유아교육 박람회에서 데이터마이닝 기법을 이용한 전시 관람 행동 패턴 분석 The Behavior Analysis of Exhibition Visitors using Data Mining Technique at the KIDS & EDU EXPO for Children원문보기
전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.
전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.
An exhibition is defined as market events for specific duration to present exhibitors' main products to business or private visitors, and it plays a key role as effective marketing channels. As the importance of exhibition is getting more and more, domestic exhibition industry has achieved such a gr...
An exhibition is defined as market events for specific duration to present exhibitors' main products to business or private visitors, and it plays a key role as effective marketing channels. As the importance of exhibition is getting more and more, domestic exhibition industry has achieved such a great quantitative growth. But, In contrast to the quantitative growth of domestic exhibition industry, the qualitative growth of Exhibition has not achieved competent growth. In order to improve the quality of exhibition, we need to understand the preference or behavior characteristics of visitors and to increase the level of visitors' attention and satisfaction through the understanding of visitors. So, in this paper, we used the observation survey method which is a kind of field research to understand visitors and collect the real data for the analysis of behavior pattern. And this research proposed the following methodology framework consisting of three steps. First step is to select a suitable exhibition to apply for our method. Second step is to implement the observation survey method. And we collect the real data for further analysis. In this paper, we conducted the observation survey method to obtain the real data of the KIDS & EDU EXPO for Children in SETEC. Our methodology was conducted on 160 visitors and 78 booths from November 4th to 6th in 2010. And, the last step is to analyze the record data through observation. In this step, we analyze the feature of exhibition using Demographic Characteristics collected by observation survey method at first. And then we analyze the individual booth features by the records of visited booth. Through the analysis of individual booth features, we can figure out what kind of events attract the attention of visitors and what kind of marketing activities affect the behavior pattern of visitors. But, since previous research considered only individual features influenced by exhibition, the research about the correlation among features is not performed much. So, in this research, additional analysis is carried out to supplement the existing research with data mining techniques. And we analyze the relation among booths using data mining techniques to know behavior patterns of visitors. Among data mining techniques, we make use of two data mining techniques, such as clustering analysis and ARM(Association Rule Mining) analysis. In clustering analysis, we use K-means algorithm to figure out the correlation among booths. Through data mining techniques, we figure out that there are two important features to affect visitors' behavior patterns in exhibition. One is the geographical features of booths. The other is the exhibit contents of booths. Those features are considered when the organizer of exhibition plans next exhibition. Therefore, the results of our analysis are expected to provide guideline to understanding visitors and some valuable insights for the exhibition from the earlier phases of exhibition planning. Also, this research would be a good way to increase the quality of visitor satisfaction. Visitors' movement paths, booth location, and distances between each booth are considered to plan next exhibition in advance. This research was conducted at the KIDS & EDU EXPO for Children in SETEC(Seoul Trade Exhibition & Convention), but it has some constraints to be applied directly to other exhibitions. Also, the results were derived from a limited number of data samples. In order to obtain more accurate and reliable results, it is necessary to conduct more experiments based on larger data samples and exhibitions on a variety of genres.
