5장 디지털 환경에서 마케팅 조사

1. 인터넷 마케팅 조사 개념과 종류 인터넷 마케팅 조사 및 인터넷 마케팅 조사기관 인터넷 마케팅 조사의 정의 마케팅 조사란 “마케팅 담당자들에게 마케팅 활동에 필요한 제반 정보를 정확하고 체계적으로 제공함으로써 의사결정의 성공확률을 높여주는 과정” 인터넷 마케팅 조사(Internet Marketing Research)란 “인터넷 기업이나 물리적 기업이 기업의 당면한 문제를 해결하기 위해 인터넷을 통하여 2차 자료와 1차 자료를 수집하는 과정”

인터넷 마케팅 조사에서 유의점 유의점 요약 여러 가지 조사방법 고려 개별적 전자상거래 업체 성과보고서 의존은 위험 외국 성공사례는 맞지 않음 지속적인 시장조사 수행 유의점 요약 객관적(objective)이어야 하고 최근의 시장상황(timely)을 반영 인터넷마케팅 담당자가 처한 문제를 해결하는데 관련된(relevant) 내용

연구목적에 따른 인터넷 마케팅 조사의 종류

탐색조사 기술조사 인과조사 현재 기업이 처한 문제점을 명확히 파악하기 위해 수행하는 조사 문헌조사 : 공개된 2차자료를 검토 전문가 조사 : 전문가를 통하여 정보를 얻어내는 방법 사례 조사 : 실제로 일어났던 사건의 기록이나 목격한 사실을 분석 기술조사 경쟁상황이나 소비자의 변화와 같은 전반적 시장상황을 분석하기 위해 수행되는 조사 횡단조사(cross-sectional study) - 마케팅변수의 변화추세를 보는 조사(trend analysis) 종단조사(longitudinal study, time-series analysis) - 패널조사(panel Study) 인과조사 마케팅 현상의 원인과 결과간의 관계를 규명하기 위한 조사

2. 인터넷 마케팅 조사의 일반적 절차 인터넷의 마케팅조사의 과정

인터넷 마케팅 조사의 일반적 절차 문제 인식과 정의 1차 자료의 수집(인터넷을 이용) 인터넷 관찰법 (observation method) : 조사자가 소비자의 행동이나 기타 조사대상을 직접 혹은 기계를 이용하여 관찰함으로써 자료를 수집하는 방법 포커스 그룹 인터뷰(focus-group interview) : 보통 8명 내외의 면접대상자들을 한자리에 모이도록 하고 어떤 주제를 제시하여 그 주제와 관련된 토론을 하도록 함으로써 자료를 수집 인터넷 실험법(experimental method) : 실험대상자를 둘 혹은 몇 개의 집단으로 나눈 후 인과관계의 원인이라고 추정되는 변수를 각 집단에 다르게 조작하여 그 결과가 집단들 간에 다르게 나타나는지를 봄으로써 변수들 간의 인과관계를 규명. 외생변수 통제 중요 ※ P.170 인터넷을 통한 관찰조사의 수단으로 웹로그파일 분석 내용 참조

인터넷 서베이법 인터넷 서베이의 개요 인터넷 설문 조사의 장점 인터넷 설문 조사의 단점 인터넷의 강점을 지니고 웹 페이지의 형태로 사이버공간에 위치시킴으로써, 전 세계의 인터넷을 이용하는 모든 사람들을 대상으로 공개되어 있는 설문조사방법 인터넷 설문 조사의 장점 저렴한 조사비용, 빠른 응답률, 유연성 응답자 자신이 편리한 시간에 설문조사에 응답할 수 있다는 점, 인터넷의 특성상 다양한 화상 이미지 전달이 가능 조사 결과의 실시간 제공이 가능 인터넷 설문 조사의 단점 해당 모집단의 전체 이메일 리스트를 가지고 있는 것이 거의 불가능하기 때문에 역시 웹 서베이와 마찬가지로 비확률적 추출의 문제점(표본의 대표성 저해, P.177 내용 참조) 인터넷 사용자들은 정치, 사회문제에 적극적인 참여 성향을 보이고 기술에 대한 수용 태도에 있어서 오프라인 층에 비해 휠씬 개방적이기 때문에 인터넷 조사결과를 일반인에게 그대로 적용하기에는 무리

3. 인터넷 마케팅 조사개념으로서 데이터 마이닝 데이터마이닝의 기본개념 대량의 데이터로부터 새롭고 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업 ,‘채굴하다’라는 의미의 ‘mining'을 포함시킨 이유는 데이터로부터 정보를 찾아내는 작업

데이터마이닝의 목표 데이터웨어하우스 OLAP(Online Analytical Processing) 지식의 발견 데이터의 시각화 데이터 정제 데이터웨어하우스 여러 곳의 원천 데이터를 이용하여 분석적 업무를 수행할 수 있도록 설계 OLAP(Online Analytical Processing) 다차원 모형을 기반으로 하는 OLAP 도구들과 관계형 데이터베이스를 바탕으로 한 복수 관계형 데이터베이스 시스템.

데이터의 종류

데이터마이닝 작업유형 및 활용

분류규칙 (Classification) 부류 값이 포함된 과거의 데이터로부터 부류별 특성을 찾아내어 분류모형을 만들고, 이를 토대로 새로운 레코드의 부류 값을 예측하는 것

예측작업 (Prediction) 데이터 내 변수들 간의 영향관계 또는 인과관계를 분석하여 어떤 현상을 설명하고 예측하는 것

연관규칙(Affinity grouping or association rules) 데이터 안에 존재하는 항목간의 동시발생관계 또는 종속관계를 찾아내는 작업

군집화(Clustering) 다양한 고객들을 포함하는 고객 풀(pool)에서 다수의 소그룹(subgroups)이나 집단(clusters)을 분류해내는 작업

데이터 마이닝을 이용한 카드손실 보호 시스템