제 5장 절 인터넷 마케팅 조사 인터넷 마케팅.

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1 제 5장 절 인터넷 마케팅 조사 인터넷 마케팅

2 제1절 인터넷 마케팅 조사의 개념과 유형 1. 인터넷 마케팅 조사 및 인터넷 마케팅조사기관
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

3 인터넷마케팅 담당자가 처한 문제를 해결하는데 관련된(relevant) 내용 이어야 함
인터넷 마케팅 조사에서 유의점 객관적(objective)이어야 하고 최근의 시장상황(timely)을 반영 인터넷마케팅 담당자가 처한 문제를 해결하는데 관련된(relevant) 내용 이어야 함 인터넷 서베이의 진화(나우앤 서베이 보기) 온라인 패널조사(와이즈인 컴퍼니 보기)

4 2. 연구목적에 따른 인터넷 마케팅의 유형 마켓캐스트 보기 제일기획 정보 보기

5 탐색조사 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): 1회 조사로 자료수집 종단조사(longitudinal study, time-series analysis) - 마케팅변수의 변화추세를 보는 조사(trend analysis), 패널조사(panel Study) 인과조사 마케팅 현상의 원인과 결과간의 관계를 규명하기 위한 조사

6 제2절 인터넷 마케팅 조사의 일반적 절차

7 Internet Marketing Insight 5-2
웹로그 파일 분석 참고 인터넷을 이용하는 1차 자료의 수집 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 웹로그파일 정보 화면가기 동영상 온라인 포커스 그룹 인터뷰 보기

8 Internet Marketing Insight 5-3
인터넷 서베이의 개요 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 비확률적 추출의 문제점 인터넷 사용자들은 정치, 사회문제에 적극적인 참여 성향을 보이고 기술에 대한 수용 태도에 있어서 오프라인 층에 비해 휠씬 개방적이인터넷 조사결과를 일반인에게 그대로 적용하기에는 무리 Internet Marketing Insight 5-3 적극적 소수가 지배하는 인터넷 여론조사의 허점

9 제3절 인터넷 마케팅 조사 개념으로서 데이터 마이닝과 빅데이터분석
1. 데이터 마이닝 기본개념 데이터마이닝의 기본개념 대량의 데이터로부터 새롭고 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업 ,‘채굴하다’라는 의미의 ‘mining'을 포함시킨 이유는 데이터로부터 정보를 찾아내는 작업 데이터마이닝의 목표 지식의 발견 데이터의 시각화 데이터 정제

10 2. 데이터의 유형

11 3. 데이터 마이닝의 작업유형 및 활용 분류규칙 (Classification)
부류 값이 포함된 과거의 데이터로부터 부류 별 특성을 찾아내어 분류모형을 만들고, 이를 토대로 새로운 레코드의 분류 값을 예측하는 것 분류규칙 작업유형의 예 카드회사의 결제금액 및 결제기일 여부를 바탕으로 고객을 1등급에서 5등급까지 나누는 신용평가 작업 슈퍼마켓 방문고객 중 우량고객 또는 휴면고객을 선정하여 이의 인구통계적, 구매실적상의 특성을 설명 고객을 몇 개의 집단으로 분류하고 집단별로 특성을 발견

12 예측작업(Prediction) 데이터 내 변수들 간의 영향관계 또는 인과관계를 분석하여 어떤 현상을 설명하고 예측하는 것 예측 작업유형의 예 이메일 광고에 응답할 가능성이 높은 고객의 예측 쇼핑몰에서 교차판매 대상자를 예측 제품의 차기 수요예측

13 연관규칙(affinity grouping or association rules)
데이터 안에 존재하는 항목 간의 동시발생관계 또는 종속관계를 찾아내는 작업이며, 마케팅에서는 손님의 장바구니에 들어 있는 품목들 간의 관계를 알아본다는 의미에서 장바구니분석이라고도 함 작업유형의 예 • 신용카드 사용패턴 추적 • 통신서비스 간 연관관계 발견 • 매장진열전략 수립/상품 카탈로그 디자인

14 군집화(clustering) 다양한 고객들을 포함하는 고객 풀(pool)에서 다수의 소 그룹(subgroups)이나 집단(clusters)을 분류해내는 작업 작업유형의 예 고객의 구매패턴과 선호도 발견 서비스별 홍보대상

15 4. 빅데이터 활용 빅 데이터(big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술 빅 데이터는 사실상 완전히 새로운 영역이 아닌데 이전의 CRM, 데이터 마이닝 등으로 지칭되었던 관리/분석기술과 같은 맥락 으로 이해할 필요

16 Internet Marketing Insight 5-4
빅데이터 기술은 데이터마이닝 도구로는 파악할 수 없었던 고객행동과 태도 그리고 다양한 트렌드를 보다 정밀하고 쉽게 파악할 수 있음 인터넷을 이용하는 동안 남는 흔적 같은 모인 데이터들을 분석하면 개인의 생활패턴, 소비성향 등을 예측할 수 있고 기업들은 이런 데이터를 통해서 소비자가 원하는 것들을 미리 예측할 수 있음 아마존 닷컴은 모든 고객들의 구매내역을 데이터베이스에 기록하고, 이 기록을 분석 해 소비자의 소비취향과 관심사를 파악 Internet Marketing Insight 5-4 다양한 분야에서의 빅데이터 활용사례