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      인플루언서 마케팅 효과 증진을 위한 유사충성도 개념 기반 유튜버 팬덤의 충성도 분석: 패션 유튜버를 중심으로 = Analysis of YouTuber Fandom's Loyalty Based on the Conept of Supurious Loyalty to Enhance the Effect of Influencer Marketing : Focusing on Fashion YouTubers

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      https://www.riss.kr/link?id=A108403998

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Marketing using YouTube influencers has a much greater effect than existing advertisements. Also, research related to YouTube influencer Marketing has been steadily conducted. In particular, advertisements using YouTube influencers have a greater effect because consumers cannot clearly distinguish between advertisements and YouTube contents. However, not many studies have been conducted that subdivide the fandom of YouTuber influencers or consider the characteristics of fandom. Therefore, this study attempts to derive a detailed fandom type by introducing the concept of 'loyalty' rather than deriving fandom features according to the number of simple subscribers or viewers by subdividing YouTube viewers. In this study, 8 YouTuber influencers in the field of 'fashion' were selected and a study was conducted to subdivide them using the comment characteristics of viewers who left comments on eight YouTuber influencers. YouTube viewers were subdivided according to 'loyalty', and then YouTube's fandom was classified by deriving a ratio for each loyalty. In this study, the level of repetitive use and relative attitude were extracted from the comments of YouTube viewers and used for analysis. Through this analysis, YouTube viewers were subdivided into 'Loyalty Viewers', 'Spurious Loyalty Viewers', 'Latent Loyalty Viewers', and 'No Loyalty Viewers'. The subject of the study is a fashion YouTube influencers who introduce trends related to fashion or produces contents such as product reviews. In this study, we propose a method that can be subdivided according to the types of comments of viewers, classified fandom.
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      Marketing using YouTube influencers has a much greater effect than existing advertisements. Also, research related to YouTube influencer Marketing has been steadily conducted. In particular, advertisements using YouTube influencers have a greater effe...

      Marketing using YouTube influencers has a much greater effect than existing advertisements. Also, research related to YouTube influencer Marketing has been steadily conducted. In particular, advertisements using YouTube influencers have a greater effect because consumers cannot clearly distinguish between advertisements and YouTube contents. However, not many studies have been conducted that subdivide the fandom of YouTuber influencers or consider the characteristics of fandom. Therefore, this study attempts to derive a detailed fandom type by introducing the concept of 'loyalty' rather than deriving fandom features according to the number of simple subscribers or viewers by subdividing YouTube viewers. In this study, 8 YouTuber influencers in the field of 'fashion' were selected and a study was conducted to subdivide them using the comment characteristics of viewers who left comments on eight YouTuber influencers. YouTube viewers were subdivided according to 'loyalty', and then YouTube's fandom was classified by deriving a ratio for each loyalty. In this study, the level of repetitive use and relative attitude were extracted from the comments of YouTube viewers and used for analysis. Through this analysis, YouTube viewers were subdivided into 'Loyalty Viewers', 'Spurious Loyalty Viewers', 'Latent Loyalty Viewers', and 'No Loyalty Viewers'. The subject of the study is a fashion YouTube influencers who introduce trends related to fashion or produces contents such as product reviews. In this study, we propose a method that can be subdivided according to the types of comments of viewers, classified fandom.

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      국문 초록 (Abstract)

      유튜브 인플루언서를 활용한 마케팅은 기존의 광고보다 훨씬 더 큰 효과가 있으며, 이와 관련된 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 특히 유튜버 인플루언서를 활용한 광고는 시청자가 광고와 콘텐츠의 구별이 명확하게 할 수 없어 그 효과가 더욱 크다. 그러나 유튜버 인플루언서의 팬덤을 세분화하거나 팬덤의 특성을 고려한 연구들은 많이 진행되어오지는 않았다. 따라서, 본 연구에서는 유튜버 시청자를 세분화하여 단순 구독자 혹은 시청자 수에 따른 팬덤을 도출하는 것이 아닌 ‘충성도’의 개념을 도입하여 상세한 팬덤 유형을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 ‘패션’ 분야의 유튜버 8명을 선정하여 8명의 유튜버에 대해 댓글을 남긴 시청자들의 댓글 특성을 활용하여 그들을 세분화하는 연구를 진행하였다. 시청자들을 ‘충성도’에 따라 세분화한 다음, 충성도별로 비율을 도출하여 유튜버들의 팬덤을 분류하였다. 본 연구에서는 유튜브 시청자들의 댓글에서 반복 이용 수준과 상대적 태도를 추출하여 분석에 활용하였다. 이를 통해 ‘충성 시청자’, ‘유사 충성 시청자’, ‘잠재 충성 시청자’, ‘충성도가 없는 시청자’로 세분화하였다. 패션과 관련된 트렌드를 소개하거나 상품 리뷰와 같은 콘텐츠를 제작하는 패션 유튜버들을 대상으로 시청자들의 댓글 유형에 따라 세분화하고 팬덤을 분류하여 이를 인플루언서 마케팅에서 구체적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 제안한다.
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      유튜브 인플루언서를 활용한 마케팅은 기존의 광고보다 훨씬 더 큰 효과가 있으며, 이와 관련된 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 특히 유튜버 인플루언서를 활용한 광고는 시청자가 광고와 콘...

