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빅데이터 분석의 기술마케팅 활용에 관한 연구 : 잠재 수요기업 발굴을 중심으로

Analyzing the Bigdata for Practical Using into Technology Marketing : Focusing on the Potential Buyer Extraction

전채남|서일원
한국전략마케팅학회 (Korean Strategic Marketing Association)|2013.06|마케팅논집(Journal of Marketing Studies) (Journal of Marketing Studies)|제21권 제2호|pp. 181-203

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빅데이터Semantic Network AnalysisBigdata빅데이터 분석시맨틱네트워크분석기술마케팅수요기업 발굴Bigdata AnalysisTechnology MarketingPotential Buyer

초록

최근 빅데이터에 대한 연구가 늘어나고 있지만 대부분 빅데이터의 개념, 동향, 기술 현황, 활용 가능성 등의 연구에 국한되어 있다. 본 연구는 빅데이터 연구를 확대하고 실용성을 높이기 위해 마케팅 분야의 빅데이터 활용을 연구 주제로 선정하였다. 빅데이터의 활용 분야로 기술마케팅을 선택한 것은 기술시장에서 마케팅의 필요성이 높아지고 특히 기술시장의 특성 때문에 잠재 수요자 발굴이 중요하기 때문이다. 이를 위해 신기술 빅데이터의 분석을 통해 확인된 주요기술은 무엇인가?, 신기술 빅데이터의 분석을 통해 발굴된 잠재 수요기업은 어디인가?, 잠재 수요기업과 연관되어 있는 핵심어들은 무엇인가? 등을 연구문제로 설정하였다. 한국표준과학연구원(KRISS)의 2가지 신기술을 선정하고 3명의 코더들이 협의를 통해 4개의 분석단어를 정하였다. 빅데이터는 인터넷에서 수집하고 정제 한 후에 텍스트마이닝과 시맨틱네트워크분석을 실시하였다. 기업의 스키마와 홈페이지 통해 재검증하는 과정을 거쳤다. 빅데이터 분석을 실시한 결과, 첫 번째 연구문제는 연결정도, 연결정도중심성, 빈도 등을 통해 2개의 기술마다 상위 20개의 주요기술을 확인하였다. 두 번째 연구문제는 공동출현 연결망, 연결 강도, 코사인 유사계수 등을 통해 2개 기술의 잠재 수요기업을 발굴하였다. ‘배열검출기형 분광복사계 성능평가 기술’은 17개의 기업을 발굴하였고, ‘초음파를 이용한 진공압력 측정센서 및 모듈’은 10개의 기업을 발굴하였다. 세 번째 연구문제는 잠재 수요기업의 에고네트워크분석을 통해 기업명과 의미 있게 연관되어 있는 단어들을 확인하였다. 본 연구는 기존의 개념적 빅데이터 연구에서 빅데이터 분석을 통해 기술마케팅의 잠재 수요기업을 발굴하는 실용적인 빅데이터 연구로 나아간 점이 의의가 있다. 빅데이터의 구체적인 활용 분야로 기술마케팅을 선택하여 실증함으로써 연구의 범위를 확대하고 향후 빅데이터 분석 연구의 발전에 기여하고 있다.

Abstract

Even though the study of the Bigdata is getting advanced, the topics are limited fundamental concept, trend, technical situation or the practical possibility of the Bigdata. The purposes of this research are to expand the study of the Bigdata and to use it in technology marketing practically. Also we found a few buyers which have potential possibility of technology marketing by using Bigdata. One reasons that we choose Bigdata for technology marketing is the necessity of marketing in the technical business area is getting higher. The other reason is that finding potential buyers is getting more important because of the nature of technical business. For these, we set-up the research problems like “What are the verified main techniques through the Bigdata analyzing?, Where are the extracted potential buyers through the Bigdata analyzing?” and “What are the keywords which are connected to the potential buyers?”We choose two at the new techniques of Korea Research Institution of Standards and Science(KRISS) and three coders discussed to choose four analyzing words. We collected the Bigdata on the internet, and executed textmining and semantic network analysis with it. After that, we reexamined them by confirming the schema of the potential buyer and the homepage. First, we checked 20 main techniques per the two techniques by degree, degree centrality, and frequency. Second, we found the answer of this study by finding the potential buyers which has the two techniques through co-occurrence frequency, network intensity and cosine similarity coefficient. Extract 17 buyers at ‘Performance characterization of array-type spectroradiometers’ and 10 buyers were extracted at ‘Pressure measuring system for vacuum chamber using ultrasonic wave’. Finally, we need to check the keywords related to the corporate name through analyzing ego-network of potential buyers. Therefore the results are proved completely through analyzing the Bigdata. This study is full of significance in the way that conceptual study of analyzing Bigdata goes a step further to the application of practical use to find potential buyers. This research contributes to the Bigdata study by expanding the range of the study through offering practical way of using in technology marketing area.

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