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논문KCI 등재

‘문화가 있는 날’ 영화 할인 혜택 효과 및 이용자시장세분화 분석

Analysis for Effects of “Culture Day” Movie Discounts and Consumer Segmentation

진현정|김예솔|오현석다라
한국문화관광연구원 (Korea Culture & Tourism Institute)|2020.08|문화정책논총 (The Journal of Cultural Policy)|제34권 제2호|pp. 159-189

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문화정책cultural policyeconomic impactdecision tree model의사결정나무모형consumer segmentation문화가 있는 날지출증가효과소비자분류culture day
주제분류정책학

초록

본 연구에서는 ‘문화가 있는 날’ 영화 할인 혜택으로 인해 늘어난 관람횟수 및 지출증가를 도출하고, 이용자 시장세분화를 실시하였다. ‘문화가 있는 날’에 영화를 관람한 소비자들은 이로 인해 10개월간 평균 0.2138회 더 영화관을 방문한 것으로 나타났고, 1인 1회 방문 별 4,893원만큼 사회적 지출이 증가한 것으로 추정되었다. 의사결정나무모형을 이용하여 ‘문화가 있는 날’ 영화 관람객을 분류한 결과, 직장을 다니며 중소득층이고 성인 예술교육 경험이 있는 그룹이 할인 혜택을 가장 많이 이용한 것으로 나타났다. 소비자 분류에 있어서 직업이 가장 큰 영향을 미치는 변수이며, 평상시 시간 제약으로 인해 관람률이 상대적으로 낮은 그룹의 기회가 늘어난 것으로 나타났다. 이는 ‘문화가 있는 날’의 본래 취지에 맞는 결과임을 알 수 있다. 정책 개선을 위한 주요 건의사항으로는 ‘이용 시간대 제한 폐지’와 ‘주말 시행’이 가장 높게 나타났다. 본 연구는 ‘문화가 있는 날’ 정책 실행으로 인한 관람횟수 및 지출 증가를 도출하고, 이용자 그룹 분석을 통해 정책의 효과를 확인하였다는 데 의의가 있다. 또한 할인 혜택 이용과 개선사항에 의한 소비자 분류 결과는 본 정책의 홍보 및 참여 촉진을 위한 전략 마련에 중요한 정보를 제공할 것으로 여겨진다.

Abstract

This study investigates the effects of “Culture Day” discounts on citizens’ visits to the movie theater and their expenditure and classifies consumers utilizing the discounts. Survey results show that the respondents visited movie theaters on “Culture Day” about 0.2138 times on average over 10 months; therefore, we detect an increased social expenditure of 4,893 Korean won for one visit per person. We classified the respondents using the decision tree model. The group of workers in low- and middle-income brackets and with experience of adult art education utilized the discount most frequently. Occupation was the most important factor in consumer classification; consumers who benefited the most from the “Culture Day” movie discounts were those with a relatively low opportunity of watching movies on a regular day due to time constraints. This result is in line with the purpose of “Culture Day.” We also found that “abolition of the discounts’ time limit” and “benefits on weekends” were the most popular requests for improving the policy. This study is significant in that it analyzes the economic effects of implementing the “Culture Day” policy and identifies consumer groups based on the degree of policy utilization. Results from the analyses of consumer classification and policy improvement requests provide important information to policymakers and stockholders.

참고문헌 (67)

