1 9 강 : 디지털과문화 (Digital & Culture) 2015 년 2 학기 한양대학교언론정보대학원 서구원교수
2 학습목차 1. 참여와연결의시대? 1.1 문제제기 1.2 현상의이해 2. UCC 의특성과현황 3. 바이럴마케팅 (Viral Marketing) 4. 바이럴마케팅사례 4. 빅데이터 (Big Data)
3 금주의명언 우리는좀더개방되고연결된세계가 제품과서비스를만드는진정한비즈니스를가진 더강한경제를창조하는것을돕게될것이라고생각한다 마크주커버그 (Mark Zuckerberg) 페이스북 (Facebook) 설립자 / 최고경영자
4 1. 참여와연결의시대? 1.1 문제제기 1) 타임 (Time) 선정올해의인물 (person of the year) 의의미는? 2006 년 You 선정 2011 년 Protester 선정 2) 올해의인물의의미 올해의인물 철학적바탕 의미 세계의진보와발전에영향을준인물을선정 토마스칼라일 (Thomas Carlyle 1795 1881) 의관점 올해의인물 : 위대한인물 ( 위인 ) 또는영웅을중시 세계는위인이나영웅에의해진보되며세계역사는위인이나영웅의역사라는사고
5 < 그림 > Time 의올해의인물 : 2006 년 You, 2011 년 Protester http://en.wikipedia.org/wiki/you_(time_person_of_the_year) http://content.time.com/time/person-of-the-year/2011/
6 1.2 현상의이해 1) 2006 년 You 선정의의미 You : 유튜브 (Youtube), 위키피디아 (Wikipedia), 마이스페이스 (Myspace) 등과같이사용자제작콘텐츠에기여한모든사람들을의미 타임지선정배경 : You 는인터넷에서사용자제작콘텐츠 (UGC, User Generated Content) 가성장하고영향력이크기때문에선정하였다고강조 2) 2011 년 Ptotester 선정의의미 The Protester( 항의자 ) : 2010 년말튀니지등에서시작되어아랍중동국가에서소셜네트워크서비스 (SNS) 를통해일어나글로벌항의및사회참여에대한파워를인정하는의미에서선정 3) 참여와연결 의시대 개인의참여 (participation) 를기반 디지털미디어 ( 소셜미디어, SNS) 기반 다른사람들과의연결 ( networking)
7 2. UCC 의특성과현황 1) UCC 의정의 정의 최종사용자가생산한다양한종류의미디어콘텐츠 various kinds of media content that are produced by end-users Wikipedia 용어한국 : UCC(User-created content, 사용자제작콘텐츠 ) 미국 : UGC(User-generated content, 사용자제작콘텐츠 ), 사용자제작미디어 (Consumer Generated Media) 2) UCC 의특성 비전문가인일반인의콘텐츠생산 대화적미디어 (Conversational Media) : 양방향프로세스 (two-way process), Web 2.0 DVD, 블로그, 웹캐스팅 ( 인터넷방송 ), 휴대폰사진, 웹사전등다양한콘텐츠
8 < 표 > Web 1.0 과 2.0 의비교 Web 1.0 Web 2.0 콘텐츠형태 읽기전용 (Read only) 읽기와쓰기 UGC (Read & write, UGC) 대표사례 브리태니카온라인 (Britanica online) 위키피디어 (Wikipedia) 사용자규모 글로벌 4,500만명 (1996) 글로벌 10억이상 (2006) 편집자웹마스터누구나 (buzz) 사용자조기수용자 (Early adopter) 다수자 (majority) 콘텐츠의양대형사이트 (Large sites) 마이크로사이트 (Microsites) 문화 해커 (Hacker) 커뮤니티일원 (communitarian) 행동 출판 (publish) 참여 (participation) 마케팅 2:8 법칙롱테일 (long-tail) 법칙