An exhibition is defined as market events for specific duration to present exhibitors' main products to business or private visitors, and it plays a key role as effective marketing channels. As the importance of exhibition is getting more and more, domestic exhibition industry has achieved such a great quantitative growth. But, In contrast to the quantitative growth of domestic exhibition industry, the qualitative growth of Exhibition has not achieved competent growth. In order to improve the quality of exhibition, we need to understand the preference or behavior characteristics of visitors and to increase the level of visitors' attention and satisfaction through the understanding of visitors. So, in this paper, we used the observation survey method which is a kind of field research to understand visitors and collect the real data for the analysis of behavior pattern. And this research proposed the following methodology framework consisting of three steps. First step is to select a suitable exhibition to apply for our method. Second step is to implement the observation survey method. And we collect the real data for further analysis. In this paper, we conducted the observation survey method to obtain the real data of the KIDS & EDU EXPO for Children in SETEC. Our methodology was conducted on 160 visitors and 78 booths from November 4th to 6th in 2010. And, the last step is to analyze the record data through observation. In this step, we analyze the feature of exhibition using Demographic Characteristics collected by observation survey method at first. And then we analyze the individual booth features by the records of visited booth. Through the analysis of individual booth features, we can figure out what kind of events attract the attention of visitors and what kind of marketing activities affect the behavior pattern of visitors. But, since previous research considered only individual features influenced by exhibition, the research about the correlation among features is not performed much. So, in this research, additional analysis is carried out to supplement the existing research with data mining techniques. And we analyze the relation among booths using data mining techniques to know behavior patterns of visitors. Among data mining techniques, we make use of two data mining techniques, such as clustering analysis and ARM(Association Rule Mining) analysis. In clustering analysis, we use K-means algorithm to figure out the correlation among booths. Through data mining techniques, we figure out that there are two important features to affect visitors' behavior patterns in exhibition. One is the geographical features of booths. The other is the exhibit contents of booths. Those features are considered when the organizer of exhibition plans next exhibition. Therefore, the results of our analysis are expected to provide guideline to understanding visitors and some valuable insights for the exhibition from the earlier phases of exhibition planning. Also, this research would be a good way to increase the quality of visitor satisfaction. Visitors' movement paths, booth location, and distances between each booth are considered to plan next exhibition in advance. This research was conducted at the KIDS & EDU EXPO for Children in SETEC(Seoul Trade Exhibition & Convention), but it has some constraints to be applied directly to other exhibitions. Also, the results were derived from a limited number of data samples. In order to obtain more accurate and reliable results, it is necessary to conduct more experiments based on larger data samples and exhibitions on a variety of genres.
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문제 정의
본 연구는 군집 분석 기법 중 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 부스들의 군집을 형성하였고, 형성된 군집 내 부스들 간의 공통된 특징을 추출하여 유의한 의미를 도출해 내었다. 그리고 부스 간의 연관성 분석을 통해 전시장을 방문한 관람객의 실제 행동 패턴을 분석하는데 목적을 두고 있고, 특정 행동패턴에 영향을 주는 요인들을 추가로 분석하여 관람객들을 보다 깊이 이해하는 틀을 제시하고자 한다. 또한, 다음 전시회에서의 동선 관리, 참여 업체 간의 연관 관계 등을 파악하고 기타 문제점들을 해결하고 더욱 향상된 전시회 기획 및 개최하는데 일조하고자 한다.
하지만, 국내 전시 산업 분야에서는 전시회에 참여하는 사람들에 대한 니즈를 파악하기 위해서 관찰 조사 방법을 활용한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 관찰 조사 방법 이용하여 전시 기획자들이 전시 기획단계에서부터 부스 배치나 관람객의 동선 관리 등 국내 전시 산업의 질적 성장을 도모하고자 한다.
그러나 기존 연구들은 관람객과 참여업체 입장에서의 만족도 요인 등 통계분석에 초점을 맞추어 진행되었기 때문에 전시장 내에서 관람객의 행동 패턴에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 관찰 조사 방법을 통해 직접 관람객들을 관찰하면서 관람객들의 행동 패턴을 분석하고자 한다.
김미경과 윤세목(2007)은 군집 분석을 실시하여 컨벤션 참가자의 관광활동 선호유형을 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 군집 분석을 통해 서로 연관된 부스들을 군집화하고, 형성된 군집에 따른 특징을 분석하고자 한다.
오기열 등(2001)은 연관규칙을 활용하여 두 개 이상의 목적변수를 교통 사고통계자료의 인적, 환경적요인, 행동유형으로 구분하여 목적변수들과 교통사고 피해심각도 간의 연관규칙을 살펴보았다. 따라서, 본 연구에서는 연관 관계 규칙을 통해 부스들 간의 연관성을 분석하여 관람객들의 전시 관람에 영향을 미치는 개별적인 요인들만 분석한 기존 전시 관련 연구들의 계점을 보완하고자 하다. 또한, 부스 간의 연관 관계가 관람객의 전시 관람에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다.
그리고 부스 간의 연관성 분석을 통해 전시장을 방문한 관람객의 실제 행동 패턴을 분석하는데 목적을 두고 있고, 특정 행동패턴에 영향을 주는 요인들을 추가로 분석하여 관람객들을 보다 깊이 이해하는 틀을 제시하고자 한다. 또한, 다음 전시회에서의 동선 관리, 참여 업체 간의 연관 관계 등을 파악하고 기타 문제점들을 해결하고 더욱 향상된 전시회 기획 및 개최하는데 일조하고자 한다.
