1 교시문화소비와이론 1. 문화소비 2. 문화소비이론 2 교시미디어소비와빅데이터 3. 미디어소비 4. 빅데이터 아나운서의죽음에관한사례를통해미디어의영향에대해설명할수있다. 문화소비에대해설명할수있다. 문화소비이론에대해설명할수있다. 미디어소비에대해설명할수있다. 빅데이터에대해설

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소율 모
6 years ago
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1 07 문화와미디어심리 1 교시문화소비와이론 /38

2 1 교시문화소비와이론 1. 문화소비 2. 문화소비이론 2 교시미디어소비와빅데이터 3. 미디어소비 4. 빅데이터 아나운서의죽음에관한사례를통해미디어의영향에대해설명할수있다. 문화소비에대해설명할수있다. 문화소비이론에대해설명할수있다. 미디어소비에대해설명할수있다. 빅데이터에대해설명할수있다. 2 /38

3 금주의명언 딸기잼의법칙 : 어떤문화든넓게퍼질수록, 얇게발라진다. The Law of Raspberry Jam : The wider any culture is spread, G the thinner it gets. 앨빈토플러 (Alvin Toffler) 미국의작가, 미래학자 3 /38

4 문제제기 에피소드 1 아나운서의죽음과소셜미디어리터러시 (Literacy) 2011 년 5 월 23 일한여자아나운서가자신의사생활과관련한네티즌들의비방속에투신자살로생을마감함 미디어에서는 SNS 를잘못활용하여일을키운것으로해석함 출처 : 일간스포츠. 신상털고루머만들고 두얼굴의괴물 SNS. 2011/05/24. 김식기자 (1/2) 4 /38

5 문제제기 에피소드 1 아나운서의죽음과소셜미디어리터러시 (Literacy) 소셜미디어의발달로미디어이용자들의파워가증가함에따라, 그파워를올바르게활용할수있도록미디어리터러시교육이필요함 미디어는단순히유행에따라선택하는패션상품이아니라는점을인식해야함 소셜미디어가가지고있는커뮤니케이션확산능력만큼이나이를이용하는이용자들은소셜미디어를올바르게활용할줄아는소셜미디어리터러시를갖추어야함 (2/2) 5 /38

6 1. 문화소비 1) 문화소비현황 문화예술행사관람실태 예술행사 예술행사관람률 (%) 연평균예술행사관람횟수 ( 회 ) 2010년 2008년 2006년 2003년 2010년 2008년 2006년 2003년 전체 문학행사 미술전시회 클래식음악회 / 오페라 전통예술공연 연극 무용 영화 대중가요콘서트 / 연예 출처 : 문화체육관광부, 한국문화관광연구원 (2010, p.ii) 6 /38

7 1. 문화소비 1) 문화소비현황 문화시설이용실태 지역문화시설 출처 : 문화체육관광부, 한국문화관광연구원 (2010, p.iv) 7 /38 문화시설이용률 (%) 문화행사참여율 (%) 2010 년 2008 년 2006 년 2003 년 2010 년 2008 년 2006 년 2003 년 전체 시 / 군 / 구민회관 문화예술회관 복지회관 청소년회관 문화원 도서관 박물관 문화의집 대학교부설사회문화교실 사설문화센터

8 1. 문화소비 1) 문화소비현황 문화관련동호회활동 참여동호회 2010년 2008년 2006년 전체 문학 미술 서양음악 전통예술 무용 연극 영화 가요 / 연예 역사문화유산 출처 : 문화체육관광부, 한국문화관광연구원 (2010, p.v) 8 /38 ( 단위 : %)

9 1. 문화소비 1) 문화소비현황 문화향유경험률 구분 2010년 2008년 2006년 2003년 예술행사관람 문화시설이용 문화시설의문화행사참여 학교교육이외문화예술교육참여 역사문화유적지관람 지역축제참여 출처 : 문화체육관광부, 한국문화관광연구원 (2010, p.v) ( 단위 : %) 9 /38

10 1. 문화소비 1) 문화소비현황 문화활동장애요인 예술행사관람걸림돌 문화예술교육걸림돌 문화시설의문화행사참여걸림돌 구분시간부족경제적부담 ( 단위 : %) 관심프로그램없음 2010 년 년 년 년 년 년 년 년 년 (1/2) 10 /38

11 1. 문화소비 1) 문화소비현황 문화활동장애요인 문화관련동호회참여걸림돌 역사문화유적방문걸림돌 지역축제관람걸림돌 구분시간부족경제적부담 출처 : 문화체육관광부, 한국문화관광연구원 (2010, p.x) 11 /38 ( 단위 : %) 관심프로그램없음 2010 년 년 년 년 년 년 년 년 년 (2/2)

12 1. 문화소비 2) 문화공연소비 ( 트렌드모니터, 2011) 2000 년대들어뮤지컬, 연극, 콘서트등문화공연의대중화경향이나타남 대중화요인 스타마케팅, 다양한이벤트, 할인제도 ( 인터넷예매, 신용카드 ), 구입의용이성 ( 소셜커머스 ) 등 트렌드모니터조사 대상 : 일반인 1,000 명, 기간 : 2010 년 5 월 ~2011 년 5 월 항목 내용 영화외선호문화공연뮤지컬 (35.8%) > 콘서트 (22%) > 연극 (21.4%) 최근 1 년간관람경험연극 (45.3%, 중복응답 ) > 뮤지컬 (42.8%) 연간관람횟수 1~5 회미만 (69.1%) > 5~10 회미만 (24.1%) 관람계기 영화관람방법 영화선택시고려요인 특별한선호공연 (37.8%) > 무료표 (22.7%) > 특별한날이벤트로관람 (19.3%) 극장 (55%) > 컴퓨터 (22%) > 비디오 /DVD(18%) 영화줄거리 (86.5%, 중복응답 ) > 입소문 (74.5%) > 출연배우 (62.8%) 12 /38

