텔레비전 광고효과에 미치는 이월효과 영향력 측정모형 비교연구

Abstract

It is of great importance for advertising industry to accurately predict how influential the carry-over effect will be on advertising effectiveness. In this study, the predictability of the three models (linear, modified exponential and logistic) for the influence of carry-over effect on the effectiveness of TV advertising was comparatively evaluated by gender-age (four groups) and industry (ten sectors), respectively. It is investigated in the study if the advertising effect in the third month after launching an advertisement is directly influenced by the advertising effects from the first and the second month. To quantitatively measure the carry-over effect for a given advertisement, the models were developed in the time point of the second and the third months respectively. The carry-over coefficients of the second month and the third month were compared to see if there is any statistical difference in the carry-over effects between the second and the third month. Here are the main results. First, the linear model showed that the advertising effect generated from the second month has meaningful influence on the advertising effect of the third month in all four sex-age groups. However, it was simulated that the influence from the first month effect has little on the third month. Second, the linear model revealed better predictabilities in most cases in simulating the carry-over effect of the second month on the third month in comparison with other models tested in the study. The R-square values obtained from the model were in the reasonably high range, showing 0.474~0.830. In addition, the carry-over coefficient for the entire data set was 0.518, meaning that approximately 51.8% of the second month advertising effect has influence on the third month effect. On the other hand, it was found that the logistic model was useful in describing the carry-over effects in “Male group aged 10~29” and “Transportation” sector. Third, in terms of the carry-over effect of the first month on the second month, the linear model also showed better description abilities in most cases, showing R-square values in range of 0.501~0.817. The only exception was in the sector of “Cosmetics, Sanitary goods and Detergent” of which R-square is 0.320. Based on the linear model, the carry-over coefficient for the entire data was modeled to be 0.768, which is comparatively higher than the coefficient for the second month effect on the third month. The logistic model was found to be the best for “Female group aged 10~29” in gender/sex, and “Food” and “Beverage, Favorite food” in business sector. Fourth, it was found in all four gender-age groups that the extent of carry-over effects between the second month and the third month were statistically different. Seen by industry, the coefficients were in meaningful difference in four sectors, “Household Electric Appliances”, “Finance / Insurance / Securities”, “Service” and “Beverage/ Favorite Food”- at the significance level of 0.05. However, meaningful differences were not found in other six industries. In conclusion, the linear model was determined to be widely applicable to most cases because of its superior ability to other models tested in the study in describing the carry-over effects regardless of gender/age groups and industry sectors. Even though the logistic model showed better simulating result in a few cases, it might be good to use this model with greater care because of its lack of consistency.; 본 연구는 호감광고 비보조상기도라는 광고의 커뮤니케이션 효과 지표를 중심으로 텔레비전 광고효과에 미치는 이월효과의 영향력을 측정하는 모형을 도출하기 위하여 선형 모형, 수정지수 모형과 로지스틱 모형을 비교하였다. 2월차와 1월차 광고효과가 3월차 광고효과에 직접적으로 영향을 미치는지 살펴보고, 2월차 시점과 3월차 시점에서 전월의 광고 이월효과 영향력을 측정하는 모형을 각각 추정한 후, 2월차 시점과 3월차 시점에서의 이월계수가 동일한지에 대한 검증과정을 거쳐 최종 모형을 도출하였으며, 이에 대한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 1월차와 2월차의 광고효과가 3월차 광고효과에 각각 유의미한 영향을 미치는지 살펴보기 위해 선형모형 기반의 이월효과 측정모형을 분석한 결과 대체로 2월차 광고효과가 3월차 광고효과에 미치는 영향력은 유의미하나 1월차 광고효과가 3월차 광고효과에 직접적인 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 둘째, 2월차 광고효과가 3월차 광고효과에 미치는 이월효과 영향력을 측정하는 모형을 비교한 결과 성·연령별로는 ‘10~29남성’, 업종별로는 ‘수송기기’만 로지스틱모형이 가장 좋았을 뿐 선형모형이 대체로 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 모형의 설명력 는 0.474~0.830로 우수한 편이며, ‘전체’에 대한 선형모형 이월계수는 0.518로 2월차의 광고효과 중 0.518가량이 3월차 광고효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 1월차 광고효과가 2월차 광고효과에 미치는 이월효과 영향력을 측정하는 모형을 비교한 결과 성·연령별로는 ‘10~29여성’, 업종별로는 ‘식품’, ‘음료 및 기호품’만 로지스틱모형이 가장 좋았을 뿐 선형모형이 대체로 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 모형의 설명력 는 ‘화장품 및 보건용품’만 0.320이고 그 외에는 0.501~0.817로 우수한 편이다. ‘전체’에 대한 선형모형 이월계수는 0.768로 3월차에서 전월이 이월계수보다 높게 나타났다. 넷째, 2월차 시점에서 전월의 광고효과 이월계수와 3월차 시점에서 전월 광고효과의 이월계수는 모든 성·연령 계층과 주요 업종에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, ‘가정용 전기전자’, ‘금융 보험 및 증권’, ‘서비스’, ‘음료 및 기호품’ 업종에서만 두 이월계수가 동일한 것으로 나타났다. 다섯째, 최종적으로 적합도가 가장 높은 이월효과 측정모형을 도출한 결과, 전반적으로 선형모형이 우세하게 나타났다. 성·연령별로는 ‘10~29세 남성’의 3월차와 ‘10~29세 여성’의 2월차에서만, 업종별로는 ‘수송기기’의 3월차와 ‘식품’, ‘음료 및 기호품’의 2월차에서만 로지스틱 모형이 우수한 것으로 나타났고, 그 밖에는 모두 선형모형이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구는 지금까지 판매효과 맥락에서 광고의 이월효과를 연구한 것과 달리 커뮤니케이션 효과 맥락에서 접근했다는 데 큰 의의가 있다. 호감광고 비보조상기도를 광고효과 지표로 사용했다는 점이 연구의 한계이기는 하나 광고효과에 미치는 이월효과의 영향력을 측정하는 모형을 추정했다는 데 의미를 찾을 수 있다. 광고학계와 광고업계에서 광고효과를 분석하고, 집행하는 데 본 연구에서 추정된 모형이 큰 보탬이 될 수 있으리라 기대한다.