(A) research on identification of major features and its application to the opportunity algorithm using online reviews

국문 초록 (Abstract)

휴대 전화 시장은 빠른 기술의 개발 및 환경 변화로 인해, 오늘날 가장 경쟁이 치열한 시장 중 하나이다. 이러한 휴대 전화 기술의 발전으로 스마트폰으로 대변하는 최근의 휴대 전화는 더욱 더 고도화 된 기능을 갖추게 되었다. 이에 따라 소비자는 점점 이러한 휴대폰 기능에 대한 기대가 높아졌으며, 곧 그들의 향후 잠재적인 휴대폰 구매에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 온라인 리뷰에서 나타난 휴대 전화 판매에 영향을 미치는 주요한 속성(features)들의 중요도와 각 속성의 만족도를 파악하고, 특히 어떠한 속성에 혁신의 기회가 있는지 파악하는 데 있다. 각 속성의 중요도(importance)와 만족도(satisfaction)을 파악하기 위해, 다양한 단어 빈도 분석, 네트워크 분석 알고리즘을 활용하여 온라인 리뷰 문맥에서 속성의 중요도와 소비자의 감정의 정도를 수치화하였다. 이를 Ulwick A. W. 이 제안한 기회 알고리즘에 적용하여 각 속성의 혁신 기회 정도를 우선순위화 하였다. 본 연구의 기여점은 크게 다음 두 가지에 있다. 첫째, 단어 빈도 분석, 연결 중심성 분석, 위세 중심성 분석 기법을 이용하여 온라인 리뷰에서 속성을 의미하는 특정 단어의 중요도를 파악하고, 컨조인트 분석과 계층화 분석 기법을 이용한 실제 소비자 설문 결과와 비교하여 방법의 적절성을 파악하였다. 둘째, 온라인 리뷰에서 획득한 정보를 Ulwick A. W. 이 제안한 기회 알고리즘에 적용하여, 휴대 전화 속성 별 혁신의 기회 정도를 측정하였다. 본 연구에서는, 이러한 연구 방법을 실제 휴대 전화 리뷰 데이터에 적용하여 휴대 전화 속성에 대한 혁신 기회 정도를 우선순위화 하였다. 본 연구 분석에 앞서, 국내 휴대 전화 시장을 2가지로 세분화하여 세그먼트 별 분석을 수행하여 분석의 정확도를 고려하였다. 본 논문에서 우리가 제시한 방법이 기업의 이익을 극대화하기 위해 적절한 휴대폰 기능을 설계하는 데 있어 일종의 가이드라인을 제시한다고 생각한다. 따라서, 본 연구의 방법을 활용한다면 기업이 신제품을 기획하고 출시하거나 향후 전사적인 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 될 거로 예상한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The mobile phone market is one of the most competitive markets today due to rapid technological development and environmental changes. With the advancement of mobile phone technologies, recent mobile phones such as smartphones have become more sophisticated. As a result, consumers are increasingly looking for mobile phone with high-end features and will soon be affecting their potential purchases of mobile phone. The purpose of this study is to grasp the importance of the mobile phone features and the satisfaction of each feature affecting the sales of mobile phones in the online reviews, and especially to identify the features that have high opportunities for innovation. In order to grasp the importance and satisfaction of each feature, various text analysis methods such as term frequency analysis and network analysis were used to quantify the importance of features and the degree of consumers’ emotions in the online reviews. We apply this to the opportunity algorithm proposed by Ulwick A. W. and evaluate the degree of opportunities for innovation in each feature. The contribution of this study is as follows. Based on online reviews, we first analyze the importance of words for features in online reviews by using term frequency analysis, degree centrality analysis, and eigenvector centrality analysis, and compare the results with actual survey results using conjoint analysis and analytic hierarchy process analysis. Second, we apply the importance and satisfaction score of features obtained from the online reviews to the opportunity algorithm proposed by Ulwick A. W., and measure the degree of opportunities for feature innovation. In this study, we apply these research methods to mobile phone reviews data to evaluate the degree of opportunities for mobile phone features innovation. Prior to the analysis of this study, we segment the South Korea mobile phone market into two segments and analyze each segment. In this paper, we suggest that our research methods provide some kind of guidelines for designing appropriate mobile phone features to maximize the profit of the company. Therefore, we expect that the methods of our study will help companies to plan and launch new products or establish future marketing strategies.