9 3) Web 의진화 종류 Web 1.0 Web 2.0 Web 3.0 특징 1세대 Web : Web 구축, 접근성, 상업화 프로토콜 (protocol) : HTTP, HTML, XML 접근 : ISP, 웹브라우저, 웹개발 Platform 언어 (language) : Java, Javascript. 용어창안 (coined by) : 2004년 O Reilly Media 2세대인터넷기반서비스 예 : SNS(Social Networking Sites), wikis 핵심요인 : mobile Internet and mobile devices (including camera phones) 용어의창안 : 2006년 John Markoff (New York Times) 3세대인터넷기반서비스 : the intelligent Web 기술 : 시맨틱웹 (semantic web), microformats, natural language search, data-mining, machine learning, recommendation agents, 인공지능기술 생산적이고창의적인체험을제공하기위해정보를이해하는기술 http://lifeboat.com/ex/web.3.0
10 < 그림 > Web 의진화 http://lifeboat.com/ex/web.3.0
11 3. 바이럴마케팅 (Viral Marketing) 1) 바이럴마케팅 AMA ( 미국마케팅학회 ) 정의 : 사람들이마케팅메시지를퍼트리는것을촉진하는마케팅현상으로서별명이바이럴로붙여진것은많은사람들이메시지에노출되는것이사람들사이에바이러스나병이전파되는것과닮았기때문이다. 구전 (word-of-mouth communication, WOM) 버즈마케팅 (Buzz, Buzz marketing) 버즈의영향비중산업 매우큰영향 13% 장난감, 스포츠용품, 영화, 방송, 위락리크리에이션서비스, 의류 부분적으로영향 54% 금융 ( 투자 ), 호텔숙박, 전자, 출판인쇄, 담배, 자동차, 제약, 건강, 운송, 농업, 식품음료 영향에서매우벗어난 Dye (2000, p.140) < 그림 > 버즈의산업별영향 33% 정유, 가스, 화학, 철도, 보험, 공공
12 2) 바이럴마케팅 (Viral Marketing) 탄생배경 구분 < 표 > 바이럴마케팅의탄생배경 내용 배경 구전 (word-of-mouth) 이라는용어는오래전부터존재하고있었으나기존의용어인구전과대비를위해새로운용어를창안 인터넷도래이후정보시대 (the Information Age) 의기업의적극적인마케팅및커뮤니케이션전략을설명하는새로운용어용어의창안자 1997년벤처기업가스티브저벳슨 (Steve Jurvetson) 이핫메일 (Hotmail) 의이메일에광고를첨부하면서사용 주요매체 방법 인터넷, 웹, 휴대폰등 동영상 (video clips), 게임 (interactive Flash games), 애드버게임 (advergame), 이북 (ebooks), 브랜드가가능한소프트웨어 (brandable software), 이미지 (images), 문서메시지 (text messages) 12
13 3) 핫메일 (Hotmail) 의바이럴마케팅캠페인사례 구분 캠페인명 시기 광고예산 전략 < 표 > 핫메일 (Hotmail) 의바이럴마케팅사례 내용 Get your free email at Hotmail 1996년 7월 Sabeer Bhatia & Jack Smith 5만달러 핫메일메일박스에 "Get your free email at Hotmail" 이라는문구를하단에첨부하여이문구를클릭하면핫메일의홈페이지로안내되어무료이메일을만들도록유도 결과 등록추이 : 1 개월 (2 만명 ), 4 개월 (10 만명 ), 1997 년 1 월 (1 백만명 ) 18 개월 : 1 천 2 백만명가입 AOL(American Online) 이동일한인원을모집하는데 6 년소요 13
14 < 그림 > 핫메일바이럴마케팅의형상화 http://eb2bleads.co.uk/b2b-marketing-blog/bid/36316/b2b-viral-marketing
15 < 그림 > 핫메일가입자성장추이 http://www.smartinsights.com/wp-content/uploads/2013/02/hotmail-growth.png
16 4) 버즈 (Buzz) 의영향 McKinsey & Company 의 1994 미국경제추정 미국경제 : 총 6조에버즈가미치는영향평가 < 표 > 버즈 (buzz) 의산업별영향 장난감, 스포츠용품, 영화, 방송, 위락리크리에이션서비스, 의류 금융 ( 투자 ), 호텔숙박, 전자, 출판인쇄, 담배, 자동차, 제약, 건강, 운송, 농업, 식품음료 정유, 가스, 화학, 철도, 보험, 공공 Dye(2000, p. 140)
17 5) 바이럴컨텐츠의조건 < 그림 > 바이럴컨텐츠의조건 http://businesstm.com/online-marketing-tools/just-how-does-viral-marketing-work-to-your-benefit.html
