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식품 프랜차이즈의 인스타그램 마케팅에 대한 빅데이터 분석 : 교촌치킨의 공식계정 데이터를 중심으로

Big Data Analysis on Instagram Marketing by Food Franchises : Focusing on the Data from Kyochon Chicken’s Official Account

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본 연구의 목적은 식품 프랜차이즈의 SNS 마케팅에서 정보 제공자인 기업과 수신자인 대중이 상호작용하는 과정을 인스타그램 데이터를 통해 알아보는 것이다. 구체적으로 제공자의 의도와 수용자의 반응이 일치하는지, 기업의 마케팅이 댓글 내 단어와 보이는 특징에 대해 살펴보고자 했다. 게시물 내용 분석, 댓글 단어 빈도, 의미연결망, 군집분석을 진행했다. 업로드 된 스틸 이미지와 영상을 5개 카테고리로 나눴다. 브랜드 이미지가 가장 많았으며 이벤트, 소통, 신메뉴 홍보, 팬 마케팅 순이었다. 게시물의 평균 좋아요는 팬 마케팅, 브랜드 이미지, 이벤트, 소통, 신메뉴 소통 순으로 차이가 있었다. 게시물의 유형을 스틸 이미지와 영상으로 나눴을 때, 스틸 이미지가 좋아요를 더 많이 받았다. 빈도에서는 사랑, 웃음, 박수 등이 최상위였으며 신뢰 관련 단어들이 높은 순위였다. 이후 의미연결망 또한 맛과 관련된 단어들이 높은 중심성을 보였다. 사랑, 응원, 행복과 같은 브랜드에 대한 긍정성도 높았다. 군집분석 결과, 이벤트 및 신메뉴와 긍정적인 이미지 및 충성도로 구성된 2개의 중심 군집 그리고 공유 및 참여, 호불호 공존으로 이뤄진 주변 군집 2개가 나타났다. 본 연구는 식품 프랜차이즈의 인스타그램 마케팅을 알아볼 수 있었다. 또한 이용자들의 반응을 의견 교환, 여론 형성, 상호작용과 같은 SNS 특성과 연관 지어 파악할 수 있다는 점에서 학술적 의의를 가진다.

Abstract

Using Instagram big data, this study explores how companies that are information providers and public who are customers in SNS marketing of chicken food franchise (Kyochon) interact. Specifically, it was intended to examine how the company's marketing characterizes the words in the comments. Current research looked at post content, comment word frequency, semantic networks, clusters, among other things. The most popular posts were those that contributed to the brand's image growth. The number of likes varied according to whether the post was a still image or a video, with the former obtaining more than the latter. People used terms like eating, tasty, good, and the greatest to emphasize their faith in Kyochon. The semantic network revealed that words connected with flavor had a substantial number of linkages. Cluster analysis found two major clusters connected to events and new menus, positive images and loyalty, as well as two minor clusters relating to sharing and involvement, likes and dislikes, and living together. This study was able to find out the Instagram marketing method of food franchises. In addition, it has academic significance in that users' reactions can be grasped in connection with SNS characteristics such as exchange of opinions, public opinion formation, and interaction.

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