텔레비전 광고의 업종별 이월효과 측정모형 비교 연구

Abstract

본 연구는 TV광고의 이월효과에 대한 측정모형의 설명력을 높이기 위해 6가지 유형의 경쟁모형을 설정한 후 각각의 업종별로 가장 설명력이 높은 모델을 찾고자 하였다. 연구결과 제약 및 의료, 기초재 등 11개 업종에서 2개월 전까지의 광고량 및 광고효과를 독립변인으로 사용한 분포시차모형의 설명력이 가장 높았으며, 유통 등 5개 업종에서는 당월과 전월의 광고량 및 전월의 광고효과를 독립변인으로 사용한 분포시차모형의 설명력이 가장 높았다. 업종별로 최종 선정된 모형의 설명력은 0.483~0.839로 기존 코익모형에 비해 높았으며, 이월율은 0.268~0.766으로 선행연구와 유사한 결과를 도출하였다. 선행 연구에 비해 다양한 경쟁모델을 도입함으로써 광고의 이월효과에 대한 모형 설명력을 높였다는 점에서 연구의 의의가 있다. This study tries to find the best model for measuring carry-over effect of TV advertising by industry through setting up and comparing 6 types of competitive models. Distributed lag model which uses ads spending and effects of this, last and two months ago as independent variables was the best model in 11 industries including 'Medicine/Health Care' and 'Basic Material'. In another 5 industries including 'distribution', distributed lag model which uses ads spending and effect of this and last month as independent variables was the best. The explanatory powers of the selected models for each industry range from 0.483 to 0.839 which are greater than Koyck model. Carry-over rates of the selected models for each industry range from 0.268 to 0.766 which are similar with the results of former studies. This study can be highlighted that the explanatory powers of the ads carry-over effects was increased by introducing more various competitive models than the former studies.