  1. 강진웅, "의사결정나무와 신경망 모형 결합에 의한 운전자 우회결정요인 분석", 한국도로학회논문집, 13(3), pp.167~176 (2011), 한국도로학회
  2. 고정민, "영화 티켓 가격 민감도 분석: 콘텐츠 특성, 상영지역, 상영시간을 중심으로", 문화경제연구, 13(2), pp.199~220 (2010), 한국문화경제학회
  3. 구교령, "잠재계층분석기법(Latent Class Analysis)을 활용한 영화 소비자 세분화에 관한 연구", 한국경영과학회지, 36(4), pp.161~184 (2011), 한국경영과학회
  4. 김병재, "‘문화가 있는 날’에 만난 영웅들-영화칼럼", 시사저널e, ~ (2019)
  5. 김성섭, "의사결정나무분석 방법을 이용한방한 일본인 쇼핑관광객의상품 구매활동연구", 관광연구, 20(3), pp.61~78 (2006), 대한관광경영학회
  6. 김세준, "문화예술 국고보조금 지원 정책의 지역별 형평성에 대한 연구: 미국 사례를 중심으로", 문화정책논총, (20), pp.123~144 (2008), 한국문화관광연구원[DOI]
  7. 김소영, "Mixture Model을 이용한 영화 소비자의 시장세분화 연구", 문화산업연구, 13(3), pp.73~86 (2013), 한국문화산업학회
  8. 김은미, "한국 영화의 흥행 결정 요인에 관한 연구", 한국언론학보, 47(2), pp.190~220 (2003), 한국언론학회
  9. 김인재, "데이터 마이닝 기법을 이용한 프로야구 관람자의 표적 마케팅 전략", 한국스포츠산업경영학회지, 8(1), pp.31~50 (2003), 한국스포츠산업경영학회
  10. 김해보, "문화정책의 형식주의화에 대한 제도주의적 이해 : 지역문화진흥법 사례를 중심으로", 문화정책논총, 31(2), pp.4~29 (2017), 한국문화관광연구원[DOI]
  11. 나현수, "지불의사금액 추정을 통한 문화정책의 가치측정 : ‘문화가 있는 날’을 대상으로", 문화정책논총, 33(1), pp.75~101 (2019), 한국문화관광연구원[DOI]
  12. 2018 문화가 있는 날 사업계획, "문화체육관광부", ~ (2018)
  13. 2018 문화향수실태조사, "문화제육관광부", ~ (2018)
  14. ‘문화가 있는 날’ 사업 인지도 조사 결과 보고서, "문화체육관광부", ~ (2018)
  15. 민경선, "문화예술정책을 둘러싼 갈등 분석과 정책결정과정 개선방안 모색", 문화정책논총, 29(2), pp.54~77 (2015), 한국문화관광연구원[DOI]
  16. 박광무, "한국 문화정책론" (2013), 김영사
  17. 박상곤, "문화자본이 여가소비에 미치는 영향", 관광학연구, 30(6), pp.241~258 (2006), 한국관광학회
  18. 박소라, "스크린 수 증가에 따른 영화의 국적 다양성과 소비 추세에 관한 연구", 한국언론학보, 52(1), pp.5~30 (2008), 한국언론학회
  19. 박은희, "21세기 초 한국 성인들의 예술문화소비에 관한 연구", 디지털융복합연구, 12(9), pp.433~443 (2014), 한국디지털정책학회[DOI]
  20. 박혜자, "문화정책 문화행정" (2011), 흔들의자
  21. 배영, "여가 활동에서 문화 콘텐츠 소비에 영향을 미치는 요인에 대한 연구 -클래식, 뮤지컬, 영화 관람에 대한 개인속성요인과 문화자본 요인을 중심으로-", 한국사회, 14(1), pp.73~100 (2013), 한국사회연구소[DOI]
  22. 배관표, "규제를 통한 공공미술 지원 제도의 문제와 과제: 한국의 건축물 미술작품 제도 사례 분석", 문화정책논총, 31(2), pp.30~53 (2017), 한국문화관광연구원[DOI]
  23. 서보람, "문화복지정책 발달사 연구", 한국행정사학지, (29), pp.95~124 (2011), 한국행정사학회[DOI]
  24. 서우석, "예술인 고용보험 도입의 정책적 이해: 예술인 복지정책과 고용보험 정책을 중심으로", 문화정책논총, 33(1), pp.213~241 (2019), 한국문화관광연구원[DOI]
  25. 서인석, "문화욕구에 영향을 미치는 문화예술교육의 정책효용성: 문화관련 ‘제도’의 매개효과를 중심으로", 지방정부연구, 20(1), pp.21~52 (2016), 한국지방정부학회[DOI]
  26. 성재형, "의사결정나무모형을 이용한 전통무용공연 소비자그룹 분석", 한국무용연구, 33(2), pp.135~158 (2015), 한국무용연구학회[DOI]
  27. 양혜원, "정부-지자체 문화복지 정책사업의 개선방향: 문화바우처를 중심으로", 2011 한국 문화관광연구원 개원기념 세미나 자료집, pp.59~84 (2011)
  28. 2016년 극장 소비자 조사 결과보고서, "영화진흥위원회", ~ (2017)
  29. 2018년 영화소비자 행태조사, "영화진흥위원회", ~ (2018)
  30. 오현석다라, "여행비용법을 적용한 ‘문화가 있는 날’ 영화관람 가치 추정", 박사, pp.2019
  31. 용호성, "문화 바우처 정책의 쟁점과 방향", 문화정책논총, 26(1), pp.98~125 (2012), 한국문화관광연구원[DOI]
  32. 우석진, "문화바우처가 저소득층 문화소비에 미치는 인과적 효과", 재정학연구, 7(1), pp.29~51 (2014), 한국재정학회
  33. 유은영, "의사결정나무모형을 이용한 공연예술시장의 소비자그룹 분석", 소비자학연구, 25(6), pp.65~91 (2014), 한국소비자학회
  34. 유호종, "의사결정나무분석을 이용한 방한 일본관광객들의 재방문을 위한 예측모형", 상품학연구, 37(1), pp.21~30 (2019), 한국상품학회[DOI]
  35. 윤혜원, "프리미엄 상영관 관람 현황 및 소비자 시장세분화 분석", 문화산업연구, 20(2), pp.73~84 (2020), 한국문화산업학회[DOI]
  36. 장세길, "문화이용권사업과 지역문화진흥 - 전라북도 사례로 살펴본 성과와 과제", 문화정책논총, 29(2), pp.104~131 (2015), 한국문화관광연구원[DOI]
  37. 전범수, "국내 영화관람객의 영화 소비 행동 영화관람 집단별 관랍동기, 선택기준,의존미디어,선호장르의 비교", 한국방송학보, 17(2), pp.298~326 (2003), 한국방송학회
  38. 정순원, "유전 알고리즘을 이용한 이진 결정 트리의 설계와 응용", 전자공학회논문지, 33(6), pp.1122~1130 (1996)
  39. 정종은, "‘예술의 산업화’ 지원정책을 위한 비즈니스 모델 연구-예술 스타트업의 사례를 중심으로", 예술경영연구, (43), pp.155~184 (2017), 한국예술경영학회