따라서, 본 연구에서는 연관 관계 규칙을 통해 부스들 간의 연관성을 분석하여 관람객들의 전시 관람에 영향을 미치는 개별적인 요인들만 분석한 기존 전시 관련 연구들의 계점을 보완하고자 하다. 또한, 부스 간의 연관 관계가 관람객의 전시 관람에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다.
본 연구는 관찰 조사 방법을 활용하여 관람객들의 행동 패턴을 분석하고, 더 나아가 부스들 간의 연관 관계를 분석하여 전시 기획자 및 참여업체들에게 유용한 정보를 주는 것을 목적으로 한다. 본연구의 프레임워크는 <그림 1>과 같은 세 단계로 구성되어 있다.
본 연구에서는 개별 부스들의 어떠한 요소들이 관람객들의 전시 관람에 영향을 미치는지에 대해 파악하기 위해 부스 체류 시간에 따른 분석과 부스 방문 인원 수에 따른 분석을 하였다.
본 연구에서는 관람객들을 보다 깊이 이해하는 틀을 제시하기 위해 부스 간의 연관성 분석을 하였으며, 생성된 연관 규칙을 통해 전시장을 방문한 관람객의 실제 행동 패턴을 분석하여 추후 전시 기획자들에게 전시 기획에 유용한 정보를 주고자 한다.
본 연구에서는 유사한 전시 관람 행동 패턴을 가진 고객들이 방문한 부스들을 분석하여 관람객들의 전시 행동 패턴을 이해하기 위해 K-means 알고리즘을 이용한 군집 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 전시장에서 부스 간의 연관 관계 규칙을 생성하기 위해 2개 또는 3개의 부스 간의 동시 발생 확률을 구한다. 즉, 부스 A를 방문한 관람객이 부스 B를 방문할 확률이 높은 규칙들을 기반으로 어떠한 연관성을 지니는 지 파악하는 것으로, 본 연구에서는 지지도(Support) 값을 사용하여 규칙을 생성하여 관람객들의 행동 패턴을 파악한다.
두 번째로 부스 방문 인원수에 따른 분석을 하였다. 이러한 분석을 하는 목적은 각 부스의 어떤 요소들이 부스 방문 수에 영향을 미치는지, 그리고 관람객들의 이목을 끄는지에 대해서 파악하기 위한 것이다.
본 연구에서는 전시장에서 부스 간의 연관 관계 규칙을 생성하기 위해 2개 또는 3개의 부스 간의 동시 발생 확률을 구한다. 즉, 부스 A를 방문한 관람객이 부스 B를 방문할 확률이 높은 규칙들을 기반으로 어떠한 연관성을 지니는 지 파악하는 것으로, 본 연구에서는 지지도(Support) 값을 사용하여 규칙을 생성하여 관람객들의 행동 패턴을 파악한다. 지지도는 전체 항목 중에 연관규칙 R: A ⇒ B를 지지하는 비율로 규칙의 유용성을 의미하며, 식 (1)과 같이 계산한다.
본 연구에서는 이러한 K-means 알고리즘을 통해 군집을 형성하고, 형성된 군집들을 분석하여 각 군집들의 특징을 추출하였다. 추출된 특징을 통해 각 군집들이 관람자들의 전시 관람 행동 패턴에 어떤 영향을 미치는지 파악하여 관람객들에게 한 차원 높은 관람 수준과 만족도를 제공하고자 한다.
가설 설정
그러므로 3개의 부스의 방문이 동시에 발생할 확률이 높다. 둘째, 전시 제품의 유사성 때문이다. 세 개의 부스 모두 유아 용품 중 장난감이나 인형과 같은 제품을 주 전시 제품으로 놓고 있었고, 또한 유아용품 중 교육적인 성향을 띈 전시 제품이 다수였다.
그 결과 지지도가 높은 상위 연관 관계 규칙들은 세 가지 공통점이 나타났다. 첫째로는 부스 배치상 지리적으로 가깝다는 것이다. 둘째는 연관 관계에 있는 부스들의 전시 제품이나 컨텐츠가 유사하다는 점이다.
