, TV, Newspaper, Magazine 등 12개의변수만을선정되었으며이들중 TV와의상관계수가 0.47로가장높게나타났다. 를종속변수로하는모형에대해서도동일한방법을적용하여 SF, ClassR, Korea, Competition, Review1, Review2, MajorDis, Star50, TV, Newspaper, Magazine 등 11개의변수가선정되었다. 분석결과를바탕으로 γ oi 와 γ 1i 를종속변수로할때선정된독립변수와총관람객을종속변수로할때선정된독립변수를비교해볼필요가있다. ClassR, Competition, Review1, Review2, MajorDis, TV, Newspaper, Magazine의 8개의변수는세경우모 < 표 3> 절편 (γ oi ) 과영화특성과의관계 모든변수 Stepwise 절편 2.74 (0.80)** 3.17 (0.52)** Horror 0.90 (0.32)** 0.95 (0.31)** ClassR 0.10 (0.33) - USA 0.34 (0.24) - Runtime 0.00 (0.01) - Competition 0.10 (0.06) 0.10 (0.06)* Review (0.22) - Review (0.72)** 0.66 (0.16)** MajorDis 0.26 (0.33) - Director (0.25)** 0.51 (0.24)** TV 0.01 (0.00)** 0.01 (0.00)** Newspaper 0.00 (0.00) 0.00 (0.00)** Magazine 0.02 (0.03) - R Adj - R *p = 0.10에서유의한경우 **p = 0.05에서유의한경우

16 16 經, 36 卷 1 두에서독립변수로선정되어이들변수들이영화수요와밀접한관련이있음을보여주고있다. 반면 Action, Hiswar, ClassX, Season, Radio의 5개변수는총관람객을종속변수로하는경우에만선정된반면 Horror, USA는 γ oi 의경우에만그리고 SF, Korea는 γ 1i 을종속변수로하는경우에만선정되었다. 위절차를거쳐선정된독립변수로하고 γ oi 을종속변수로하는회귀식결과는 < 표 3> 에 γ 1i 을종속변수로하는회귀식결과는표 4에요약되어있다. 먼저 < 표 3> 을보면 R 2 는 0.44이고 12개변수중Horror, Review2, Director50, TV의 4개의변수만이 p = 0.10에서유의하였다. 즉광고매체중에서는 TV만이개봉첫주관람객수에영향을주었다는점이흥미롭다. 또한유명영화감독, 두번째영화비평, 공포영화가개봉첫주관람객수에영향을주는것으로나타났다. < 표 3> 은또한 stepwise 회귀분석법을 12개의독립변수에적용하여통계적으로유의하지않은변수를제거한결과를보여주고있다. 구체적인절차는총수요의경우와동일하다. 12개중Horror, Competition, Review2, Director50, TV, Newspaper의 6개의변수가선정되었고 R 2 는모든변수를고려한경우와큰차이가없었다. 또한선정된변수의모수추정값도모든변수를고려한경우의것과큰차이가없었다. < 표 4> 에는동일한방법으로 γ 1i 을종속변수로하는회귀식결과가요약되어있다. R 2 는 0.38이고 11개변수중ClassR, Korea, Review1, Star50, TV, Newspaper의 6개의변수가 p = 0.10에서유의하였다. 여기서특이한점은유명영화감독은개봉첫주관람객수, 즉절편을증대하는역할을수행하지만유명배우는기울기즉영화상영을오래지속시키는역할을수행한다는점이다. 또한 TV와신문광고, 그리고영화평론가의긍정적평가역시영화상영을오래지속시키는역할을하는것으로나타났다. < 표 4> 는또한 stepwise 회귀분석법을 11개의독립변수에적용하여통계적으로유의하지않은변수를제거한결과를보여주고있다. 11개중Magazine, Competition 두변수를제외한모든변수가선정되었고 R 2 는모든변수를고려한경우와큰차이가없었다. 또한선정된변수의모수추정값도모든변수를고려한경우의것과큰차이를보이지않는다.

