본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

셀슈머(Sell-sumer)로 진화한 인플루언서의 새로운 유형과 소셜미디어에서의 세일즈 전략

Sell-sumer: The New Typology of Influencers and Sales Strategy in Social Media

김수림|양희동|신하진|홍만의|황봄님
한국지식경영학회 (The Knowledge Management Society of Korea)|2021.12|지식경영연구 (Knowledge Management Research)|제22권 제4호|pp. 217-235|DOI 10.15813/kmr.2021.22.4.012

0

조회

0

다운로드

4

인용

0

참고문헌

키워드

소셜미디어인스타그램Social media인플루언서셀슈머인플루언서 유형InfluencersSell-summersTypes of influencers
주제분류경영학

초록

전 세계 인구의 49%가 소셜미디어 플랫폼을 사용하면서 소셜미디어 내에서의 소통과 콘텐츠 공유가 그 어느때보다활발해지고 있다. 이러한 환경 속에서 1인미디어 시장이 빠른 속도로 성장하고 여론을 형성하면서 셀슈머(Sell-summer) 라는 새로운 트렌드가 등장했다. 본 연구는 인플루언서의 상업적/비상업적 키워드의 주제 집중도와 상업적 포스팅의 비율이 매출에 미치는 영향 분석하여 제품 카테고리별 인플루언서의 새로운 유형을 정의하였다. 이는 소셜미디어 내에서활동하는 인플루언서가 셀슈머로 변모하며 구사하는 새로운 세일즈 전략에 도움이 될 것으로 희망한다. 본 연구의 방법은 파이썬 환경에서 인플루언서의 상업적/비상업적 포스팅으로 분류하고, 이를 KoNLPy를 이용하여 텍스트 마이닝 한후 FastText 기반 단어 간의 유사도를 계산하였다. 그 결과, 인플루언서의 상업적 포스팅의 키워드 주제 집중도가 높을수록(narrow) 매출이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 군집분석을 통해 제품 카테고리별 인플루언서 유형을 4가지로 분류하고 매출에 따른 집단 간의 차이가 유의함을 확인하였다. 즉, 본 연구의 시사점은 소셜미디어에서 활동하는 인플루언서들과 이를 마케팅 도구로 활용하고자 하는 마케터들에게 소셜미디어 세일즈 전략의 실증적인 해법을 제시할 수 있을것이다.

Abstract

As 49% of the world's population uses social media platforms, communication and content sharing within social media are becoming more active than ever. In this environmental base, the one-person media market grew rapidly and formed public opinion, creating a new trend called sell-sumer. This study defined new types of influencers by product category by analyzing the subject concentration of the commercial/non-commercial keywords of influencers and the impact of the ratio of commercial postings on sales. It is hoped that influencers working within social media will be helpful to new sales strategies that are transformed into sell-sumers. The method of this study classifies influencers' commercial/non-commercial posts using Python, performs text mining using KoNLPy, and calculates similarity between FastText-based words. As a result, it has been confirmed that the higher the keyword theme concentration of the influencer's commercial posting, the higher the sales. In addition, it was confirmed through the cluster analysis that the influencer types for each product category were classified into four types and that there was a significant difference between groups according to sales. In other words, the implications of this study may suggest empirical solutions of social media sales strategies for influencers working on social media and marketers who want to use them as marketing tools.

참고문헌 (52)