13 1. 문화소비 2) 문화공연소비 ( 트렌드모니터, 2011) 공연생활향상을위한필요조건 저렴한비용다양한공연콘텐츠다양한공연정보여유있는공간더많은공연장소개인적인관심의증대공연관련단체에대한지원 년 (n=774) 2010 년 (n=767) 2011 년 (n=809) /38

14 1. 문화소비 3) 새로운소비트렌드 ( 경영연구실, 2010) 1 모빌리티 (Mobility) : 실시간이동소비 전화단말기로통화, 메신저, 웹서핑, 쇼핑, 사진, 음악, 게임, 영화감상, 문서작성등다양한기능이가능함 위치기반서비스 (Location-based Service) 와인식기술이발달함 이동통신사와홈쇼핑업체, 카드사와은행, 증권사가서로결합함 2 알파그린 (Alpha Green) : 실질적혜택을주는친환경소비확대 알파 ( 플러스알파 )+ 그린 ( 친환경제품 ) 당초의기대와는달리그린소비에대한성과는높지않음 글로벌전략리서치기관 Grail Research 의미국소비자대상조사결과 - 응답자의 93% 가그린제품이구매의사결정에영향을준다고응답함 적극적으로그린제품을소비하는비율이 8% 수준에불과함 14 /38

15 1. 문화소비 3) 새로운소비트렌드 ( 경영연구실, 2010) 3 브라보시니어라이프 (Bravo Senior Life) : 새로운자아를찾고자하는중년 무조건자녀에게헌신하는것보다건강지키기와취미, 여가생활등스스로를위해지출하려는중년세대 40~50 대중년층을대상으로한상품및서비스 - 색소폰과통기타 - 아웃도어의류 - 음악 / 영화 / 공연 / 관광등의문화상품 - 중년을위한요식업 - 중년외모를위한화장품 - 건강관련의약품과의료서비스등 15 /38

16 1. 문화소비 3) 새로운소비트렌드 ( 경영연구실, 2010) 4 몰링 (Malling) : 쇼핑과여가, 두마리토끼잡기 대형복합쇼핑몰에서쇼핑뿐만아니라, 오락등다양한여가활동을즐기는소비행위 단순히물건을사는행위가아닌쇼핑자체를하나의 즐거운경험 으로만듦 배경 - 원스탑 (One-stop), 엔터테인먼트에대한니즈증대, 소득수준의향상 5 하비홀릭 (Hobby-holic) : 취미에흠뻑빠진사람들 인터넷커뮤니티 : 지식과간접체험 배경 - 가처분소득의증가와비용의하락, 여유시간증대 ( 주 5 일제 ) 16 /38

17 1. 문화소비 3) 새로운소비트렌드 ( 경영연구실, 2010) 6 멀티컬처 (Multi-culture) : 다양한문화의소비확대 문화소비확대및보편화 - 남보다앞선경험, 남들과의차별화를가져옴 배경 - 매년 30 만이상의다문화가정탄생 - 외국인이민자수연간 10% 이상증가 사례 년남아공월드컵을겨냥한특별아프리카컬렉션출시및다양한스포츠및라이프스타일행사 17 /38

18 1. 문화소비 4) 문화의소비 소비자의소득수준향상과여가시간의증대로문화소비가증대함 소득의증대에따라소비자욕구의변화를가져옴 매슬로우 (Maslow) 의욕구단계 자아실현의욕구 존경의욕구 사회적욕구 안전의욕구 생리적욕구 18 /38

19 1. 문화소비 4) 문화의소비 문화소비의특성 특징 내용 문화의중요성 영국방문자의목적이문화 (Culture) 인경우가 6% 레저, 서비스수요의증대 소비증대요인 1999 년영국조사 - 레저, 서비스소비가처음으로공산품구입비를상회 년대는공산품구입비의 50% 2004 년 UN 보고 - 세계 GDP 의 7% 소비 - OECD 국가 : 5~20% 소비자의소득증가 시간증가 교육수준증대 19 /38

20 1. 문화소비 4) 문화의소비 소득에따른욕구의변화 자아실현 Self-actualization Self-actualization Self-actualization 존경 Esteem Esteem Esteem 사회적 Social Social Social 안전 Safety Safety Safety 생리적 Physiological Physiological Physiological Strength of Needs Strength of Needs Strength of Needs Low Income High Income 출처 : 20 /38

21 1. 문화소비 4) 문화의소비 문화 예술관람 : 국민소득이높을수록관심이높아짐 롤프옌센 (Rolf Jensen) 1 인당국민총생산 (GDP) 이 1 만 5 천달러가넘으면, 기능보다는꿈과감성을추구하는꿈의사회 (Dream Society) 가됨 우리나라는 2000 년대이후꿈의사회에진입함 21 /38

22 1. 문화소비 4) 문화의소비 우리나라 1 인당 GNP 추이 ($) 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5, 출처 : KB 금융경영연구소 (2011, p.3) 22 /38 ( 연도 )