      유튜브 인플루언서를 활용한 마케팅은 기존의 광고보다 훨씬 더 큰 효과가 있으며, 이와 관련된 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 특히 유튜버 인플루언서를 활용한 광고는 시청자가 광고와 콘텐츠의 구별이 명확하게 할 수 없어 그 효과가 더욱 크다. 그러나 유튜버 인플루언서의 팬덤을 세분화하거나 팬덤의 특성을 고려한 연구들은 많이 진행되어오지는 않았다. 따라서, 본 연구에서는 유튜버 시청자를 세분화하여 단순 구독자 혹은 시청자 수에 따른 팬덤을 도출하는 것이 아닌 ‘충성도’의 개념을 도입하여 상세한 팬덤 유형을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 ‘패션’ 분야의 유튜버 8명을 선정하여 8명의 유튜버에 대해 댓글을 남긴 시청자들의 댓글 특성을 활용하여 그들을 세분화하는 연구를 진행하였다. 시청자들을 ‘충성도’에 따라 세분화한 다음, 충성도별로 비율을 도출하여 유튜버들의 팬덤을 분류하였다. 본 연구에서는 유튜브 시청자들의 댓글에서 반복 이용 수준과 상대적 태도를 추출하여 분석에 활용하였다. 이를 통해 ‘충성 시청자’, ‘유사 충성 시청자’, ‘잠재 충성 시청자’, ‘충성도가 없는 시청자’로 세분화하였다. 패션과 관련된 트렌드를 소개하거나 상품 리뷰와 같은 콘텐츠를 제작하는 패션 유튜버들을 대상으로 시청자들의 댓글 유형에 따라 세분화하고 팬덤을 분류하여 이를 인플루언서 마케팅에서 구체적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 제안한다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이화인, "환대산업에 있어서의 고객충성도 유형별 형성경로 및 후속행동의도: 진정한 忠誠度 對 擬似 忠誠度" 한국관광학회 30 (30): 337-358, 2006

      2 김성근 ; 조혁준 ; 강주영, "학술연구에서의 텍스트마이닝 활용 현황과 주요분석기법" 한국엔터프라이즈아키텍처학회 13 (13): 317-329, 2016

      3 한미화 ; 나은경, "팬덤의 소셜 미디어 이용 양태에 따른 아이돌 세대별 팬덤 문화의 변화" 한국콘텐츠학회 22 (22): 605-616, 2022

      4 김광민 ; 양재범, "팬덤마케팅에 의한 소비자의 증식군중화에 관한 연구" 한국디자인리서치학회 6 (6): 282-297, 2021

      5 이치형, "팬덤 기반 굿즈 시장의 참여자, 상품 공급 방식, 미충족 욕구 분석" 사회혁신기업연구원 7 (7): 37-51, 2022

      6 박주하 ; 전재훈, "패션 유튜브에 표현된 외모지상주의에 대한 연구 - 영상 및 댓글 분석을 중심으로 -" 한국패션디자인학회 20 (20): 35-53, 2020

      7 정경희 ; 이미숙 ; 제레미, "패션 브랜드 팬덤의 아비투스와 창조적 생산성" 한국디자인문화학회 26 (26): 433-456, 2020

      8 박상언, "파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 :자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT 모델까지" 위키북스 2022

      9 공인택 ; 김동윤 ; 민윤홍, "통행시간 분포 기반의 전철역 클러스터링" 한국전자거래학회 27 (27): 193-204, 2022

      10 김건 ; 윤혜정, "토픽모델링을 활용한 서울지역 호텔서비스에 대한 고객인식의 변화 분석" 한국서비스경영학회 17 (17): 217-231, 2016