제안 방법
2개의 부스 간의 연관 규칙을 생성하여 분석을 해보았을 때 3개의 부스가 연관성이 있다는 결과가 나와서 이번에는 3개의 부스의 연관 관계를 분석해 보았다. 생성된 3개의 부스 간의 연관 규칙 중 지지도가 높은 순으로 상위 3개의 규칙만을 추출해 보면 다음 <표 4>와 같다.
둘째, 유아교육 박람회는 1개의 전시 공간 당 출입구가 1곳으로 관람객의 출입이 확실하여 관람객의 동선을 추적하기에 용이할 것으로 판단되기 때문이다. 그러나 본 연구에서는 유아 교육 박람회의 3개 전시장 중 1개만을 선택하여 관찰 조사 방법을 수행하였다. 모든 전시장에 대해 관찰 조사 방법을 수행할 경우 인력 동원 문제, 데이터 희소성, 그리고 데이터 확장성의 문제가 발생하기 때문이다.
세 개의 부스 모두 유아 용품 중 장난감이나 인형과 같은 제품을 주 전시 제품으로 놓고 있었고, 또한 유아용품 중 교육적인 성향을 띈 전시 제품이 다수였다. 그리고 마지막 원인으로 3가지 부스들 모두 고가격이 아닌 중저가의 제품들을 다수 전시하고 판매를 하였다. 그리고 간단한 할인 이벤트가 전시 내내 행해지고 있었다.
더 자세한 분석을 위해 에서 관람객의 방문 빈도수에 따라 상위 부스 10개와 하위 부스 10개를 비교 분석하였다.
두 번째로 부스 방문 인원수에 따른 분석을 하였다. 이러한 분석을 하는 목적은 각 부스의 어떤 요소들이 부스 방문 수에 영향을 미치는지, 그리고 관람객들의 이목을 끄는지에 대해서 파악하기 위한 것이다.
체크리스트 방법론은 관찰하고자 하는 어떤 행동이나 활동이 관찰 상황에 존재하는지의 여부를 체크하기 위하여 리스트를 만들어 기록하는 방법으로(김찬동, 2003), 본 연 구에서는 체크리스트 방법을 통해 관람객의 행동 관찰을 통해 얻어진 결과를 빈도, 시간 등으로 표시하였다. 따라서 각 관찰자는 조사 전 데이터 수집에 필요한 항목들에 대한 관찰조사 체크리스트를 만들어 관찰대상자의 이동 경로 궤적 10～20m 뒤에서 비공개적 관찰을 통하여 조사하였다. 비공개적 관찰이란, 관찰대상에게 관찰에 대하여 사전에 알려주지 않은 상태에서 관찰하는 것으로(김찬동, 2003), 정확한 고객 정보를 얻기보다는 육안으로 판단된 사항을 기록하기 때문에, 관찰자들의 주관적인 판단이 크게 개입될 수밖에 없는 한계점이 있다.
K-measn 알고리즘을 이용한 군집 분석을 하기 위해서는 K를 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 적절한 K를 선택하기 위해서 5개에서 부터 30개까지 군집의 수를 1개씩 늘리면서 실험을 해보았다. 그 결과, 군집의 수가 28개일 때, 군집들의 특성이 가장 잘 나타났다.
수집된 데이터를 기반으로 우선 전시회를 방문한 관람객들의 인구 통계학적 특징을 분석하였고, 부스들의 어떠한 요소들이 전시 관람에 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 또한 기존 연구들의 한계점을 보완하여 부스들 간 관계가 관람객들의 행동 패턴에 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다.
두 번째로는 부스 방문 빈도수와 체류 시간에 따른 개별 부스의 특징을 분석 결과, 방문 빈도 및 체류 시간이 긴 부스는 지리적으로 관람객의 접근성이 뛰어났으며, 전시 부스에서 관람객의 관심과 이목을 사로잡는 인기 상품을 전시하였다. 또한 전시 내내 지속적인 마케팅 활동과 다양한 이벤트를 진행하였다. 이러한 이유로 다른 부스들보다 관람객의 선호가 높았다고 판단된다.
분석을 해 본 결과, 군집을 형성한 부스들은 지리적으로 가까운 특성을 나타내었고, 유사한 전시 콘텐츠를 가지고 있는 결과를 도출해 내었다. 또한, 부스들 간의 연관 관계 규칙 분석을 하였다. 그 결과 지지도가 높은 상위 연관 관계 규칙들은 세 가지 공통점이 나타났다.