18 4. 바이럴마케팅사례 1) 에코사례 (Ecko, 2006.2) < 표 > 에코 (Ecko) 바이럴마케팅내용 1 형식 가짜뉴스동영상 (2 분분량 ) 광고주목적내용제작과정 의류브랜드에코 (Ecko) : 1993 년 Marc Ecko 에의해설립 젊은이들의의류와악세서리생산 대중문화를활용문화적으로상징적인메시지전달 부시대통령의전용기 (Air Force One) 에 아직도자유다 (Still Free) 라고새긴낙서 (graffiti) 를동영상으로촬영. 복면을쓴낙서아티스트 (graffiti artists) 가철망을넘고경비견과함께순찰하는경비의철저한경비망을뚫고점보제트에접근하여표현의자유와관련한슬로건을스프레이페인트하는장면촬영 캘리포니아에서 747 기를대여하여 Air Force One 과매우흡사하게도색후촬영. 며칠이지난후에코 (Ecko) 는 747 을대여하여페인팅한것으로발표. 제작에참여했던기술자들은비디오가완성되기전까지작업장밖을나가지않고작업장내에서만머무르도록계약
19 < 표 > 에코 (Ecko) 바이럴마케팅내용 2 제작사확산반응효과 뉴욕의광고회사 Droga5 전사치앤사치 (Saatchi & Saatchi) 크리에이티브디렉터 (CD) 호주출신의 Droga가설립한회사 20여개의인터넷사이트를통해언론매체와지역TV 뉴스에방영 17,000뉴스채널을통해전파 총8,700만명이동영상을시청한것으로집계 비디오가인터넷으로방영된후에어포스 (Air Force One) 가조사 미국국방부는 에어포스원 이낙서세례를받은적이없다고발표 네티즌사이에큰화제 비디오가인터넷으로방영된후에어포스가조사 네티즌사이에큰화제. 제53회칸국제광고제에서인터넷부문대상을수상.
20 < 그림 > 에코 (Ecko) 브랜드 http://www.bidorbuy.co.za/item/62463923/ecko_unltd_tees.html#
< 그림 > 에코바이럴비디오웹사이트및팝업 (pop-up) 링크해보세요 http://www.stillfree.com/ http://www.stillfree.com/ 21
22 2) 버거킹사례 : 복종하는닭 (Subservient Chicken) 버거킹 (Burger King) 의 복종하는닭 (The Subservient Chicken) 캠페인 바이럴마케팅의원조격 2004 년버거킹의신제품 tender crispy( 치킨샌드위치 ) 홍보 홈페이지오픈후 20 명에게알린후 3 주후 1 억 5 천만회조회수기록 하단에짧은명령어를입력하면명령대로복종 이후지속적으로캠페인을진행 광고회사 : 크리스핀포터 & 보거스키 (Crispin Porter & Bogusky, CP+B) 마케팅전문사이트에서올해의에이전시로선정 2008 년칸국제광고제사이버부문, 런던국제광고제디지털미디어부문에서각각금상수상
< 그림 > 복종하는닭에대한뉴스 http://www.youtube.com/watch?v=bbsejkrm-oq 23
24 < 그림 > 2014 년 복종하는닭 관련뉴스 http://time.com/79309/burger-king-subservient-chicken-missing/#79309/burger-king-subservient-chicken-missing/
25 3) 블렌텍 (Blendtec) 사례 < 표 > Blentec 의 Will it blend 시리즈 구분브랜드특징결과수상 내용 블렌텍 (Blendtec) : 무명의작은믹서기제조회사 텔레비전을통해모든것을갈아버리는연출로유명 CEO 인톰닉슨 (Tom Dickson) 이직접출연 아이폰을갈아가루로만드는동영상을 2007 년 7 월 10 일게시된후 2011 년 7 월까지 4 년동안 1 천만명이상이시청 Blendtec 유튜브비디오시리즈뷰 : 294,098,738 창업자딕슨 (Dickson) 의 TV 및라디오출연 : 2007 년 NBC The Tonight Show(2007), History Channel 시리즈 Modern Marvels, World's Strongest III (2008) 등 2007 년유튜브 (YouTube) Best Series 수상, Net Magazine 의 2007 Viral Video 올해의캠페인상수상, 2008 년 Clio Award 바이럴비디오동상수상, 2013 년호주쇼 The Gruen Transfer 의금주의광고선정
