국경 간 전자상거래 소셜 데이터 마이닝을 활용한 마케팅 컨텐츠 연구

• 영문명: A Study on Marketing Content Using Cross-Border E-Commerce Social Data Mining: Taking the Chinese Online Platform's Review of Korean Cosmetics Purchases as Example
• 발행기관: 한국상품학회
• 저자명: 전계월 이성희
• 간행물 정보: 『상품학연구』제41권 제3호, 109~115쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

온라인 산업발전에 따라 플랫폼의 이용후기는 국경 간 전자상거래 이용자들의 제품정보 획득을 위한 중요한 역할을 하며 구매의향에 영향을 미친다. 이러한 맥락에서 소비자의 감성요소를 도출하기 위해 구매후기 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석을 위한 데이터는 중국 플랫폼에서 판매되는 한국화장품에 대한 구매후기를 대상으로 하였다. 수집된 텍스트 데이터는 전 처리 과정을 거쳐 빈도수가 높은 단어를 도출하여 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 분석은 구매후기의 각 레이블에 반응변수를 적용하였고, TF-IDF 알고리즘 값을 입력변수로 활용하였다. 그리고 평가 SD-SVM신뢰구간을 기반으로 벡터 스트리밍을 거쳐 대상제품 구매와 이용 후 긍정, 중립, 부정 등의 감성을 표현하는 유발요소들을 도출하였다. 분석결과 소비자의 감성은 산뜻함, 순수함, 기능성, 중성 등의 긍정적인 요소가 부각되었고, 서비스 태도, 가격, 품질, 가품 등의 부정적 요소도 긍정요소와 비슷한 빈도로 나타났다. 따라서 연구결과는 긍정요소는 더욱 강화하여 제품의 경쟁력을 높이고, 소비자의 관심도가 저하되는 현상으로 볼 수 있는 중립 및 부정요소는 제거 및 개선을 위한 노력이 요구되는 근거자료로 제공될 수 있다. 따라서 국경 간 플랫폼 이용자의 감성표현을 시각화 하여 현지 온라인 시장에 대한 마케팅 컨텐츠로 활용될 수 있는 점에 의미가 있다.

영문 초록

With the development of the online industry, reviews of platform use play an important role in obtaining product information from cross-border e-commerce users and affect purchase intentions. In this context, text analysis of purchase review data was performed to derive consumer emotional factors. The data for analysis were targeted at purchase reviews for Korean cosmetics sold on Chinese platforms. Word cloud and emotional analysis were performed on the collected text data by deriving words with high frequency through a preprocessing process. For the analysis, response variables were applied to each label in the late purchase, and the TF-IDF algorithm value was used as an input variable. In addition, through vector streaming based on the evaluation SD-SVM trust section, inducement factors that express emotions such as positive, neutral, and negative after purchasing and using the target product were derived. As a result of the analysis, positive factors such as freshness, purity, functionality, and neutrality of consumers' emotions were highlighted, and negative factors such as service attitude, price, quality, and fake goods were also positiveIt appeared at a similar frequency to that of cattle. Therefore, the results of the study show that the positive factors are further strengthened to increase the competitiveness of the product, Neutral and negative factors which can be seen as a phenomenon in which consumer interest decreases, can be provided as evidence that requires efforts to remove and improve. It is also meaningful in that it can be used as marketing content for the local online market by visualizing the emotional expression of cross-border platform users.

목차

I. 서론

II. 이론적 배경 및 분석 도구

III. 분석조건 및 텍스트 마이닝 구현

IV. 분석결과

V. 결론

참고문헌

키워드

데이터 마이닝 국경 간 전자상거래 구매후기 마케팅 컨텐츠 TF-IDF SVM data mining cross-border e-commerce purchase review marketing content TF-IDF SVM