마지막 데이터마이닝 기술을 이용하여 전시 관람 패턴을 분석해보았다. 우선 군집 분석을 통해 군집을 형성한 부스들 간의 개연성을 분석해 보았다.
본 연구에서는 관찰대상자의 개인 이력을 통한 전시회 방문객의 특징을 분석을 하였으며, 전시 부스들에 대한 관람객들의 방문 빈도수를 통한 분석과 관람객들이 머문 체류 시간을 분석하였다. 마지막으로는 관람객들이 전시장내에서 부스를 방문한 패턴을 활용하여 부스들 간의 연관성을 분석하였다.
본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하고자 데이터마이닝 기법을 이용하여 추가적인 분석을 실시하였다. 본 연구는 군집 분석 기법 중 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 부스들의 군집을 형성하였고, 형성된 군집 내 부스들 간의 공통된 특징을 추출하여 유의한 의미를 도출해 내었다. 그리고 부스 간의 연관성 분석을 통해 전시장을 방문한 관람객의 실제 행동 패턴을 분석하는데 목적을 두고 있고, 특정 행동패턴에 영향을 주는 요인들을 추가로 분석하여 관람객들을 보다 깊이 이해하는 틀을 제시하고자 한다.
본 연구에서 관람객들의 행동 패턴을 분석하기 위해 2개 또는 3개 부스들 간의 연관 관계를 분석하였다.
마지막 단계는 데이터 분석 단계로 관찰 조사 방법을 통해 기록된 데이터를 이용하여 다양한 분석한 다. 본 연구에서는 관찰대상자의 개인 이력을 통한 전시회 방문객의 특징을 분석을 하였으며, 전시 부스들에 대한 관람객들의 방문 빈도수를 통한 분석과 관람객들이 머문 체류 시간을 분석하였다. 마지막으로는 관람객들이 전시장내에서 부스를 방문한 패턴을 활용하여 부스들 간의 연관성을 분석하였다.
본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하고자 데이터마이닝 기법을 이용하여 추가적인 분석을 실시하였다. 본 연구는 군집 분석 기법 중 K-means 알고리즘을 이용하여 군집 부스들의 군집을 형성하였고, 형성된 군집 내 부스들 간의 공통된 특징을 추출하여 유의한 의미를 도출해 내었다.
본 연구에서는 이러한 K-means 알고리즘을 통해 군집을 형성하고, 형성된 군집들을 분석하여 각 군집들의 특징을 추출하였다. 추출된 특징을 통해 각 군집들이 관람자들의 전시 관람 행동 패턴에 어떤 영향을 미치는지 파악하여 관람객들에게 한 차원 높은 관람 수준과 만족도를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 실제 2010년 11월에 개최된 국제 유아 교육 전시회를 방문하여 관찰 조사 방법을 실시하였고, 분석에 필요한 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 기반으로 우선 전시회를 방문한 관람객들의 인구 통계학적 특징을 분석하였고, 부스들의 어떠한 요소들이 전시 관람에 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 또한 기존 연구들의 한계점을 보완하여 부스들 간 관계가 관람객들의 행동 패턴에 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 분석하였다.
마지막 데이터마이닝 기술을 이용하여 전시 관람 패턴을 분석해보았다. 우선 군집 분석을 통해 군집을 형성한 부스들 간의 개연성을 분석해 보았다. 분석을 해 본 결과, 군집을 형성한 부스들은 지리적으로 가까운 특성을 나타내었고, 유사한 전시 콘텐츠를 가지고 있는 결과를 도출해 내었다.
우선 첫 번째로 각 부스의 어떤 요소들이 관람객들의 부스 체류 시간과 어떠한 연관성이 있는 지에 대해 파악하기 위해 부스 체류 시간에 따른 분석을 하였다. Melton(1935)의 연구에서는 관람객의 전시에 대한 관심을 측정하는 도구로서 객관적이고 정량적으로 측정 가능한 시간을 주요 변수로 보았다(이보아, 2003).
전시회의 성공을 위해서는 전시회 관람의 주체가 되는 관람객의 니즈를 충족시켜야 한다. 이를 위한 방법으로 본 연구에서는 관찰 조사 방법을 이용하여 데이터 수집 후 다양한 분석 방법을 통해 관람객의 전시 관람 유형에 대해서 연구하였다.