23 2. 문화소비이론 1) 문화소비연구 ( 천경희, 홍연금, 윤명애, 송인숙, 2010) 개요 소비의의미변화 물질적소비에서정신적 서비스소비를포함 소비문화영향요인 미디어의발전 ( TV, 인터넷등 ), 광고 & 유행 현대소비문화의특성 소비주의, 상징소비, 과시소비, 물질주의 23 /38

24 2. 문화소비이론 1) 문화소비연구 ( 천경희, 홍연금, 윤명애, 송인숙, 2010) 문화의소비이론 구분 소비주의 상징소비 (Symbolic Consumption) 과시소비 (Conspicuous Consumption 내용 제품구매나소비를통해만족을추구하고, 이를생활의목적이나의무처럼생각하는태도 상품에내재되어있는의미를동시에소비 : 문화적, 정치적의미 상품은실용성보다의미전달을위한매개체로의역할이중요함 소비와취향이자신의지위를정당화함 베블렌 (Veblen) : 유한계급론 (1899) 소비가사회적평등및신분적위계를창조함 (Simmel, 1978) 상층계급은경쟁적소비를하게되며, 하층계급은모방적소비를함 베블렌상품 (Veblen Goods) : 고위층상품 (High-status Goods) 최고가와인 (High-end Wines), 디자이너핸드백 (Designer Handbags), 고급차 (Luxury Car) 24 /38

25 2. 문화소비이론 1) 문화소비연구 ( 천경희, 홍연금, 윤명애, 송인숙, 2010) 문화의소비 [ 골드클래스 (Gold Class) 를통한상징소비 ] 출처 : /38

26 2. 문화소비이론 1) 문화소비연구 ( 천경희, 홍연금, 윤명애, 송인숙, 2010) 문화의소비 [ 대표적베블렌상품 (Veblen Good) 롤스로이스 ] 출처 : px-luxurious_usb_flash_drive.jpg 26 /38

27 2. 문화소비이론 2) 가격과자의식을기준으로한소비의분류 베블렌 (Veblen) 소비 가격이높은제품을소비 스놉 (Snob) 소비 희귀성이높은제품을소비 밴드웨건 (Bandwagon) 소비 다른사람들이많이사는제품을소비 쾌락주의자 (Hedonist) 소비 제품의미적감각을중시하는소비 완벽주의자 (Perfectionist) 소비 제품의품질을중시하는소비 27 /38

28 2. 문화소비이론 2) 가격과자의식을기준으로한소비의분류 가격과자의식을기준으로한소비의분류 품격의상징으로서가격인식 (Perception of Price) 저 (Low) 고 (High) 사적 (Private) 쾌락 ( 완벽 ) 주의자 속물 자의식 (Self-conscious) 공적 (Public) 편승 과시소비 출처 : Bergman(2010, p.17) 28 /38

29 2. 문화소비이론 3) 경험재 (Experience Goods) 재화의분류 구분 탐색재 (Search Goods) 경험재 (Experience Goods) 신뢰재 (Credence Goods) 출처 : 조재영 (2006) 29 /38 내용 상품사용전에경험하지않고도상품에대한정보를탐색하면특성을알수있는제품 세제, 비타민등 상품사용후, 경험을바탕으로품질을확인해야하는제품 영화, 향수, 식당, 텔레비전쇼, 엔터테인먼트산업 전문가의제품평 (Review) 이나친구들의구전 (Word of Mouth) 이중요한역할을함 상품사용후에도품질을알수없어소비자가믿을수있는방법과기관에의해전문적인평가정보가제공될때품질을인정하게되는제품 농산물 인증제도가효과적인제품 인삼, 유기농등

30 2. 문화소비이론 3) 경험재 (Experience Goods) 경험재인영화관람만족도가구전의도에미치는영향 관람자 혁신자, 조기관람자, 후기관람자 정보원의존성 매체홍보, 구전 영화관람만족도 구전발생의도 출처 : 조재영 (2006) 30 /38

31 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 홉스테드 (Geert Hofstede) 1968년과 1972년, 72개국, IBM 직원 116,000명을대상으로함 문화를 5가지차원 (Dimensions) 으로분류함 1 권력거리 (Power Distance) 2 개인주의 (Individualism) vs. 집단주의 (Collectivism) 3 여성성 (Femininity) vs. 남성성 (Masculinity) 4 불확실회피성향 (Uncertainty Avoidance) 5 장기지향성 (Long-term Orientation) vs. 단기지향성 (Short-term Orientation) 31 /38

32 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 홉스테드 (Geert Hofstede) 5 가지문화차원 1 권력거리 (Power Distance) 사회구성원들에게배분된권력에차이가존재한다는것을받아들이는정도 - 권력거리가큰사회 : 권력이나부의불평등을자연스럽게받아들이고, 강한수직적종속관계존재 - 권력거리가작은사회 : 동등한권리와기회, 평등성 32 /38

33 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 홉스테드 (Geert Hofstede) 5 가지문화차원 2 개인주의 (Individualism) vs. 집단주의 (Collectivism) 집단에있어서 개인이우선시되느냐, 집단의이익이우선시되느냐 하는차이에따른구분 - 개인주의문화권 : 자신과직계가족중심적커뮤니케이션을하고, 업무를인간관계보다우선시하는경향을가짐 - 집단주의문화권 : 인간관계를우선시하고, 우리를먼저인식하며, 주체성은그들이속한사회체계에근거를둠 33 /38

