SNS 빅데이터를 활용한 가방(Bag)에 대한 소비자 인식 분석

Abstract

빠르게 변화하는 패션 가방 유행 현상으로 소비자의 즉각적이면서 다양한 의견이 제시되는 SNS 빅데이터인 인터넷 게시물을 기반으로 가방 관련 키워드를 수집하여 가방에 대한 소비자 인식을 조사하고자 한다. 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 네이버와 다음의 블로그와 카페, 구글 페이스북에서 가방을 키워드로 텍스트를 수집하였다. 자료수집 및 분석을 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰(TEXTOM)을 통해 빈도수과 매트릭스 자료를 도출하고 노드엑셀(NodeXL)을 사용하여 단어 간 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하였다. 가방 키워드 간 네트워크 시각화를 위해 넷드로(NetDraw)를 실행하고 유사성을 가진 키워드들이 형성하는 군집을 도출하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 그 결과, 가방에 대한 텍스트가 총 4,045건 수집되었으며 이중 가방에 대한 연관어 빈도수를 기반으로 상위 70개의 주요 키워드를 도출했다. 가방 연관어로 ‘가격’이 가장 높은 빈도수와 연결 정도 중심성을 보였으며 그다음 빈도수가 높은 10개의 연관어로는 크로스백, 좋은, 예쁜, 백 팩, 토트백, 여행 가방, 데일리 백, 구매, 보스턴백으로 나타났다. 빈도수가 높은 가방 연관어 70개를 분석한 결과, 주요 이슈 카테고리로는 제품 속성, 아이템, 브랜드, 상황 등의 내용이 도출되었다. 유사성 있는 연관어들을 군집화한 결과, ‘럭셔리 브랜드 백’, ‘트렌드 추구 데일리 백’, ‘퍼스널 라이프스타일 가방’, ‘유틸리티 레저용 가방’ 등 총 4그룹이 도출되었다. 본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 기존 연구범위를 확대하였으며 가방 브랜드 실무자들에게 고객 관점 상품 기획 및 마케팅 전략설정 시 고려해야 할 요소들을 제안하였다. Given the rapid changes of fashion bags’ trend phenomena, this study aims to investigate consumer perceptions of bags based on associated words with bags using SNS big data which offer immediate and diversified comments from consumers. Text mining technique was used and the text data was collected from blogs, cafe, and Facebook from search engines (Naver, Daum, Google) containing the keyword of ‘bag’ with the period from Jan 1, 2018 to Dec. 31, 2019. The frequency and matrix data of words were extracted by TEXTOM, the social matrix program. NodeXL was used to find the connection structure of words and analyze the degree centrality. The network related to bags was visualized using the NetDraw program. The CONCOR analysis was performed to make a cluster of words based on their similarities. As results, the keyword ‘Price’ showed the highest rank of frequency and degree centrality followed by ‘Cross Bag’, ‘Good’, ‘Pretty’, ‘Backpack’, ‘Tote Bag’, ‘Travel Bag’, ‘Daily Bag’, ‘Purchase’, and ‘Boston Bag’ in the top 10 frequency rankings. Results looking at highly ranked 70 keywords indicated the categories of product attributes, items, brand, and TPO. The results of CONCOR analysis demonstrated four groups including ‘Luxury brand bag’, ‘Trend-seeking daily bag’, ‘Personal lifestyle bag’, and ‘Utility leisure bag’. This study extends the scope of research by using SNS big data and provides directions for product development and marketing strategies based on customer comments and opinions.