이를 위해 본 실험에서는 데이터를 부스-고객 매트릭스 형태로 변환하였다. 즉, 고객이 특정 부스를 방문하면 1, 특정 부스를 방문하지 않으면 0으로 표기한 데이터를 이용하여 군집 분석을 수행하였다.
전시산업이 활성화된 미국이나 유럽의 경우를 살펴보면, 1980년대부터 전시산업에 경영 마인드를 도입하여 운영의 활성화를 도모하고 있다. 이를 위해 안정적 재정 확보를 위한 펀드레이징의 일환으로써 관찰 조사방법을 통해 관람객 연구를 진행하였다(이보아, 2003; 전영주, 2007). 이러한 연구들을 통해 인해 전시 환경, 전시 기법 등에 따라 관람 효과가 다르다는 것을 발견하였으며, 다양한 전시 환경 및 전시 기법을 적용하여 전시 산업의 많은 질적 성장을 이루었다.
이를 위해 본 실험에서는 데이터를 부스-고객 매트릭스 형태로 변환하였다. 즉, 고객이 특정 부스를 방문하면 1, 특정 부스를 방문하지 않으면 0으로 표기한 데이터를 이용하여 군집 분석을 수행하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 분석을 위한 데이터를 수집하기 위해 선정된 유아교육 박람회의 상세 정보는 다음과 같다. 2010년 11월 4일부터 7일까지 3박 4일 동안 SETEC 전시장에서 개최되고, 전시 주최 업체는 유아림 EBS이다. 본 전시회는 160개의 업체가 참여하여 총 450개의 부스를 3개의 전시장으로 나뉘어 전시하였다.
본 연구에서는 분석을 위한 실제 데이터를 얻기 위해 SETEC에서 열리는 2010년 유아교육 박람회 제 1 전시장을 대상으로 11월 4～6일까지 2박 3일간 관찰 조사를 수행하였다. 관찰자는 연구 기간 동안 총 6～7명이었고, 오전 10시부터 18시까지 관람객을 관찰하였다.
군집의 수 K를 정한 후, 군집을 형성한 결과 28개의 군집 중 9개의 군집이 2개 이상의 부스들로 형성되었고, 나머지 군집들은 부스 1개로 형성되어 특이값으로 판단되어 분석에서 제외하였다. 따라서 본 연구에서는 총 9개의 군집만을 가지고 군집 분석을 하였다. 따라서, 형성된 군집 내에 부스들 간의 연관성 및 특징을 분석 해 본 결과는 <표 2>와 같이 군집을 형성한 부스들의 특징은 총 두 가지 측면에서 볼 수 있다.
따라서, 본 연구에서는 관찰 조사 방법을 수행할 전시회로 2010년 유아교육 박람회를 선정하였다. 그 이유는 다음과 같다.
본 연구에서는 분석을 위한 실제 데이터를 얻기 위해 SETEC에서 열리는 2010년 유아교육 박람회 제 1 전시장을 대상으로 11월 4～6일까지 2박 3일간 관찰 조사를 수행하였다. 관찰자는 연구 기간 동안 총 6～7명이었고, 오전 10시부터 18시까지 관람객을 관찰하였다.
본 연구에서는 실제 2010년 11월에 개최된 국제 유아 교육 전시회를 방문하여 관찰 조사 방법을 실시하였고, 분석에 필요한 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 기반으로 우선 전시회를 방문한 관람객들의 인구 통계학적 특징을 분석하였고, 부스들의 어떠한 요소들이 전시 관람에 영향을 미치는지에 대해 분석하였다.
2010년 11월 4일부터 7일까지 3박 4일 동안 SETEC 전시장에서 개최되고, 전시 주최 업체는 유아림 EBS이다. 본 전시회는 160개의 업체가 참여하여 총 450개의 부스를 3개의 전시장으로 나뉘어 전시하였다. 전시 주최 측에서 설문을 통해 얻은 관람객 분포에 따르면 학부모 및 일반 관람객이 81%로 가장 많았고, 교육 종사자가 16%, 관련기관 · 단체 2%, 바이어 1% 순으로, 이를 통해 유아교육 박람회는 일반 관람객을 주 대상으로 하는 전시회임을 알 수 있다.