34 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 홉스테드 (Geert Hofstede) 5 가지문화차원 3 여성성 (Femininity) vs. 남성성 (Masculinity) 여성성문화 : 따뜻한인간관계를중시하는사회 남성성문화 : 물질적성공과진보를중시하는사회 34 /38

35 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 홉스테드 (Geert Hofstede) 5 가지문화차원 4 불확실회피성향 (Uncertainty Avoidance) 불확실하고모호한상황에대해위협감을느끼고, 이러한상황을피하려고하는정도 - 강한불확실성회피성향 : 생활속에내재되어있는불확실성은극복되어야하는지속적인위협요인으로인식함 - 약한불확실성회피성향 : 새로운것을시도하거나모험을취하려는성향이강함 35 /38

36 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 홉스테드 (Geert Hofstede) 5 가지문화차원 5 장기지향성 (Long-term Orientation) vs. 단기지향성 (Short-term Orientation) 미래를계획함에있어서 얼마나먼시기를미래로간주하느냐 하는개념적인문제를바탕으로함 장기지향적문화 - 전통을존중하여현재와의연관성을찾으려하는경향 - 느린결과에대한참을성이높음 - 먼미래의비가시적인목적을위해서라도자신을기꺼이희생하는정신, 절대적미덕에대한요청의존중 출처 : 이정주 (2007, pp.13-14) 36 /38

37 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 에드워드홀 (Edward Hall, 문화인류학자, 1979) 고맥락 (High-context) vs. 저맥락 (Low-context) 문화 (1/2) 고맥락 (High-context) 의미는물리적인맥락 (Physical Context) 에달려있음 - 얼굴표정 (Facial Expressions), 목소리톤 (Tone of Voice), 제스쳐 (Gestures) 메시지는정보를담지못함 말하고싶은바를명백히하지않고, 상대방이알아차릴때까지돌려서말함 - 근본적인목적이체면을유지하고조화를이룸으로써관계를유지하거나강화하기위함 감각에의해이해함으로써빠르고효율적인커뮤니케이션이라고함 공동으로이해하는데느리고, 변화에시간이소요됨 대표적인국가 : 일본 37 /38

38 2. 문화소비이론 4) 국가간문화에대한연구 에드워드홀 (Edward Hall, 문화인류학자, 1979) 고맥락 (High-context) vs. 저맥락 (Low-context) 문화 (2/2) 저맥락 (Low-context) 의미를주로명확한코드 (Explicit Code) 로통역함구어 (Spoken) 가대부분의미를전달함 말을돌리지않고명백히표현함 출처 : Gamsriegler(2005) 38 /38

39 07 문화와미디어심리 2 교시미디어소비와빅데이터 /51

40 3. 미디어소비 1) 미디어심리 (Rutledge, 2008) 미디어심리의정의 미디어심리 (Media Psychology) 커뮤니케이션기술의발달로인해새롭게부상되는응용학문분야 아직은개발이많이되어야하는연구분야 미디어리터러시의정의 미디어리터러시 (Media Literacy) 다양한형태의미디어를활용하여메시지를창출하고, 분석하고, 평가할수있는능력 새로운매체들이지속적으로개발되면서새로운기술에적응하는정도가중요한이슈가될전망임 2 /51

41 3. 미디어소비 2) 기술수용모형 (TAM, Technology Acceptance Model) 신기술을사용하려는의도에미치는영향요인을연구함 IS(Information Systems) 에심리학을접목시킴 Davis(1986) 의 MIT 박사학위논문에서시작됨인지된유용성 (PU, Perceived Usefulness) 인지된사용용이성 (PEU, Perceived Ease of Use) 사용태도 : Attitude Toward Using 3 /51

42 3. 미디어소비 2) 기술수용모형 (TAM, Technology Acceptance Model) 스마트폰초기이용자의기술수용모델 User Motivation X1 X2 X3 Perceived Usefulness Perceived Ease of Use Attitude Toward Using Actual System Use 출처 : Chuttur(2009, p.2) 4 /51

43 3. 미디어소비 3) 이용과충족이론 (Uses & Gratification Theory) Katz et al.(1974) 의초기연구 관점의변화 미디어는사람에게무엇을하는가? (What the media do to people?) 가정 능동적인수용자 수용자들은자신의욕구를알고, 이를충족하기위해방법을선택함 여러기능적대안을고려함 사람은미디어로무엇을하는가? (What people do with the media?) 5 /51

44 3. 미디어소비 3) 이용과충족이론 (Uses & Gratification Theory) Finn(1997) 의분류 Instrumental ( 도구적 ) vs. Ritualistic ( 의식의 ) Information-seeking ( 정보추구 ) vs. Entertainment-seeking ( 엔터테인먼트추구 ) 6 /51

45 3. 미디어소비 3) 이용과충족이론 (Uses & Gratification Theory) 원숙경외 (2007) 의국내연구 선행연구 (Kaye & Johnson, 2002; MeLeod & Becker, 1981) 를바탕으로한미디어이용충족의 4 가지차원 편의와정보추구 유희와오락 환경감시 사회적참여 7 /51

46 3. 미디어소비 4) 온라인경험 Hoffman & Novak 의모델 [Figure 6-A Model of Network Navigation in a Hypermedia Cme] 출처 : Hoffman & Novak(1996) 8 /51