  40. 2018 문화가 있는 날 사업 성과평가 및 통합 홍보마케팅 실행연구, "지역문화진흥원", ~ (2018)
  41. 지역문화진흥원, "2018 문화가 있는 날 캠페인 및 온오프라인 홍보마케팅 자료", ~ (2018)
  42. 진현정, "의사결정나무모형을 이용한 소비자그룹 분석 : 감귤 소비를 중심으로", 농업경제연구, 51(1), pp.19~40 (2010), 한국농업경제학회
  43. 진현정, "우리밀 빵의 소비자 선호에 관한 분석", 소비자문제연구, (40), pp.205~222 (2011), 한국소비자원[DOI]
  44. 진현정, "다변량토빗모형을 이용한 문화예술교육 경험이 문화예술 소비에 미치는 영향에 관한 분석", 경영교육연구, 31(6), pp.203~225 (2016), 한국경영교육학회[DOI]
  45. 최종후, "(AnswerTree를 이용한)데이터마이닝 의사결정나무 분석" (2000), SPSS아카데미
  46. 최혜자, "문화예술교육 정책의 방향 모색 : 허버트 리드의 ‘예술을 통한 교육’ 비판을 중심으로", 문화정책논총, (24), pp.86~107 (2010), 한국문화관광연구원[DOI]
  47. 통계청, "2018 가계동향조사", ~ (2018)
  48. 통계청, "2018년 임금근로일자리 소득(보수) 결과", ~ (2018)
  49. 하오근, "고속도로 사고등급별 돌발상황 처리시간 예측모형 및 의사결정나무 개발", 한국ITS학회 논문지, 9(1), pp.101~110 (2010), 한국ITS학회
  50. 문화융성 정책의 성과와 과제, "한국문화관광연구원", ~ (2015)
  51. 한승준, "‘문화가 있는 날’ 사업의 문화정책 특성에 관한 연구: 문화의 민주화를 위한 정책인가? 문화민주주의를 위한 정책인가?", 한국행정학보, 51(1), pp.347~367 (2017), 한국행정학회[DOI]
  52. 홍성만, "문화예술교육정책의 우선순위 탐색:학교문화예술교육 정책행위자에 대한 심층면담과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 중심으로", 한국사회와 행정연구, 23(1), pp.77~105 (2012), 서울행정학회[DOI]
  53. Berry, M. J., "Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management" (2004), ohn Wiley & Sons
  54. Bourdieu, P., "Handbook of theory and research in sociology of education" (1986), Greenwood Press
  55. Breiman, L., "Classification and regression trees" (1984), CRC press
  56. Cuadrado, M., "Segmentation of cinema audiences : An exploratory study applied to young consumers", Journal of Cultural Economics, 23(4), pp.257~267 (1999)
  57. Curram, S. P., "Neural networks, decision tree induction and discriminant analysis : An empirical comparison", Journal of the Operational Research Society, 45(4), pp.440~450 (1994)
  58. Dimaggio, P., "Audience studies of the performing arts and museums: A critical review" (1978), National Endowment for the Arts
  59. Fornerino, M., "Movie consumption experience and immersion : impact on satisfaction", Recherche et Applications en Marketing(English Edition), 23(3), pp.93~110 (2008)
  60. Ho, J., "Segmenting consumers of pirated movies", Journal of Consumer Marketing, 28(4), pp.252~260 (2011)
  61. McQueen, R. J., "Applying machine learning to agricultural data", Computers and Electronics in Agriculture, 12(4), pp.275~293 (1995)
  62. Moretti, E., "Social learning and peer effects in consumption : Evidence from movie sales", The Review of Economic Studies, 78(1), pp.356~393 (2011)
  63. Morrison, W. G., "Child exposure to the performing arts : The implications for adult demand", Journal of Cultural Economics, 10(1), pp.17~24 (1986)
  64. Quinlan, J. R., "C4.5 Programs for machine learning" (1993), Morgan Kaufmann
  65. Razi, M. A., "A comparative predictive analysis of neural networks(NNs), nonlinear regression and classification and regression tree(CART)models", Expert Systems with Applications, 29(1), pp.65~74 (2005)
  66. Segers, K., "Do artists benefit from arts policy? The position of performing artists in Flanders (2001–2008)", The Journal of Arts Management, Law, and Society, 40(1), pp.58~75 (2010)
  67. Zakaras, L., "Cultivating demand for the arts: Arts learning, arts engagement, and state arts policy" (2008), Rand Corporation

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