디지털 광고 전략 수립을 위한 머신러닝 기반 예측 모형 연구

Abstract

사물인터넷 기술은 스마트폰, 태블릿 PC 등 모바일 기기들의 확산으로, 시계, 안경, 조명, 홈서비스 등 다양한 유형의 상품 내에 탑재되어 소비자에게 널리 상용화되고 있다. 사물인터넷 제품은 해외에서는 이미 시장 성숙기에 접어 들었다는 평가를 받고 있으나, 국내의 경우 아직 시장 도입 초기 단계에 머물러 있는 실정이다. 본 연구는 시장 초기 신기술 제품으로서 사물인터넷 제품의 잠재 수요 발굴을 위한 광고마케팅 전략 수립 차원에서 유사 타겟팅 전략이 필요한 시점이라고 판단하였다. 이에 따라 본 연구는 다양하고 방대한 소비자 정보를 보유하고 있는 개방형 공공 데이터를 소비자 데이터를 활용하는 한편 광고마케팅 업계에서 유용성을 인정받고 있는 머신러닝을 연구방법론으로 채택하여, 실용학문 연구로서 업계에 보다 실질적이고 현실적인 대안을 제시해보고자 하였다. 구체적으로 2019년 MCR 서베이 내 3,922명의 데이터를 분석대상으로, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공 신경망, XGboost의 6개 머신러닝 알고리즘을 통해 사물인터넷 대표 제품인 웨어러블 디바이스 및 인공지능 스피커에 대한 수용 예측모형을 도출하고 각 제품 수용에 있어 주요요인들을 밝혀내었다. 그리고 이를 기반으로 두 제품의 잠재 소비자의 특성을 각각 프로파일링하여 제시하였다. 우선, 웨어러블 디바이스 이용 예측에 있어서는 랜덤 포레스트 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이며 최종모형으로 선정되었다. 그리고 웨어러블 디바이스 이용 주요 예측변수는 5G에 대한 호감도, 주말 일평균 여가시간, 주말 하루 평균 케이블방송 시청시간, 5G 기술에 대한 이해도, 효용 지향적 소비가치, 평일 인터넷 일평균 이용시간, 합리적 소비성향, 안전 지향적 소비가치, 평일 모바일 일평균 이용시간, 공중파 방송의 오락성에 대한 태도, 주말 모바일 일평균 이용시간, 과시 지향적 소비가치, 사회정의 지향적 소비가치, 자기표현 지향적 소비가치, 쾌락지향적 소비가치, 심미지향적 소비가치, 나홀로 여가 지향성 등 총 17개였다. 웨어러블 디바이스 잠재 소비자의 특성을 프로파일링한 결과에 따르면, 여성을 중심으로 한 평균연령 31.6세의 젊은 세대가 잠재 소비자로 높은 가능성을 보였다. 이 중에서도 10~20대 여성이 핵심적인 웨어러블 디바이스 잠재 소비자층으로 꼽혔다. 또한 웨어러블 디바이스 잠재 소비자는 소득에 비해 지출 수준이 높은 소비성향을 보였다. 소비를 통해 자기 자신을 표현하고 사회적 지위를 드러내고자 하는 욕구가 강하며 쇼핑 자체를 유희처럼 즐기는 성향도 드러냈다. 또한 이들은 쇼핑 시 제품 품질과 가격, 안전성, 디자인을 비롯해 쇼핑의 효율성, 기업의 이미지까지 고려하는 까다로운 소비기준을 가진 소비자들이었다. 한편, 웨어러블 디바이스 잠재 소비자는 5G에 대한 이해도와 호감도가 모두 높은 이들로 혼자 여유시간을 즐기고자 하고자 하는 욕구가 강하며, 주말에는 하루 평균 7시간 가량 레저를 즐기는 것으로 나타났다. 또한 이들은 모바일을 애용하는 성향을 보이는 한편, 공중파 방송에 대한 오락성에 대해서는 부정적으로 평가하는 경향을 나타냈다. 다음으로, 인공지능 스피커 이용 예측 분석에서 XGboost 모형은 6개 머신러닝 알고리즘 모형들 가운데 가장 월등한 성능을 기록하며 최종모형으로 선정되었다. 주요 예측변수로는 5G에 대한 이해도, 주중 하루 평균 모바일 이용시간, 주말 하루 평균 여가시간, SNS 사용 빈도, 주말 하루 평균 인터넷 사용시간, 현재 중심적 인생가치관, 공중파 방송의 오락성에 대한 태도, 주말 하루 평균 종합편성 채널 시청시간, 평일 하루 평균 종합편성 채널 시청시간, 평일 하루 평균 인터넷 사용시간, 주말 하루 평균 케이블 방송 시청시간, 효용 지향적 소비가치, 케이블 방송의 선정성에 대한 태도 등 13개가 꼽혔다. 인공지능 스피커 잠재 소비자층의 평균 연령은 41.68세로 45~50세, 60~65세 연령의 사람들이 잠재 소비자가 될 가능성이 비교적 높을 것으로 예상되었다. 미디어 이용과 관련해서 이들은 SNS 애용자이자 종합편성 채널을 즐겨보는 시청자로 파악되었다. 또 이들은 평일에는 인터넷을 비교적 많이 이용하고 주말에는 케이블 방송을 오래 시청하는 것으로 나타났다. 웨어러블 디바이스 잠재 소비자들과 마찬가지로 이들 역시 공중파 방송의 오락성에 대해서 부정적인 태도를 보였다. 한편 인공지능 스피커 잠재 소비자들은 5G에 대한 이해 수준이 현저히 높으며, 주말에 하루 평균 6시간 가량 레저를 즐기는 것으로 나타났다. 본 연구는 디지털 광고마케팅을 포함한 사회과학 분야의 연구방법으로써 머신러닝 기법의 높은 잠재력을 실증적으로 보여줬다는 점에서 학문적 의미를 지닌다. 국내에 보편화되지 않은 머신러닝 기법을 활용한 소비자 타겟팅 연구를 선보임으로써 국내 광고마케팅 분야의 연구주제 범위를 한층 넓히는 데 기여했다고 볼 수 있다. 또한 본 연구는 신기술 제품 수용과 관련한 새로운 변수의 존재 가능성을 확인하는 동시에 실무에서 전략을 수립하는 데 유용한 실용적인 연구결과물을 도출해내는 성과를 거뒀다.