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유튜브 댓글 빅데이터 분석을 통한 제품별 소비자 구매여정 연구
김선우(Seonwoo Kim),안희웅(Heewoong Ahn),장유나(Yoona Jang),홍민예(Minye Hong),서민지(Minji Seo),김성태(Sungtae Kim) 동국대학교 영상문화콘텐츠연구원 2019 영상문화콘텐츠연구 Vol.16 No.-
최근 들어 유튜브 댓글을 활용해 브랜드에 대한 소비자 여론을 파악하려는 노력이 광고와 마케팅 실무를 중심으로 이어지고 있다. 하지만 소비자가 브랜드를 인지하고 구매하는 일련의 과정에 따라서 체계적으로 유튜브 댓글을 분석하는 방법에 대한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구는 소비자 구매 여정(customer decision journey)의 4단계(인지·평가·구매·구매 후)에 맞추어 유튜브 댓글을 분류하는 방법을 소개하고자 한다. 또한 유튜브 댓글의 분류 결과가 특정 시기와 파워 유튜버에 쏠리는 현상을 통제하여 유튜브 댓글을 통해서 소비자 구매 여정을 보다 타당도 있게 파악할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 덧붙여 각 브랜드에 대한 여러 유튜브 영상 내에서 발생하는 소비자 구매 여정의 흐름을 파악하는 방법도 소개하고자 한다. Recently, companies try to understand consumer responses and opinions toward their brands and products by analyzing YouTube comments. However, there is few literature to suggest how to classify and analyze YouTube comments, called "social big data", systematically. This paper aims to verify the possibility of YouTube comments to trace the process of customer decision journey(CDJ). Since the results of the classification of YouTube comments by using a big-data analysis method are likely to show skewed distribution, mostly due to powerful YouTubers and new product release times, we try to provide the analytical methods to control and calibrate the distribution to validly comprehend CDJ.
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