< 그림 > 아이패드를갈아버리는블렌텍 (Blendtec) http://www.youtube.com/watch?v=lal28d6tbko 26
27 4) 폭스바겐 (Volkswagen) 사례 폭스바겐의 2011년수퍼볼 (Super Bowl) 광고를웹을통해바이럴로활용 결과 : 유튜브등록 1,250만, 코멘트 1만개, 좋아요 (likes) 62,000 개 광고 : "The Force 테마 : 스타워즈테마광고 (Star Wars-themed commercial) 5) 노키아이소룡폰 노키아 N96 Bruce Lee edition : 2008 년 11 월 27 일이소룡생일에맞춰홍콩, 중국, 대만등중화권대상출시 가격 : 1,300 달러 ( 한화 188 만 5,000 원 ). N96 일반모델이약 800 달러 이소룡이쌍절곤으로탁구를하는동영상제작 1 편 : Bruce Lee Ping Pong with Nunchucks ( 쌍절곤으로탁구하기 ) 2 편 : Bruce Lee Lighting Matches with Nunchucks ( 성냥불켜기 )
28 < 그림 > 폭스바겐 The Force 광고 https://www.youtube.com/watch?v=r55e-uhqna0
29 < 그림 > 노키아의부르스리 ( 이소룡 ) 에디션 http://www.mobiletor.com/images/nokia-n96-bruce-lee-edition.jpg
30 < 그림 > 노키아이소룡폰바이럴비디오 1 http://www.youtube.com/watch?v=sncapprtusa
31 < 그림 > 노키아이소룡폰바이럴비디오 2 http://www.youtube.com/watch?v=0plbxackydw&feature=player_embedded
32 6) 맷하딩 (Matt Harding) 사례 < 표 > Matt Harding( 맷하딩 ) 은누구 구분 내용 약력 Matthew "Matt" Harding ( 맷하딩 ) 1976 년미국출생 직업 : 비디오게임개발자 활동 성공요인 YouTube 에 'Dancing' 이라는동영상을업로드해유명해짐 2005 년, 2006 년, 2008 년, 2012 년, 2013 년동영상업로드 공식홈페이지 : http://www.wherethehellismatt.com/ 게임밖에모르는삶이싫증나서자비로세계로배낭여행을떠나댄스를추는장면을소셜미디어에업로드 2013 년관광공사초청으로숭례문앞에서촬영 여행을통해다양한장소에서춤추는장면을재미있게연출 재미있는막춤, 소셜미디어를활용한지속적업로드 2007 년유튜브공동창업자조드카림 (Jawed Karim) 이자신이좋아하는동영상이라고함 결과 2008 년 Visa card 광고출연 (Travel Happy 캠페인 )
Where the hell is Matt Harding? http://www.youtube.com/watch?v=zlfkdbwwruy 33
Where the hell is Matt Harding? http://www.youtube.com/results?search_query=matt+harding+visa+ 34
35 5. 빅데이터 (Big data) 1) 빅데이터란? 정의 구분 다보스리포트 스탠포드대교수 Andreas S. Weigend 특징 장점 내용 온라인및모바일금융거래, 소셜미디어트래픽 (traffic), GPS(Geographic Positioning System) 등이만들어내는 2.5 퀸틸리언 (quintillion, 100 경 ) 이상의정보 Amazon.com 의최고과학자 (Chief Scientist) 출신 빅데이터에의해변화되고있는이러한상황을소셜데이터혁명 (social data revolution) 일반적 기존의데이터베이스 (data base) 소프트웨어로수집 저장 관리 분석할수있는능력을넘어서는대용량의데이터세트 (data set) 와이를분석하는기술을의미 3V : 규모 (volume), 속도 (velocity), 다양성 (variety) 사용자들의개인적인자료, 검색행동, 상품구매및추천등을바탕으로분석된자료를통해 개인의구체적인행동을실시간으로예측하고광고를맞춤형으로집행할수있도록만들어준다
36 < 표 > 데이터용량단위 단위승수 킬로바이트 (kb, kilobyte) 10 3 1024 1 메가바이트 (MB, megabyte) 10 6 1024 2 기가바이트 (GB, gigabyte) 10 9 1024 3 테라바이트 (TB, terabyte) 10 12 1024 4 페타바이트 (PB, petabyte) 10 15 1024 5 엑사바이트 (EB, exabyte) 10 18 1024 6 제타바이트 (ZB, zettabyte) 10 21 1024 7 요타바이트 (YB, yottabyte) 10 24 1024 8 36