      1 이화인, "환대산업에 있어서의 고객충성도 유형별 형성경로 및 후속행동의도: 진정한 忠誠度 對 擬似 忠誠度" 한국관광학회 30 (30): 337-358, 2006

      2 김성근 ; 조혁준 ; 강주영, "학술연구에서의 텍스트마이닝 활용 현황과 주요분석기법" 한국엔터프라이즈아키텍처학회 13 (13): 317-329, 2016

      3 한미화 ; 나은경, "팬덤의 소셜 미디어 이용 양태에 따른 아이돌 세대별 팬덤 문화의 변화" 한국콘텐츠학회 22 (22): 605-616, 2022

      4 김광민 ; 양재범, "팬덤마케팅에 의한 소비자의 증식군중화에 관한 연구" 한국디자인리서치학회 6 (6): 282-297, 2021

      5 이치형, "팬덤 기반 굿즈 시장의 참여자, 상품 공급 방식, 미충족 욕구 분석" 사회혁신기업연구원 7 (7): 37-51, 2022

      6 박주하 ; 전재훈, "패션 유튜브에 표현된 외모지상주의에 대한 연구 - 영상 및 댓글 분석을 중심으로 -" 한국패션디자인학회 20 (20): 35-53, 2020

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      8 박상언, "파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 :자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT 모델까지" 위키북스 2022

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      11 김세형 ; 윤태영 ; 강주영, "텍스트 마이닝 기반 고령자 관련 법제도 개선을 위한 분쟁 유형 도출방법론 제안" 한국전자거래학회 27 (27): 45-65, 2022

      12 송민, "텍스트 마이닝" 청람 2017

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      17 정언용, "인플루언서 마케팅 사례 분석과 마케팅 연구 제언" 서비스마케팅학회 12 (12): 33-39, 2019

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      21 남승윤 ; 박보람, "유튜브를 활용한 콘텐츠 마케팅 전략 연구 - 국내 로드숍 화장품 브랜드를 중심으로 -" 디자인융복합학회(구.한국인포디자인학회) 16 (16): 63-81, 2017

      22 박정이 ; 임지은 ; 황장선, "유튜브 브랜드 채널 콘텐츠의 커뮤니케이션 전략" 한국광고홍보학회 20 (20): 95-151, 2018

      23 김세형 ; 강주영 ; 채정우, "위성영상 이미지를 활용한 연구 동향 및 데이터셋 리뷰" (사)한국스마트미디어학회 11 (11): 17-30, 2022

      24 장영용 ; 한상린 ; 김기형, "왜 충성고객이 떠나는가?: 진정한 충성고객과 유사 충성고객의 차이 분석" 한국소비문화학회 24 (24): 119-141, 2021

      25 조영 ; 심성욱, "아이돌 팬덤의 심리적 특성이 제품 광고효과에 미치는 영향" 한국커뮤니케이션학회 30 (30): 161-191, 2022

      26 이승목 ; 신재권 ; 이상우, "아이돌 우상화의 요인 및 아이돌 우상화가 아이돌 광고 상품 구매의도에 미치는 매개효과 분석 - 10대와 20대 여성을 중심으로" 한국콘텐츠학회 14 (14): 328-338, 2014

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      28 Flynn, P, "슈퍼팬 :비즈니스를 성장시키는 이 시대의 가장 큰손" 알에이치코리아 2021

      29 박주하 ; 허유선 ; 이하경 ; 전재훈, "소셜 미디어 이용과 사회자본-패션 인스타그램 및 유튜브를 중심으로-" 한국의류학회 46 (46): 99-115, 2022

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      31 서옥혜 ; 홍진환, "브랜드 팬덤의 구축과 확산: 팝마트의 사례를 중심으로" 한국상품학회 40 (40): 29-36, 2022

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      33 강두원 ; 유소엽 ; 이하영 ; 정옥란, "뉴스 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측에 대한 연구" 한국컴퓨터정보학회 27 (27): 31-39, 2022

      34 김진성, "남원 세계허부산업엑스포 방문객의 만족과 재참가의도간의 관계" 한국서비스경영학회 8 (8): 215-237, 2007

      35 김고운 ; 김윤, "글로벌 패션 유튜버의 콘텐츠 유형과 특성에 관한 사례연구" 복식문화학회 28 (28): 389-407, 2020

      36 강남준 ; 이종영 ; 이혜미, "군집분석방법을 사용한 미디어 레퍼토리 유형분석" 한국방송학회 22 (22): 7-46, 2008

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