47 3. 미디어소비 5) 미디어소비 미디어이용시간대 ( 단위 : %) 신문지상파방송케이블 / 위성방송인터넷 새벽 3~6 시 오전 6~9 시 오전 9~12 시 오후 12~3 시 오후 3~6 시 저녁 6~9 시 밤 9~12 시 출처 : 김영주, 정재민 (2009, p.33) 9 /51

48 3. 미디어소비 5) 미디어소비 매체이용목적 ( 단위 : %) 70 일간신문 지상파방송 케이블 / 위성방송인터넷 습관적습관적이용이용시간때우기시간때우기흥미흥미 / 오락오락 / 휴식휴식정보정보 / 지식지식뉴스뉴스출처 : 김영주, 정재민 (2009, p.34) 10 /51

49 3. 미디어소비 6) 미디어소비이론 존재감 (Presence) 의정의 Minsky (1980) 멀리떨어진작업공간으로이송되는느낌 Sheridan (1992) 멀리떨어진작업장소에실제로존재하는것처럼느끼는것 Schloerb (1995) 멀리떨어진곳에있는환경속에존재한다고인지하는것 McLellan (1996) 다른곳에있다고느끼는것 Slater & Usoh (1993) 그들이자신의실제육체가위치한곳이아닌다른세계에있다는의심을중단하는것 (1/2) 11 /51

50 3. 미디어소비 6) 미디어소비이론 존재감 (Presence) 의정의 Rheingold (1991) 유체이탈 (Out-of-the-body) 경험의한형태 Reeves (1991) 그곳에있는것 (Being There) Steuer (1992) 매개된환경에존재한다고느끼는정도 Lombard (1997, 2000) 매개되지않은상태에대한환각 (Lombard & Ditton, 1997; Lombard et al., 2000) (2/2) 12 /51

51 3. 미디어소비 6) 미디어소비이론 플로우의특성 플로우 (Flow) 최적의경험을하는심리상태 시간이가는줄모르게몰두하는상태 칙센트미하이 (Csikzentmihalyi, 1991) 에의해처음으로용어가사용됨 발생시기 (Hoffman & Novak, 1996) 연속적으로반응이감지될때 내면적인즐거움이느껴질때 자각상실이수반될때 자기강화가경험될때 13 /51

52 3. 미디어소비 6) 미디어소비이론 플로우의특성 효과 Flow 상태에서는비판적사고가저지되어광고효과가높아짐 Flow 를느끼면웹사용시간이많아짐 과업지향적인활동에서는 Flow 가생기기어려울뿐아니라, Flow 는과업완수에방해가됨 중요성 Flow 감각때문에매체를오락적이고즐겁게만들어줌 온라인활동의중요한변수가됨 14 /51

53 3. 미디어소비 6) 미디어소비이론 Commitment 의특성 Commitment : 헌신, 열의 연구 기업간 (B2B) 성공적인관계의핵심구성요소로연구됨 고객관계에있어서도헌신 ( 열의 ) 은행동적결과를유발하는요인을가져옴 연구자 Dwyer et al.(1987), Berry & Parasuraman(1991), Morgan & Hunt(1994), Ganesan(1994), Gundlach et al.(1995), Young & Denize(1995) 15 /51

54 3. 미디어소비 6) 미디어소비이론 Commitment 의특성 역할 선행변수와행동적결과들사이를매개하는역할을함 (Wiener, 1982) 측정 Community 재방문의도 소속감 (Belonging) 과같은심리적인애착 (Attachment) 과충성도 (Loyalty) 로측정함 (Garbarino & Johnson, 1999) 16 /51

55 4. 빅데이터 1) 21 세기국가경쟁력 빅데이터 (Big Data) 미국 대통령과학기술자문위원회 (President s Council of Advisors on Science and Technology, 2010 년 12 월 ) - 오바마대통령에게 디지털미래의설계 (Designing a Digital Future) 라는보고서를통해미연방정부기관들에게빅데이터전략 (Big Data Strategy) 이필요하다는요지의보고서를제출함 우리나라 국가정보화전략위원회 (2011 년 10 월 ) - 인터넷, 모바일, 소셜미디어등의등장으로인해폭증하는데이터가경제적자산이되는 빅데이터시대 가도래하였으며, 앞으로국가경쟁력은 빅데이터 의활용에달렸다고강조함 지식경제부 R&D 전략기획단 (2012 년 4 월 ) - 대한민국 IT 10 대핵심기술에빅데이터와이를검색 분석 활용하는인공지능분야를포함함 17 /51

56 4. 빅데이터 2) 정의 Snijders, Matzat, Reips (2012) 일반적정의 기존의데이터베이스소프트웨어로수집 저장 관리 분석할수있는능력을넘어서는대용량의데이터세트 (Data Set) 와이를분석하는기술 David Kellogg (DataStax, 2013) 현재의전통적인기술로는합리적으로다룰수없는너무큰데이터 (1/2) 18 /51

57 4. 빅데이터 2) 정의 McKinsey & Company (DataStax, 2013) 용량이전형적인데이터베이스소프트웨어로수집 저장 관리 분석할수있는능력을넘어서는데이터세트 (Data Set) O Reilly (DataStax, 2013) 전통적인데이터베이스시스템의프로세싱능력을초과하는데이터 빅데이터는너무크고, 너무빨리움직이며, 데이터베이스아키텍쳐구조에맞지않음 (2/2) 19 /51