37 < 그림 > 빅데이터환경 http://magazine.hankyung.com/business/apps/news?popup=0&nid=01&c1=1002&nkey=2012010200839000141&mode=sub_view
38 2) 빅데이터의마케팅시사점 빅데이터는소비자가스스로실시간으로제공 소비자의위치 (location), 소비자와함께있는사람이나객체 (people and objects around the user), 시간 (time) 등을인식 즉시적이고역동적인상황인식 (context awareness) 이가능 무한한정보량 : 테라에서페타로그리고다시엑사, 제타급으로증대 분석능력에따라무한한가치가창출 맞춤형자료가능 : 사용자들의개인적인자료, 검색행동, 상품구매및추천등을바탕으로개인의구체적인행동을실시간으로예측하고광고를맞춤형으로집행 38
39 3) 빅데이터를활용한마케팅 < 그림 > MGI(2011) 가제안하는빅데이터의마케팅활용방안 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 micro-segmentation) * MGI : McKinsey Global Institute ( 맥킨지글로벌연구소 )
40 1 교차판매 ( 연결판매, Cross-selling) 구분 개요 세부내용 기존에구매고객의자료를활용하여다른상품을구매하도록유도하는마케팅기법 방법 고객이구매한상품과연관성이높은상품을구매하도록제안하거나, 기업의다른상품을구매하도록제안 ( 추천 ) 데이터 사례 고객의모든정보활용 인구통계 (demographics), 구매내역 (purchase history), 선호 (preferences), 실시간위치 (real-time locations) 등 1 아마존닷컴 (Amazon.com) 분석기법 : Collaborative filtering (CF, 협업필터링 ) 모든상품의구매자나방문자에게 you might also want, next best offers 와같은프롬프트 (prompt) 가노출 아마존매출의 30% 는추천엔진의영향 2 구글애드센스 (AdSense) 구글전체매출의 30% 에상당 : 소비자가단어를입력하면연관성있는광고가노출되는매칭 (matching) 프로그램 사용자데이터누적으로키워드와게재광고의클릭률상관관계가증대
41 추천상품 : 고객별맞춤형광고 빅데이터가가장많이활용되는곳 : 온라인포털 (portal) 과쇼핑몰 구분 아마존 (Amazon.com) 페이스북 (Facebook) 세부내용 추천 (recommendation) 은소비자의빅데이터중에서도매우중요한정보로인식 " 좋아요 (like) 페이스북의특정브랜드에대한팬은다른사람보다 117% 를더구매 특정브랜드를 " 좋아요 (like)" 라고한사람중 17% 는그브랜드를구매 " 좋아요 (like)" 버튼을클릭한다음 51% 이상이구매할가능성이높다 미국에서페이스북의 좋아요 (Like) 버튼연계웹사이트약 350 만개 의류브랜드어메리칸이글 (American Eagle) 의경우페이스북을통해방문한소비자는다른소비자에비해 57% 를더소비 F- 커머스 : 이러한현상에따라페이스북을활용한상거래를부르는말
< 그림 > 몽블랑명함집검색결과 42
< 그림 > 교차판매과정 자료원 : http://practicalanalytics.wordpress.com/2012/01/05/analytics-case-study-schwan-foods/ 43
44 2 위치기반마케팅 (Location-based marketing) 구분 세부내용 개요 매장에있거나매장근처에있는고객을대상으로스마트폰을활용한통신, 소매, 미디어가결합된새로운가치창출의광고및마케팅기법 용어 : 위치기반마케팅, 위치기반서비스, 위치기반광고 프라이버시논란 방법 데이터 사례 매장에접근하는고객에게스마트폰을통해할인가격이나이벤트등특별한제안 (special offer) 메시지를발송하여고객의상품구매를유도 GPS(Global Positioning System) 외에 WiFi 망, 센서네트워크기술활용 위치정보에이용자정보, 증강현실, 소셜네트워크등결합 향후 : 장소중심에서이용자중심으로발전하기위해개인및집단의시공간이용행태에관한연구필요 ( 이성호, 2010) 미국포스퀘어 (Foursquare) : 2009 년 3 월창립 미국플레이스캐스트 (Placecast) : 2005 년설립, 소비자가사전에판촉활동을허용한업체의인접영역에접근하면모바일할인쿠폰을발송
