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연구논문

감성 분석을 활용한 온라인 식품 유통 플랫폼 브랜드 개성 측정 연구
A Study on Brand Personality Measurement of Online Food Distribution Platform Using Sentiment Analysis

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  • 발행기관
    한국전략마케팅학회 바로가기
  • 간행물
    마케팅논집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제31집 제4호 통권 100호 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.81-103
  • 저자
    김나현, 엄성원, 임병학
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A439594

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원문정보

초록

영어
This study aims to understand the overall consumer perception of online food distributio n platforms by utilizing reviews written by consumers and to measure the brand person ality of online food distribution platforms using sentiment analysis, the representative te xt mining method. This study extracted 1,336 Market Kurly and E-Mart Mall reviews f rom September 2018 to March 2023 from the Google Play Store. After data preprocessi ng, text network analysis, including frequency analysis, CONCOR analysis, and sentime nt analysis, was conducted, and brand personality was measured based on sentiment ana lysis results. According to the results of the brand personality measurement of Market Kurly, sincerity was the highest, with a score of 70, followed by 14 for excitement, 10 for competence, 12 for sophistication, and -7 for ruggedness. As of E-Mart Mall, Sincer ity scored 78, followed by 24 for excitement, 8 for competence, 7 for sophistication, an d -18 for ruggedness, showing that E-Mart Mall's ruggedness is significantly lower than Market Kurly. This indicates that most consumers negatively perceive E-Mart Mall's use r experience compared to Market Kurly and that there is an urgent need to improve ap p features and delivery services. This study suggests the following implications: In term s of academic implications, it is significant that the study was conducted as a qualitativ e research based on unstructured data, departing from the quantitative research using co nventional surveys, and provided primary data for researchers who want to conduct futu re research related to this study. In terms of practical implications, this study provides marketing strategies and directions to relevant practitioners by comparing Domestic Onli ne Food Distribution Platform’s brand personalities.
한국어
본 연구는 소비자가 직접 작성한 리뷰를 활용하여 온라인 식품 유통 플랫폼 이용에 대한 전반적인 소 비자 인식을 파악하고, 텍스트 마이닝의 대표적인 방법인 감성 분석을 활용하여 온라인 식품 유통 플 랫폼의 브랜드 개성을 측정하였다. 이를 위해 구글 플레이스토어에서 2018년 9월부터 2023년 3월까지 의 총 1,336개의 마켓컬리와 이마트 몰의 리뷰를 추출하였다. 데이터 전처리 과정 후 빈도 분석을 포 함한 텍스트 네트워크 분석, CONCOR 분석, 감성 분석을 실시하였고, 감성 분석 결과를 바탕으로 브 랜드 개성을 측정하였다. 마켓컬리의 브랜드 개성 측정 결과, 진실성이 70점, 흥미로움이 14점, 유능함 이 10점, 세련됨이 12점, 강인함이 -7점으로 진실성이 가장 높게 나타났다. 이마트 몰의 브랜드 개성 측정 결과, 진실성이 78점, 흥미로움이 24점, 유능함이 8점, 세련됨이 7점, 강인함이 -18점으로 마켓컬 리에 비해 이마트 몰의 강인함이 현저히 낮게 나타났다. 이는 대다수 소비자가 마켓컬리보다 이마트 몰의 사용 경험에 대해 부정적인 인식을 지니고 있고, 앱 기능 및 배송 서비스의 개선이 시급한 것으 로 해석된다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제안한다. 학문적 시사점으로는 기존의 설문 연구를 활 용한 정량적 연구에서 탈피하여 비정형 데이터를 기반으로 하는 정성적 연구를 진행하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 온라인 식품 유통 플랫폼과 관련하여 연구하고자 하는 연구자들에게 본 연구 결 과를 기초자료로 제공했다는 점에 의의가 있다. 실무적 시사점으로는 국내 온라인 식품 유통 플랫폼인 마켓컬리와 이마트몰의 브랜드 개성을 비교함으로써 관련 실무자들에게 마케팅 전략과 방향성을 제시 한다는 것에 있다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 온라인 식품 유통 플랫폼
2. 브랜드 개성
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 절차
2. 데이터 수집
3. 데이터 전처리
4. 텍스트 네트워크 분석
5. 감성 분석
6. 브랜드 개성 측정
Ⅳ. 분석 결과
1. 텍스트 네트워크 분석
2. 감성 분석
3. 브랜드 개성 측정
Ⅴ. 결론 및 논의
1. 연구의 결과
2. 연구의 시사점 및 한계점
참고문헌
Abstract

키워드

브랜드 개성 온라인 식품유통 플랫폼 텍스트마이닝 감성 분석 빅데이터 분석 Brand Personality Online Food Distribution Platform Text Mining Sentiment Analysis Big Data Analysis

저자

  • 김나현 [ NaHyun Kim | 경희대학교 일반대학원 경영학과 석사과정 ] 주저자
  • 엄성원 [ SeongWon Eum | 부산외국어대학교 국제마케팅학과 조교수 ] 공동저자
  • 임병학 [ ByungHak Leem | 부산외국어대학교 국제마케팅학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국전략마케팅학회 [Korean Strategic Marketing Association]
  • 설립연도
    1991
  • 분야
    사회과학>경제학
  • 소개
    마케팅과 이에 관련되는 학문의 연구와 발표를 통하여 마케팅학 발전에 기여하며, 회원상호간의 침목을 도모함을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 다음 사업을 추진한다. 1. 마케팅학의 이론과 실무에 관계된 연구 2. 회보, 회지 및 연구서적의 간행 3. 연구발표 4. 본회의 목적에 찬성하는 국내외 제학회와의 제휴 5. 본회의 목적달성에 필요한 사업 등

간행물

  • 간행물명
    마케팅논집 [Journal of Marketing Studies]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-3180
  • 수록기간
    1991~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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