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- 저자 : 이화규 (검색결과 5 건)
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스캐너 데이터를 이용한 TV광고 이월효과에 관한 실증적 연구 : 라면시장의 소비자 특성 별 비교 중심으로
이화규 아주대학교 아주대학교 경영대학원 2016 국내석사
본 연구의 목적은 소매유통업체의 시장지배력이 커져가고, 제조와 유통의 경쟁이 심화되어 가는 소매시장의 빠른 환경변화 속에 제품과 소비자 특성 별 광고이월효과를 비교하여 제조업체에서는 효율적인 광고전략을 수립하고 소매유통업체에서는 매출효과를 높이기 위한 구매전략을 수립하는데 필요한 실증적인 결과를 제시하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 국내 라면 제품의 대형할인마트 스캐너 데이터와 닐슨코리아에서 제공받은 지상파 4개 채널의 TV광고 데이터를 연구 자료로 사용하였고, 연구 모형으로는 코익모형(koyck model)의 틀을 사용한 부분 조정 모형(partial adjustment model)을 사용하여 제품(장수브랜드, 신규브랜드)과 소비자 특성(나이, 성별, 상표애호도, PL상품 구매여부) 별 매출에 대한 광고이월효과를 측정 및 비교한 결과를 제시하였다. 연구의 결과를 정리해 보면 다음과 같다. 첫째, 광고의 이월효과를 나타내는 이월계수 λ는 0.294 ~ 0.670의 범위로 기존 연구와 유사한 범위를 보였으나, 주간 자료를 사용한 경우 자료의 구간 편차(data interval bias)에 의해 90% DI(duration interval: 지속기간)와 광고의 단기효과는 작게 측정되었다. 그리고, 일부 제품에서는 광고의 단기효과가 음수(-)로 측정되었으며 이는 광고비를 과다하게 지출한 경우로 볼 수 있다. 둘째, 장수 브랜드와 신규 브랜드의 광고 이월효과 차이를 비교한 결과 각 브랜드 별 차이는 존재하나 출시기간에 따른 제품 그룹의 평균값에서는 큰 차이가 없었다. 이는 라면 제품의 구매 주기가 매우 짧고, 광고 이외의 다른 마케팅 믹스 요인의 영향이 크기 때문으로 볼 수 있다. 셋째, 대형할인마트의 라면 제품의 주소비자들은 30대~40대의 여자인 주부들임을 탐색적 자료 분석 결과 및 연령대와 성별 광고이월효과 분석결과에서 확인할 수 있었다. 또한, 남자집단과 여자집단의 90% DI(지속기간)의 차이를 브랜드 별로 비교했을 때, 장수 브랜드 제품들에서 여자집단의 90% DI(지속기간)가 더 길게 측정되었다. 이는 주 소비자층인 주부들이 라면제품과 같은 저관여 생필품 구매 시 단기적인 광고효과에 의해 제품을 선택하기 보다는 기존에 누적된 이월효과에 의해 친숙하거나 구매경험이 많은 브랜드를 선호한다고 볼 수 있다. 넷째, 상표애호도가 낮은 집단과 PL(Private Label)상품의 구매경험이 적은 집단에서 광고의 이월효과가 더 큰 것으로 측정되었다. 이는 상표전환이 빈번하고 PL상품보다 NB(National Brand)상품을 선호하는 집단에서 광고의 효과가 더 크다고 볼 수 있다. 마지막으로 광고 변수에 가격, 판촉(Coupon할인) 독립변수를 추가하여 매출에 대한 효과를 분석한 확장모형이 광고 변수만을 사용한 기본모형에 비해 7.2% 정도 높은 설명력을 보였다. 그리고, 가격에 더 민감한 브랜드들이 상대적으로 판촉효과가 크고, 덜 민감한 브랜드들은 광고효과가 더 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서는 제품의 출시기간에 따른 광고이월효과의 차이가 있다는 가설을 확인하기에 유의한 결과는 얻을 수 없었다. 하지만, 광고 이월효과 측정을 위해서는 소비자 특성에 따라 집단을 구분하고 집단간의 광고이월효과 차이를 비교하는 것이 좀 더 효과적이고 유의한 결과를 도출할 수 있다는 것과 좀 더 매출에 대한 설명력이 높고 유의한 모형을 만들기 위해서는 데이터의 수집범위와 수집기간을 늘리고 다양한 영향요인을 고려하여 분석하는 것이 적합하다는 것을 알 수 있었다.
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AI를 활용한 소방 설비의 2D 설계 도면 자동생성을 위한 연구
건축에 사용되는 인공지능은 건축물 디자인, 설계 최적화 부분에 사용되고 있다. 하지만 소방 설비 도면과 같이 효율과 디자인 측면보다 안전과 규정이 중요한 작업에서의 인공지능은 부족한 실정이다. 설비 도면을 작성할 경우 설계 한 분야의 전문가는 다른 설계 분야에 문외한 경우가 많으며, 이러한 사항을 보완하기 위해 AI를 활용하여 2D 건축 도면을 기반으로 소방 설비 도면을 자동 생성하는 알고리즘을 연구하였다. 본 연구에서는 인공지능의 딥러닝 모델 중 하나인 Faster R-CNN 기반으로 공간에 따른 소방 설비의 자동 위치 지정을 구현하고자 한다. 본 연구를 통하여 소방법의 기준에 맞춰진 소방 설비를 자동으로 생성하게 되면 사람의 수작업으로 놓친 부분이나 실수를 보완할 수 있는 프로그램이 될 것으로 기대할 수 있다.
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