  1. "추천, 보증 등에 관한 표시, 광고 심사지침" (2020), 공정거래위원회[URL]
  2. 곽지혜, "인플루언서 유형에 따라 인스타그램 사용시간과 패션제품 구매액이 제품태도와 구매의도에 미치는 영향", 복식문화연구, 28(6), pp.875~889 (2020), 복식문화학회[DOI]
  3. 김난도, "트렌드 코리아 2021: 서울대 소비트렌드 분석센터의2021 전망" (2021), 미래의 창
  4. 김도연, "FastText를이용한 키워드기반 아이디어 추천 알고리즘에 관한 연구", 한국통신학회 학술대회논문집, pp.762~763 (2020)
  5. 김수림, "An Empirical Analysis of Influencer’s Posting Strategies in Social Media", 지식경영연구, 21(4), pp.41~57 (2020), 한국지식경영학회
  6. 김우빈, "SNS 패션 인플루언서 진정성이 팔로워 행동의도에 미치는 영향-팬쉽의 매개효과를 중심으로-", 한국의류학회지, 43(1), pp.17~32 (2019), 한국의류학회[DOI]
  7. 김준호, "유튜브 관광콘텐츠 품질과 정보원 특성이 시청 만족, 지속적 시청 의도 및 미래 방문 의도에 미치는 영향", 호텔경영학연구, 30(7), pp.217~235 (2021), 한국호텔외식관광경영학회
  8. 김호용, "우리말샘 사전을 이용한 단어의미 유사도 측정 모델 개발", 한국콘텐츠학회 종합학술대회논문집, pp.3~4 (2018)
  9. 노승의, "소셜미디어 환경에서 온라인구전(eWOM)에 영향을 미치는 요인 연구", 지식경영연구, 14(1), pp.1~20 (2013), 한국지식경영학회
  10. 박은정, "KoNLPy : 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지", 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회논문집 (2014)
  11. 손봉현, "표시광고법상 인플루언서 마케팅 규제 - 실질적 이해관계의 공개를 중심으로 -", 경제법연구, 19(1), pp.141~176 (2020), 한국경제법학회
  12. "뉴미디어 콘텐츠 시장 떠오르다" (2021)[URL]
  13. 유현주, "1 인 미디어 크리에이터 콘텐츠의 특성이소비자 태도 및 구매 의도에 미치는 영향: 크리에이터의 공신력 및 콘텐츠 진정성, 브랜드 진정성을 중심으로", 한국방송학회 학술대회 논문집, pp.115~117 (2019)
  14. 이제원, "워드 임베딩 모델을 활용한패션 트렌드 분석", Proceedings of HCI Korea, 2018, pp.812~815 (2018)
  15. 임승수, "Word2Vec 모델 기반의 단어 유사도를 이용한 새로운 약물-부작용 관계 예측", 한국정보기술학회논문지, 18(11), pp.25~33 (2020), 한국정보기술학회
  16. 정풀잎, "텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 이용한 스마트폰 디자인의 핵심속성 및 가치 식별", 대한경영학회지, 32(1), pp.27~47 (2019), 대한경영학회[DOI]
  17. 조은영, "소셜미디어 마케팅 실패사례 분석을 통한 소셜미디어 마케팅 전략 연구", 지식경영연구, 16(2), pp.91~111 (2015), 한국지식경영학회[DOI]
  18. "국내 인스타그램 인플루언서 67%가가짜" (2018)[URL]
  19. 최지윤, "뷰티 인플루언서 마케팅 활용 전략: 매스미디어와 소셜미디어의 비교를 중심으로", 광고학연구, 28(4), pp.47~72 (2017), 한국광고학회[DOI]
  20. 최철환, "미디어광고 종류에 따른 골퍼들의 광고 신뢰도, 호감도, 만족도 그리고 구전의도의 차이: 인플루언서 마케팅을 중심으로", 한국스포츠학회, 18(2), pp.11~19 (2020), 한국스포츠학회[DOI]
  21. 한지훈, "SNS 이용자들의 인플루언서 대인신뢰, 브랜드이미지 및 구매의도와의 관계", 한국콘텐츠학회 논문지, 20(1), pp.31~44 (2020), 한국콘텐츠학회[DOI]
  22. "The influencer marketing revolution" (2018)[URL]
  23. Boerman, S. C., "The effects of the standardized instagram disclosure for micro-and meso-influencers", Computers in Human Behavior, 103, pp.199~207 (2020)[DOI]
  24. Campbell, C., "More than meets the eye : The functional components underlying influencer marketing", Business Horizons, 63(4), pp.469~479 (2020)
  25. Cha, M., "Measuring user influence in Twitter: The million follower fallacy", Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (2010)
  26. "Choi, J.", KOTRA, ~, pp.GMR 17-033 (2017)
  27. Coco, S. L., "# sponsored : Consumer insights on social media influencer marketing", Public Relations Inquiry, 9(2), pp.177~194 (2020)
  28. "Digital 2020: Global digital overview" (2020)[URL]
  29. De Veirman, M., "Marketing through Instagram influencers : The impact of number of followers and product divergence on brand attitude", International Journal of Advertising, 36(5), pp.798~828 (2017)
  30. Djafarova, E., "Exploring the credibility of online celebrities' Instagram profiles in influencing the purchase decisions of young female users", Computers in Human Behavior, 68, pp.1~7 (2017)
  31. Fang, Q., "Topic-sensitive influencer mining in interest-based social media networks via hypergraph learning", IEEE Transactions on Multimedia, 16(3), pp.796~812 (2014)
  32. Farrar, D. E., "Multicollinearity in regression analysis : The problem revisited", The Review of Economic and Statistics, 49(1), pp.92~107 (1967)
  33. Friestad, M., "The persuasion knowledge model : How people cope with persuasion attempts", Journal of Consumer Research, 21(1), pp.1~31 (1994)[DOI]
  34. "Disclosures 101 for social media influencers" (2019)[URL]
  35. Gross, J., "The big four of influencer marketing. A typology of influencers", Marketing Review St. Gallen, pp.30~38 (2018)
  36. Jin, S. A. A., "Following celebrities'tweets about brands : The impact of twitter-based electronic word-of-mouth on consumers' source credibility perception, buying intention, and social identification with celebrities", Journal of Advertising, 43(2), pp.181~195 (2014)
  37. Kay, S., "When less is more: The impact of macro and micro social media influencers' disclosure", Journal of Marketing Management, 36(3-4), pp.248~278 (2020)[DOI]
  38. Kefato, Z. T., "Personalized influencer detection: Topic and exposure-conformity aware", ~
  39. Susanna Lee, "Influencer marketing on Instagram: How sponsorship disclosure, influencer credibility, and brand credibility impact the effectiveness of Instagram promotional post", Journal of Global Fashion Marketing, 11(3), pp.232~249 (2020), 한국마케팅과학회
  40. Lee, S., "Performance analysis of various embedding models based on hyper parameters", Annual Conference on Human and Language Technology, pp.510~513 (2018), Human and Language Technology
  41. Lim, H, "The communication effect of network structure by influencer type: Social capital theory perspective", master, pp.2020
  42. Lou, C., "Influencer marketing : How message value and credibility affect consumer trust of branded content on social media", Journal of Interactive Advertising, 19(1), pp.58~73 (2019)
  43. Park, J. W, "The influencer of characteristics of influencers on brand attitude : Focusing on the difference between Instagram mega influencer and micro influencer", master, pp.2019
  44. "Micro influencers vs macro influencers, what's best for your business?" (2018)[URL]
  45. Srinivasan, B. V., "Topic-based targeted influence maximization", 2014 Sixth International Conference on Communication Systems and Networks(COMSNETS), pp.1~6 (2014), IEEE
  46. Stubb, C., "This is not sponsored content"–the effects of impartiality disclosure and e-commerce landing pages on consumer responses to social media influencer posts", Computers in Human Behavior, 98, pp.210~222 (2019)[DOI]
  47. Tabellion, J., "Influencer marketing and its impact on the advertised brand. European Advertising Academy book series (EAA)" (2019)
  48. Vrontis, D., "Social media influencer marketing : A systematic review, integrative framework and future research agenda", International Journal of Consumer Studies, 45(4), pp.617~644 (2021)
  49. Wei, P. S., "An examination of the celebrity endorsements and online customer reviews influence female consumers' shopping behavior", Computers in Human Behavior, 29(1), pp.193~201 (2013)
  50. Weiss, A. M., "Listening to strangers : Whose responses are valuable, how valuable are they, and why?", Journal of Marketing Research, 45(4), pp.425~436 (2008)
  51. Yoon, Y. J., "Does follower count really matter?:An investigation on micro influencers and Instagram influencer marketing", Doctor, pp.2020
  52. Zarei, K., "Characterising and detecting sponsored influencer posts on Instagram", IEEE, 2020, 327~331