45 위치기반시장예측 구분 정용찬 (2012) 스웨덴 Berg Insight B (2012) 세부내용 2020 년 : 전세계광고시장의 5% 규모예상 2011 년 : 전세계 1 억 9,200 만유로, 총모바일광고의 5% 2016 년 : 49 억유로로모바일광고전체의 28.3%, 디지털광고의 4%, 전세계광고의 1% 활용분야 분야지역상점교통관광공공 세부내용 음식점, 카페, 미용실, 영화관, 학원등할인쿠폰광고 운행및차량관리서비스 ( 텔레매틱스 ), 택시, 대중교통, 카셰어링 교통텔리매틱스 (transport telematics) 맞춤형여행안내서비스 지방정부들의도시마케팅, 재난대응활동등
포스퀘어 (Foursquare) 사례 2010 년 5 월스타벅스 (Starbucks) 매장을빈번하게드나드는고객에게시장 (Mayor) 을제안 고객에게프라푸치노 (Frappucino) 에대해 $1 할인을제공 < 그림 > 스타벅스의포스퀘어활용프로모션 자료원 : http://mashable.com/2010/05/17/starbucks-foursquare-mayor-specials/ 46
47 3 점포내행동분석 (In-store behavior analysis) 구분개요방법데이터사례 세부내용 점포내에서의행동자료를분석하여점포레이아웃 (store layout), 제품믹스 (product mix), 및선반위치 (shelf positioning) 관리에활용 점포내에서의동선 (footpath), 소요시간등행동자료분석 스마트폰앱을통해실시간위지자료분석 비디오관찰카메라의이미지분석 Path inteligence 쇼핑카트에부착된자동으로응답하는신호수신기 (transponder), 매장내에모바일폰의위치를수동적으로모니터 숍킥 (Shopkick) : 2010 년 8 월출시 미국최대의백화점메이시 (Macy s) : 숍킥 (shopkick) 을활용하여고객에게포인트를적립해주며, 단골고객의행동패턴을파악하고고객이관심을가질만한정보를미리제시. 메이시는첨단 2009 년이후매년연평균 6% 의성장을기록하였으며 2011 년매출 260 억달러를기록
48 < 그림 > 점포내위치추적결과 MGI(2011, p.92)
49 숍킥 (Shopkick) 의특징 특징 개요 절차 세부내용 매장에근접한 숍킥 사용자에게실시간으로매장정보, 할인및각종이벤트정보를제공하고, 이를활용하는소비자에게는현금처럼쓸수있는사이버머니 (cyber money) 킥벅스 (kickbucks) 를제공하는어플 숍킥 (Shopkick) 은매장내에설치된디듀서 (deducer) 라는작은장치를활용 사용자는주로입구에서앱을다운로드하여매장에서쇼핑 쇼핑을하는동안 킥 (kicks) 이라불리는보상포인트를수령 킥포인트는상품권, 노래다운로드, 영화표, 페이스북크레딧, 30 개자선기금에전달되는기부금등으로변환가능 효과 2011 년공휴일동안하루 310 만회이상의앱을방문, 런칭 1 년이내인 201 1 년 1 억 1 천만달러매출기록 64% 가여성, 평균 30 세 적용기업 미국 250 개매장 : 타겟 (Target), 베스트바이 (Best Buy), 메이시 (Macy s), 크레이트 & 배럴 (Crate & Barrel), 올드네이비 (Old Navy), 어메리칸이글아웃피터 (American Eagle Outfitters), 스포츠오소리티 (Sports Authority), 토이스아러스 (Toys R Us), 사이먼몰 (Simon Malls) 피앤지 (P&G), 유니레버 (Unilever), 크래프트 (Kraft), 콜게이트 (Colgate), 클로락스 (Clorox), 디즈니 (Disney), 휼렛패커드 (HP), 인텔 (Intel)
50 4 고객미시세분화 (Customer micro-segmentation) 구분개요방법데이터사례 세부내용 현대첨단분석프로그램을통해보다정교한세분화가능 개인화 (personalization) 가능 마이크로트렌드 (Microtrend) : 소수의열정적집단이동조하는작은변화로서문화조류나소비형태로나타남 클릭스트림 (clickstream), 로그파일 (log file) 정보분석 군집분석 (Clustering) 전통적인시장조사자료와구매내역이외에도 개인별고객의행동에기초한추적자료활용 미국최대의최고급백화점니만마커스 (Neiman Marcus) : 행동적세분화 (behavioral segmentation) 와다계층회원보상프로그램 (multi-tier membership reward program) 으로상위소비층의매출상승 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, 특별한패션잡지제공