17 김병도 표태형 17 < 표 4> 기울기 (γ 1i ) 와영화특성과의관계 모든변수 Stepwise 절편 2.89 (0.39)** 3.10 (0.33)** SF 0.37 (0.22) 0.39 (0.22)* ClassR 0.40 (0.17)** 0.44 (0.17)** Korea 0.48 (0.13)** 0.49 (0.13)** Competition 0.03 (0.03) - Review (0.11)** 0.23 (0.11)** Review (0.09) 0.13 (0.09)* Star (0.12)* 0.20 (0.12)* TV (0.001)** (0.001)** Newspaper (0.000)** (0.000)** Magazine (0.014) - R Adj- R *p = 0.10에서유의한경우 **p = 0.05에서유의한경우 3. 두예측모형의정확성비교 이상에서상술한두예측모형즉총관람객모형과주별관람객추이예측모형중어느모형의예측정확성이우수한지에대한평가를하기위해서는평가척도가필요하다. 본논문의방법은추정샘플에서각모형의모수를추정하고추정된모형을검증샘플데이터에적용하여그정확성을평가하는방법을사용하고자한다. 보다구체적으로평가척도로는평균절대오차와평균자승오차를사용하기로한다. N MAE = 평균절대오차 (mean absolute error) = Σ Actual i Predicted i /N i=1 N MSE = 평균자승오차 (mean squared error) = Σ (Actual i Predicted i ) 2 /N i=1

18 18 經, 36 卷 1 < 표 5> 예측모형의정확성비교 평균절대오차 평균자승오차 총관람객모형 : 모든변수 , 총관람객모형 : Stepwise , 주별관람객추이모형 : 모든변수 , 주별관람객추이모형 : Stepwise , 위식에서 N은샘플사이즈로본논문의경우검증샘플사이즈가 66이다. 예측정확성결과는 < 표 5> 에요약되어있다. < 표 5> 에의하면주별관람객추이모형이총관람객모형보다평균절대오차와평균자승오차모두에서예측정확성이뛰어남을보여주고있다. 이는영화수요를예측하는데있어총판매액을직접추정하는것보다주별판매액추이를예측한후주별판매액을합하는것이예측정확성이높다는사실을보여주고것이다. < 표 5> 는또한모든독립변수를고려한회귀모형보다 stepwise 방식에의해변수를선별한모형의예측정확성이다소높다는것을보여주고있다. 이는회귀모형을예측의목적으로이용하는경우에도변수선정 (variable selection) 의필요성이존재한다는사실을입증하는결과이다. VI. 마치며 과거데이터가전혀존재하지않는신상품의수요예측모형을개발하는문제는마케팅의중요한연구과제다. 마케팅연구자나실무자모두문제의중요성에는동의함에도불구하고그동안그렇게활발한연구는진행되지않았다. 과거판매데이터가존재하지않는신상품의수요를예측하는방법에는두종류가있다. 하나는표적시장의소비자샘플을대상으로신제품의구매의도조사를수행하는방법이고다른한방법은유사제품들의과거판매추이를분석하여신제품판매추이를유추하는방법이다. 예를들면흑백 TV와컬러TV의과거판매추이로부터 HD TV의수요를예측한다는것이다. 유사제품판매추이로부터신제품수요를예측하는방법을적용하기에적절한산업은유사한신제품출시가빈번한음반, 비디

19 김병도 표태형 19 오, 서적, 영화, 의약품등산업이다. 본연구의수요예측모형은유사제품의과거판매추이로부터신제품의수요를예측하는모형에속하기때문에이분야마케팅연구에기여하리라기대한다. 본연구에서개발한수요예측방법론은영화상품에한정하여논의하고있지만음반, 비디오, 서적등문화상품의수요예측에도쉽게활용될수있다. 이러한문화상품들은영화의경우와같이제품수명주기의속도에따라진열하는유통점의수가매우가변적이라는특징을가지고있다. 본연구는개봉예정영화의특성만을가지고영화관람객의수를예측하는문제를다루고있다. 특히총관람객모형과주별관람객추이예측모형을적용하여후자의모형이관람객수를예측하는데있어월등히우수함을보이고있다. 또한어떤영화특성변수는개봉첫주의관람객수를예측하는데중요한정보를제공하는데반해어떤특성변수는개봉이후관객감소율을예측하는데중요한정보를제공한다는사실을실증적으로보이고있다. 본연구는개봉예정영화의관람객수요를예측하는매우단순한모형을제시하였다. 보다현실적인모형을위해서는영화유통 / 배급과정을고려해야한다. 한영화가제작되기위해그리고영화관에서상영되기까지는많은이해관계자의의사결정이중요하다. 즉영화의제작과정, 배급과정, 상영관의상영영화선정및상영중단결정등의과정을고려한포괄적인예측모형개발이필요하다는것이다. 예를들어영화관은관람객수요예측에지대한관심이있다. 영화관은 특히 multiplex 상영관 개봉예정영화의예측관람객수요에따라적합한좌석수의영화관에서상영하고몇개의상영관에서상영할것인가를결정한다. 또한상영관은예측수요에따라영화사와라이센스계약을어떤조건으로체결할것인가를결정할수있다. 최근잇따른한국영화의대박행진이영화를고수익투자상품으로인식하면서영화산업으로의자본유입이가속화되고있다. 이에흥행가능성증대를위해투자규모가증가하게되었고이는영화상품고유의불확실성에따른위험부담도증가로나타났다. 마케팅비용역시총제작비의 30% 수준에머무르던것이절반수준에이르는경우도나타나게되었다. 즉흥행실패로인한손실이예전에비해그만큼커졌다는것이다. 영화제작자또는경영자의직관에모든것을맡기기에는시장이너무커졌고그만큼위험부담도커졌다. 보다과학적인의사결정을위해수요예측에영향