관련 논문AI추천

탑 인플루언서는 과연 무엇이 다른가? - 1인 마켓 인스타그램 내용분석 및 텍스트 마이닝나정희, 이우철한국광고PR실학회 · 광고PR실학연구2023 · 제16권 제1호한국 소셜 미디어 인플루언서 연구의 내용분석최윤우, 한상필한국융합학회 · 한국융합학회논문지2022 · 제13권 제4호소셜 커머스 소비자특성과 유형분석김혜란, 서용구, 현정아한국상품학회 · 상품학연구2011 · 제29권 제4호An Empirical Analysis of Influencer’s Posting Strategies in Social Media김수림, 양희동, 이희석한국지식경영학회 · 지식경영연구2020 · 제21권 제4호소셜 미디어 인플루언서 정보원 유형의 개념화를 위한 탐색적 연구김혜영, 염동섭한국광고PR실학회 · 광고PR실학연구2024 · 제17권 제2호SNS 텍스트 마이닝을 이용한 모바일 커머스 브랜드 아이덴티티 전략여현진한국컴퓨터정보학회 · 한국컴퓨터정보학회논문지2020 · 제25권 제10호

이 간행물의 다른 논문 (14건)

미디어 작품 캐릭터 가치 측정 연구: 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터를 활용하여최한별, 이민형, 조성현, 이희석pp. 1-26CTR 예측을 위한 비전 트랜스포머 활용에 관한 연구임광혁, 김석훈, 김태석pp. 27-40소셜 미디어 전환의도 동기요인: 소셜 네트워크 스트레스를 중심으로김효준, 임영우, 곽기영pp. 41-70국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거오경주, 임현욱, 정승환, 이희수pp. 71-85코로나19 이후 ESG 투자 전략 평가: ESG 인덱스 성과를 중심으로안재준, 오경주, 박준신pp. 87-101
원문 보기