58 4. 빅데이터 2) 정의 데이터용량단위 단위 승수 킬로바이트 (Kilobyte) 10 3 메가바이트 (Megabyte) 10 6 기가바이트 (Gigabyte) 10 9 테라바이트 (Terabyte) 페타바이트 (Petabyte) 엑사바이트 (Exabyte) 제타바이트 (Zettabyte) 요타바이트 (Yottabyte) /51

59 4. 빅데이터 2) 정의 빅데이터환경 데이터폭발 1,750% 1750% 300 억개 RFID 태그수 자본시장데이터증가율 (2003~2006 년 ) 20 억명 인터넷이용자 (2011 년 ) 46 억개 세계모바일폰 7 테라바이트 매일신규트위터트윗 220 테라바이트 세계기후데이터센터웹데이터 10 테라바이트 매일신규페이스북글 출처 : 이상호 (2012) 21 /51

60 4. 빅데이터 2) 정의 빅데이터 3V Data Velocity Marketing Automation Data Variety CMS SMS Audio Social Tech Automated Demand Generation Video Web Photo Mobile App Reports Table Data Base Real Time Near Real Time Periodic Batch KB MB GB TB PB Data Volume 출처 : Hurt(2012) 22 /51

61 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 맥킨지가제안하는빅데이터의마케팅활용방안 1 교차판매 (Cross-selling) 2 위치기반마케팅 (Location Based Marketing) 6 다채널고객체험 (Multichannel Consumer Experience) 3 매장내행동분석 (In-store Behavior Analysis) 5 감정분석 (Sentiment Analysis) 4 고객미시세분화 (Customer Microsegmentation) 출처 : MGI(2011), McKinsey Global Institute( 맥킨지글로벌연구소 ) 23 /51

62 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 교차판매 교차판매 ( 연결판매, Cross-selling) 기존구매고객의자료를활용하여다른상품을구매하도록유도하는마케팅기법 방법및데이터 구분 방법 데이터 세부내용 고객이구매한상품과연관성이높은상품을구매하도록제안함 기업의다른상품을구매하도록제안함 ( 추천 ) 고객의모든정보를활용함 인구통계 (Demographics), 구매내역 (Purchase History), 선호 (Preferences), 실시간위치 (Real-time Locations) 등 24 /51

63 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 교차판매 사례 1 아마존닷컴 (Amazon.com) 분석기법 : Collaborative Filtering(CF, 협업필터링 ) 모든상품의구매자나방문자에게 You might also want, Next best offers 와같은프롬프트 (Prompt) 가노출됨 아마존매출의 30% 는추천엔진의영향임 2 구글애드센스 (AdSense) 구글전체매출의 30% 에해당되는기술 - 소비자가단어를입력하면연관성있는광고가노출되는매칭 (Matching) 프로그램 사용자데이터누적으로키워드와게재광고의클릭률상관관계가증대함 25 /51

64 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 위치기반마케팅 위치기반마케팅 (Location-based Marketing) 매장에있거나매장근처에있는고객을대상으로스마트폰을활용한통신, 소매, 미디어가결합된새로운가치창출의광고및마케팅기법 용어 위치기반마케팅 위치기반서비스 위치기반광고 문제점 프라이버시논란이있음 26 /51

65 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 위치기반마케팅 방법및데이터 구분 방법 데이터 세부내용 매장에접근하는고객에게스마트폰을통해할인가격이나이벤트등특별한제안 (Special Offer) 메시지를발송하여고객의상품구매를유도함 GPS(Global Positioning System) 외에 WiFi 망, 센서네트워크기술을활용함 위치정보에이용자정보, 증강현실, 소셜네트워크등이결합함 향후계획 - 장소중심에서이용자중심으로발전하기위해개인및집단의시공간이용행태에관한연구가필요함 ( 이성호, 2010) 27 /51

66 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 위치기반마케팅 사례 2009 년 3 월창립한미국의포스퀘어 (Foursquare) 2005 년설립한미국의플레이스캐스트 (Placecast) - 소비자가사전에판촉활동을허용한업체의인접영역에접근하면모바일할인쿠폰을발송함 위치기반시장예측 정용찬 (2012) 2020 년 : 전세계광고시장의 5% 규모예상 스웨덴 Berg Insight B (2012) 2011 년 : 전세계 1 억 9,200 만유로, 총모바일광고의 5% 2016 년 : 49 억유로로모바일광고전체의 28.3%, 디지털광고의 4%, 전세계광고의 1% 28 /51

67 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 위치기반마케팅 활용분야 지역상점 음식점, 카페, 미용실, 영화관, 학원등할인쿠폰광고 교통 운행및차량관리서비스 ( 텔레매틱스 ), 택시, 대중교통, 카쉐어링 교통텔리매틱스 (Transport Telematics) 관광 맞춤형여행안내서비스 공공 지방정부들의도시마케팅, 재난대응활동 29 /51

68 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 점포내행동분석 점포내행동분석 (In-store Behavior Analysis) 점포내에서의행동자료를분석하여점포레이아웃 (Store Layout), 제품믹스 (Product Mix) 및선반위치 (Shelf Positioning) 관리에활용함 방법및데이터 구분 방법 데이터 세부내용 점포내에서의동선 (Footpath), 소요시간등행동자료를분석함 스마트폰앱을통해실시간위치자료를분석함 비디오관찰카메라의이미지를분석함 경로지능 (Path Inteligence) 쇼핑카트에부착된자동으로응답하는신호수신기 (Transponder), 매장내모바일폰의위치를수동적으로모니터함 30 /51