51 < 그림 > Neiman Marcus 의 InCircle Rewards program & Saks Fifth Avenue SaksFirst program http://www.crmtrends.com/loyalty.html#ev
美사우스웨스트항공 (Southwest Airlines) 사례 액시엄 (Axiom) 과빅데이터자료분석 : 기내광고에활용하여성공 액시엄은자사가소유하고있는미국인 96% 를포함하여세계 5 억명에해당하는사람들의개인정보, 신용카드이용정보, 보유애완동물, 복용중인약품등 1,500 여종이상의빅데이터를바탕으로분석된이용자개인정보에맞춘맞춤형광고를탑승객의앞좌석등받이의모니터에노출 < 그림 > 항공기내모니터이미지 52
53 5 감정분석 (Sentiment analysis) 구분 개요 방법 데이터 세부내용 감정분석 : 트위터나페이스북에올라오는대화에서사용되는단어와문장구조등을분석해사람들의감정을해석하는기술 용어 : 여론분석 (opinion mining) 으로도불림 소셜미디어등분석대상으로선정된정보를자영어분석이나컴퓨터언어분석등을통해긍정, 부정, 중립등의감성적으로해석하는분석기술 감정분석, 여론분석이외에도소셜네트워크분석 (social network analysis), 소셜필터링 (social filtering) 등다양한기법이개발되어활용 소셜미디어를중심으로 소비자나유권자의호감도, 선호도, 불만등을나타내는의견을수집분석 사례 한국 : 펄스 K ( 코난테크놀로지 ) 코카콜라 : 시스모스 (Sysmos) 의세계각국의트위터이용자들이올리는관련정보를영어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어등세계각국언어로분석, 갑자기비우호적정보가급증한국가나지역대상으로홍보를강화하는등실시간으로대응.
54 < 그림 > 이랜드의 LA 다저스인수에대한감정분석결과 ( 기간 2012. 1. 30-31) http://blog.konantech.com/category/?page=2
< 그림 > 다음소프트의감정분석결과 (1) 박현영 (2013) 55 55
< 그림 > 다음소프트의감정분석결과 (1) 박현영 (2013) 56 56
57 감사합니다. Q & A
58 참고문헌 경영연구소 (2011). 마케팅채널로서의뉴미디어활용방안. KB 금융지주. 박현영 (2013). Mining Minds through Social Big Data Mining. 정과재능나눔발표자료. 2013. 8. http://blog.daum.net/dooheeleekorea/71 정용찬 (2012). 빅데이터혁명과미디어정책이슈. 정보통신정책연구원. Berg Insight AB (2012). Location-based advertising and marketing. Dye, R. (2000) The buzz on buzz. Harvard Business Review, 78(6), 139-146. Kuisle, P. (2006). Media evolution: Future risk or future opportunity? ANJ Congress Sao Paulo, August 30. 2006. MGI (McKinsey Global Institute) (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. Payne, A. (1994). Relationship marketing: Making the customer count. Managing Service Quality, 4(6), 29-31. Pine, B. J. and Gilmore, J. H. (1998). Welcome to the experience economy. Harvard Business Review, 76(4), 97 105. Pine, B. J. and Gilmore, J. H. (1999). The experience economy: Work is theatre and every business a stage. Boston: Harvard Business School.