그러나 데이터 수집 후 전처리 과정에서 관람객의 행동 패턴을 분석하기에 부적합하다고 판단되는 방문한 부스의 개수가 5 이하인 관람객 및 관람객이 한 번도 방문하지 않았던 부스는 분석 대상에서 제외하였다. 전처리 결과 총 160명의 관람객과 77개의 부스만을 대상으로 데이터 분석을 수행하였다.
체크리스트 방법으로 총 232명의 관람객에 대한 정보를 수집하였다. 그러나 데이터 수집 후 전처리 과정에서 관람객의 행동 패턴을 분석하기에 부적합하다고 판단되는 방문한 부스의 개수가 5 이하인 관람객 및 관람객이 한 번도 방문하지 않았던 부스는 분석 대상에서 제외하였다.
이론/모형
본 연구에서는 군집 기법 중 가장 보편적으로 이용되고 있는 K-means 알고리즘을 사용하였다. K-means 알고리즘은 사전에 결정된 군집 수 K에 기초하여 전체 데이터를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 구분하는 방법이다.
본 연구에서는 현장 조사 시 관찰자의 행동을 기록하기에 충분한 시간적 여유가 없기 때문에 행동단위 기록방법으로 체크리스트 방법론을 사용하여 데이터를 수집하였다. 체크리스트 방법론은 관찰하고자 하는 어떤 행동이나 활동이 관찰 상황에 존재하는지의 여부를 체크하기 위하여 리스트를 만들어 기록하는 방법으로(김찬동, 2003), 본 연 구에서는 체크리스트 방법을 통해 관람객의 행동 관찰을 통해 얻어진 결과를 빈도, 시간 등으로 표시하였다.
성능/효과
따라서 본 연구에서는 적절한 K를 선택하기 위해서 5개에서 부터 30개까지 군집의 수를 1개씩 늘리면서 실험을 해보았다. 그 결과, 군집의 수가 28개일 때, 군집들의 특성이 가장 잘 나타났다. 따라서, 본 연구에서 실시할 군집 분석에 사용될 군집의 수 K를 28개로 정하였다.
21%로써 다른 일반 전시회보다 높은 편이다. 그리고 관람객들의 전시 관람 특성에 대해 분석 결과, 전시장을 방문한 관람객들의 평균 전시장 체류 시간은 약 26분으로 기존 연구들의 평균값보다 상대적으로 높다. 또한, 관람객들의 평균 전시장 방문 빈도수는 약 12개이고, 이는 총 부스의 개수가 79개임을 감안하면 부스 방문 율이 그다지 높지 않다.
두 번째로는 부스 방문 빈도수와 체류 시간에 따른 개별 부스의 특징을 분석 결과, 방문 빈도 및 체류 시간이 긴 부스는 지리적으로 관람객의 접근성이 뛰어났으며, 전시 부스에서 관람객의 관심과 이목을 사로잡는 인기 상품을 전시하였다. 또한 전시 내내 지속적인 마케팅 활동과 다양한 이벤트를 진행하였다.
그러나 본 연구에서 조사 대상으로 삼은 제 1 전시장에서의 관람객의 이동이 타 전시장에 비해 잦으며 이동 시간 역시 빠를 것으로 예상된다. 따라서 단기간에 관련 자료 수집을 하는데 용이하다고 판단되고, 제 1 전시장의 경우 참여 업체의 수가 70여 개로 데이터 수집 후 알고리즘 개발에 적정한 수준을 보이고 있어 실험하는 데 가장 적절하다는 판단을 하여 선정하였다.
따라서, 전시에 대한 관심이 높아질수록 관람 시간이 높다고 볼 수 있기 때문에, 부스 체류 시간에 따른 분석을 통해 전시 관람객들이 어떤 부스를 선호하는지를 알 수 있다. 또한 체류 시간이 긴 부스들의 공통된 특징을 분석함으로써 추후 전시 기획 측면이나 부스 홍보 마케팅 측면에 긍정적인 효과를 낼 수 있다.
마지막으로, 관람객들이 방문한 부스 개수를 살펴보면, 평균적으로 약 12개이다. 이는 총 부스의 개수가 79개임을 감안하면 방문하는 부스의 개수가 많지 않다고 판단된다.