69 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 점포내행동분석 사례 2010 년 8 월출시한숍킥 (Shopkick) 미국최대의백화점메이시 (Macy s) - 숍킥을활용하여고객에게포인트를적립해주며, 단골고객의행동패턴을파악하고고객이관심을가질만한정보를미리제시함 년이후매년연평균 6% 의성장을기록하였으며, 2011 년매출 260 억달러를기록함 31 /51

70 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 점포내행동분석 Input [ 점포내위치추적결과 ] Output RFID Tag +Mobile Phones Video Personal Tracking Shopper Distribution Traffic Flow 출처 : MGI(2011, p.92) 32 /51

71 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 점포내행동분석 [ 숍킥사용절차 ] 출처 : 33 /51

72 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 고객미시세분화 고객미시세분화 (Customer Microsegmentation) 현대첨단분석프로그램을통해보다정교하게세분화하는기술 개인화 (Personalization) 가가능함 마이크로트렌드 (Microtrend) 소수의열정적집단이동조하는작은변화로서, 문화조류나소비형태로나타남 방법및데이터 구분 방법 데이터 34 /51 세부내용 클릭스트림 (Clickstream), 로그파일 (Log File) 의정보를분석함 군집분석 (Clustering) 전통적인시장조사자료와구매내역이외에도개인별고객의행동에기초한추적자료를활용함

73 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 고객미시세분화 사례 1 미국최대의최고급백화점니만마커스 (Neiman Marcus) 행동적세분화 (Behavioral Segmentation) 와다계층회원보상프로그램 (Multi-tier Membership Reward program) 으로상위소비층의매출을상승시킴 인써클 (InCircle) 프로그램, 명품잡지 The Book, 고객초청이벤트등 연간 3 천불이상지출하는고객 15 만명 신용카드구매시 1 달러당 1 점포인트적립 다양한사은품, 사은품을최후의순간까지비밀 재규어자동차, 아라비아산경주마, 순종애완견, 해외휴가여행, 항공마일리지등 신상품입하전화통지, 특별행사, 우편안내, 특별한패션잡지제공등 35 /51

74 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 고객미시세분화 사례 2 미 ( 美 ) 사우스웨스트항공 (Southwest Airlines) 기내광고에활용하여성공함 액시엄 (Axiom) 과빅데이터자료분석 - 자사가소유하고있는미국인 96% 를포함하여세계 5 억명에해당하는사람들의개인정보, 신용카드이용정보, 보유애완동물, 복용중인약품등 1,500 여종이상의빅데이터를바탕으로분석된이용자개인정보에맞춘맞춤형광고를탑승객의앞좌석등받이모니터에노출시킴 36 /51 (1/2)

75 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 고객미시세분화 사례 2 미 ( 美 ) 사우스웨스트항공 (Southwest Airlines) [ 항공기내모니터이미지 ] 37 /51 (2/2)

76 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 감정분석 감정분석 (Sentiment Analysis) 트위터나페이스북에올라오는대화에서사용되는단어와문장구조등을분석해사람들의감정을해석하는기술 여론분석 (Opinion Mining) 으로도불림 방법및데이터 구분 방법 데이터 세부내용 소셜미디어등분석대상으로선정된정보를자영어분석이나컴퓨터언어분석등을통해긍정 부정 중립등의감성적으로해석하는분석기술을활용함 감정분석, 여론분석이외에도소셜네트워크분석 (Social Network Analysis), 소셜필터링 (Social Filtering) 등다양한기법이개발되어활용됨 소셜미디어를중심으로소비자나유권자의호감도, 선호도, 불만등을나타내는의견을수집 분석함 38 /51

77 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 감정분석 사례 우리나라 - 펄스 K( 코난테크놀로지 ) 코카콜라 - 시스모스 (Sysmos) 의세계각국의트위터이용자들이올리는관련정보를영어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어등세계각국언어로분석하여, 갑자기비우호적정보가급증한국가나지역대상으로홍보를강화하는등실시간으로대응함 39 /51

01.15 2012.01.29 언론보도 : 이랜드, LA 다저스인수에참여 언론보도 : 이랜드, 사이판 PIC

78 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 감정분석 [ 이랜드의 LA 다저스인수에대한감정분석결과 ] ( 기간 : 2012 년 1 월 30 일 ~31 일 ) 스트림전체긍정중립부정 언론보도 : 이랜드, LA 다저스인수에참여 언론보도 : 이랜드, 사이판 PIC 리조트인수 출처 : 40 /51

79 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 감정분석 [ 다음소프트의감정분석결과 1] Sentiment Cluster 출처 : 박현영 (2013) 41 /51

80 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 감정분석 [ 다음소프트의감정분석결과 2] Image Transition : 소녀시대 출처 : 박현영 (2013) 42 /51

81 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 다채널고객경험 다채널고객경험 (Multichannel Consumer Experience) 다양한커뮤니케이션및브랜드접촉채널 (Multichannel) 을통한고객경험의증대는판매, 고객만족, 충성도의원동력이됨 방법및데이터 구분 방법 데이터 세부내용 통합된데이터베이스관리로분석함 소득, 주택보유가, 자녀수등고객의다양한자료를활용함 다양한커뮤니케이션미디어 매장, 이메일, 웹, 모바일, 전화, 소셜미디어 43 /51