20 20 經, 36 卷 1 을미치는특성변수에대한포괄적이해를가능케하는예측모형의개발이필요한시기이다. 참고문헌 김휴종 (1997). 한국영화스타의스타파워분석. 1997년 10월, 삼성경제연구소. 김휴종 (1999). 한국영화산업, 돌파구는없는가. 1999년 3월, 삼성경제연구소. Austin, B. (1989). Immediate Seating: A Look at Movie Audiences, Belmont, CA: Wadsworth. Eliashberg, J. and Swahney, M. (1994). Modeling Goes to Hollywood: Predicting Individual Differences in Movie Enjoyment. Management Science, 40 (9), Eliashberg, J. and Shugan, S. (1997). Film Critics: Influencers and Predictors. Journal of Marketing, 61, Garrison, L. C. (1971). Decision Processes in Motion Picture Production: A Study of Uncertainty. unpublished doctoral dissertation, Stanford University. Hirschman, E. and Pieros, Jr., A. (1985). Relationships Among Indicators of Success in Broadway Plays and Motion Pictures. Journal of Cultural Economics, 9, Jedidi, K., R. Krider and Weinberg, C. (1998). Clustering at the Movies. Marketing Letters, 9, 4, Kindem, G (1982). The Business of Motion Pictures, Carbondale, Southern Illinois Press. Litman, B. (1983). Predicting Success of Theatrical Movies: An Empirical Study. Journal of Popular Culture, 16, Litman, B. and Kohl, L. (1989). Predicting Financial Success of Motion Pictures: The 80s Experience. Journal of Media Economics, Fall, Mayer, M. (1978). The Film Industry: Practical Business/Legal Problems in Production, Distribution and Exhibition. second ed., New York: Hastings House, Ch. 5. Prag, J. and Casavant, J. (1994). An Empirical Study of the Determinants of Revenues and Marketing Expenditures in the Motion Picture Industry. Journal of Cultural Economics, 18,

21 김병도 표태형 21 Sawhney, M. and Eliashberg, J. (1996). A Parsimonious Model for Forecasting Gross Box- Office Revenues of Motion Pictures. Marketing Science, 15 (2), Wallace, et al. (1993). The Role of Actors and Actress in the Success of Films: How much is a Movie Star Worth?. Journal of Cultural Economics, 17 (1), 1-27.

22 22 經, 36 卷 1 Forecasting Model for Box-Office Revenue of Motion Pictures Byung-Do Kim** Tae-Young Pyo** ABSTRACTS The main objective of the paper is to develop an econometric model to forecast box-office revenue of motion pictures. Considering the importance of forecasting demand for new products, marketing researchers have developed various demand forecasting models. However, these models forecast future demands based on either several months of initial sales data after new product introduction or the survey data on customer purchase intention. Different from these models, we forecast future demands of new products based on the analysis of historical sales patterns of similar products. Even though we apply our model to the case of revenue forecasting for motion picture industry, it can easily be applied to forecast future demands for several other industries such as books, music albums, videos and pharmaceutical products. We forecast box-office revenue of a motion picture given its characteristics such as genre, reviews by movie critics, star power of main actors/actresses, directors, ratings, advertising expenditure and so on. Our results show that modeling weekly sales (compared to directly modeling total sales) improves forecasting accuracy significantly. We also show that some *Professor of Marketing, College of Business Administration, Seoul National University. **Master s Student in Marketing, College of Business Administration, Seoul National University.

23 김병도 표태형 23 movie characteristics are useful to forecast the box-office revenue for the first week while other movie characteristics provide information on forecasting the decaying rate of weekly revenues. Keywords: Forecasting model, Demand forecasting, Motion Picture Industry

논총13집.PDF

논총13집.PDF 13 (2001) : 23 1 254.. 1. 2.. 1. 2.. 1. :,, 2.,,. 1. 2. I.. 21 (window effects). /DVD, ( ),,.,...,,....,.? 13 / 232 ..,,,.,,..,,,.,..,...,,. / 233 II. 1. 1940. 1940 (Gallup) ARI(Audience Research Incorporated)