82 4. 빅데이터 3) 빅데이터를활용한마케팅접근방법 다채널고객경험 사례 가구 생활 주방용품브랜드윌리엄스 - 소노마 (Williams-sonoma) - 가계소득, 주택가치, 자녀수등 6,000 만가구의고객통합데이터베이스 (DB) 를바탕으로타깃화된이메일을송부하여이전보다 10~18 배응답결과가나옴 - 정보를바탕으로타깃그룹별로행동과선호도에기반한카탈로그버전을제작함 44 /51

83 4. 빅데이터 4) 빅데이터분석기법 빅데이터조사기법의복잡성과시장수용상태 [Market Adoption Status] 고 Fraud Detection Social Media Analytics Real-time Dashboards Behavioural Analysis Predictive Modelling Optimisation Sentiment Analysis (NLP*) Stochastic Optimisation Genetic Algorithm (Optimisation) Descriptive Modeling Degree of Complexity Statistical Analysis Micro Customer Segmentation Video Analytics Text Mining/Analytics Social Network Analysis Time-series Analysis Pattern Recognition Data Mining (Regression Tchnique) 저 성숙 성장 초기 출처 : Nasscom(2012, p.13) 45 /51

84 4. 빅데이터 4) 빅데이터분석기법 빅데이터분석기법 1 환경분석기법분석인프라 스마트기기 덱스트 / 옵션마이닝 Hadoop 기업의사결정 모바일컴퓨팅 소셜네트워크분석 NoSQL 기업내부조직 소셜네트워크클러스터분석 R, SAS, Scipy, Stata, SPSS 데이터수집데이터분석가치발견 Action 출처 : 임동진 (2012). 한국 DB 진흥원 46 /51

85 4. 빅데이터 4) 빅데이터분석기법 빅데이터분석기법 2 구분 자연언어처리 (NLP) 정보검색 (IR) 정보수집 (Crawling) 기계학습 (Machine Learning) 텍스트마이닝 (Text Mining) 세부내용 인간언어를컴퓨터로분석하는기술 형태소, 구문, 개체명인식등 주제와관련된데이터를빠르게찾아분석에적용하는기술 발전된정보를수집하는기술 - 포커스드크롤링 (Focused Crawling) 학습데이터로부터모델을생성하고, 해당모델을통해대용량데이터를자동분석, 귀납추론하는기술 대규모텍스트로부터의미있는정보를추출, 분석하는기술 (1/2) 47 /51

86 4. 빅데이터 4) 빅데이터분석기법 빅데이터분석기법 2 구분 클라우드컴퓨팅 (Cloud), NoSQL 시맨틱 (Semantic) 통계기술 (Statistics(R)) 시각화 (Visualization) 세부내용 초대용량데이터의저장과관리, 운영하는기술 - Hadoop, HBase, Casandra, MongoDB 와같은 NoSQL 기술 데이터의의미를분석하는기술 - 비정형 & 정형데이터를의미에따라연결하고분석 통계적의미와패턴을분석하는기술 그래프, 네트워크, 지도, 매시업등 출처 : (2/2) 48 /51

87 4. 빅데이터 4) 빅데이터분석기법 국내빅데이터분석기업 그루터 넥스알 다음소프트 빅데이터플랫폼구축및컨설팅 빅데이터분석및데이터제공서비스 빅데이터분석플랫폼 (NDAP, NexR Data Analytics Platform) 구축 빅데이터분석솔루션 (RHive) 구축 SNS 기반여론진단, 소셜미디어트위터, 블로그트렌드분석 소셜미디어데이터의의미있는정보를찾고, 조직화함으로써정보간의관계나패턴, 트렌드등을분석하는서비스제공 (1/2) 49 /51

88 4. 빅데이터 4) 빅데이터분석기법 국내빅데이터분석기업 사이람 소셜네트워크분석소프트웨어넷마이너 (NetMiner) 개발 - 대규모소셜네트워크및데이터간의관계를계량적으로분석하고시각화 - 소셜네트워크분석응용솔루션및컨설팅제공 솔트룩스 비정형빅데이터분석및시맨틱기술전문기업 - 비정형빅데이터분석플랫폼 (Truestory) - 클라우드기반시맨틱검색플랫폼 (IN2) - 시맨틱기반빅데이터추론플랫폼 (STORM) - 빅데이터분석서비스플랫폼 (O2) 출처 : 한국정보화진흥원 (2012) (2/2) 50 /51

89 문제제기 : 아나운서죽음에관한사례와미디어의영향 문화소비 문화소비이론 미디어소비 빅데이터 51 /51

소셜미디어와광고 /10 차시 10 빅데이터 (Big Data) 1 교시빅데이터환경

소셜미디어와광고 /10 차시 10 빅데이터 (Big Data) 1 교시빅데이터환경 10 빅데이터 (Big Data) 1 교시빅데이터환경 학습목차 학습목표 1 교시 문제제기 1. 빅데이터환경 2 교시 빅데이터환경 빅데이터를이용한마케팅과분석기법 빅데이터 (Big Data) 환경에대해설명할수있다. 빅데이터를활용한마케팅에대해설명할수있다. 빅데이터분석기법과미래에대해설명할수있다. 2. 빅데이터를활용한마케팅 3. 빅데이터분석기법과미래 2 정보는 21