우선 군집 분석을 통해 군집을 형성한 부스들 간의 개연성을 분석해 보았다. 분석을 해 본 결과, 군집을 형성한 부스들은 지리적으로 가까운 특성을 나타내었고, 유사한 전시 콘텐츠를 가지고 있는 결과를 도출해 내었다. 또한, 부스들 간의 연관 관계 규칙 분석을 하였다.
둘째, 전시 제품의 유사성 때문이다. 세 개의 부스 모두 유아 용품 중 장난감이나 인형과 같은 제품을 주 전시 제품으로 놓고 있었고, 또한 유아용품 중 교육적인 성향을 띈 전시 제품이 다수였다. 그리고 마지막 원인으로 3가지 부스들 모두 고가격이 아닌 중저가의 제품들을 다수 전시하고 판매를 하였다.
이를 위해 안정적 재정 확보를 위한 펀드레이징의 일환으로써 관찰 조사방법을 통해 관람객 연구를 진행하였다(이보아, 2003; 전영주, 2007). 이러한 연구들을 통해 인해 전시 환경, 전시 기법 등에 따라 관람 효과가 다르다는 것을 발견하였으며, 다양한 전시 환경 및 전시 기법을 적용하여 전시 산업의 많은 질적 성장을 이루었다. 따라서, 국내 전시 산업에 관찰 조사 방법을 적용시켜 관람객들의 전시 관람 성향에 대해 분석을 한다면 앞으로 개최될 전시회의 기획 측면의 질을 더욱 더 향상 시킬 수 있다.
전시 주최 측에서 설문을 통해 얻은 관람객 분포에 따르면 학부모 및 일반 관람객이 81%로 가장 많았고, 교육 종사자가 16%, 관련기관 · 단체 2%, 바이어 1% 순으로, 이를 통해 유아교육 박람회는 일반 관람객을 주 대상으로 하는 전시회임을 알 수 있다.
첫째, 관람객들의 인구 통계학적 특성을 분석 결과, 연령별로는 20대와 30대가 각각 39.66%, 49.57%로 관람객의 대부분을 차지하였다. 이는 전시회를 방문한 대다수의 관람객들이 신혼이거나 임신한 부부, 유아를 지닌 학부모들이기 때문이다.
B12, B17, B20 3개의 부스 간의 연관성은 다음과 같다. 첫째, 지리적인 요인이 가장 크다고 볼 수 있다. 그러므로 3개의 부스의 방문이 동시에 발생할 확률이 높다.
후속연구
따라서 전시 배치 단계에서 유사한 전시 콘텐츠를 가진 부스들을 고려하여 전시회의 배치 도면을 설계한다면, 더욱 더 높은 수준의 전시 관람을 제공할 수 있을 것이다. 그리고, 관람객들에게 전시 관람의 편의도 제공할 수 있을 것이다.
즉, 부스들의 전시 콘텐츠는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다. 따라서 전시 배치 단계에서 유사한 전시 콘텐츠를 가진 부스들을 고려하여 전시회의 배치 도면을 설계한다면, 더욱 더 높은 수준의 전시 관람을 제공할 수 있을 것이다. 그리고, 관람객들에게 전시 관람의 편의도 제공할 수 있을 것이다.
따라서, 2010년 유아교육 박람회의 성향을 분석한 결과를 통해 추후 개최될 유아 교육 관련된 전시에서 사전 마케팅 도구로 활용될 수 있다. 또한 방문 예정인 관람객들의 선호도를 분석이 가능하다면, 전시회 개최 시 방문할 관람객들에게 최적화된 맞춤형 서비스도 가능하여 관람객들의 전시 관람의 질을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
이러한 연구들을 통해 인해 전시 환경, 전시 기법 등에 따라 관람 효과가 다르다는 것을 발견하였으며, 다양한 전시 환경 및 전시 기법을 적용하여 전시 산업의 많은 질적 성장을 이루었다. 따라서, 국내 전시 산업에 관찰 조사 방법을 적용시켜 관람객들의 전시 관람 성향에 대해 분석을 한다면 앞으로 개최될 전시회의 기획 측면의 질을 더욱 더 향상 시킬 수 있다. 하지만, 기존 연구들은 관찰 조사 방법을 통하여 전시 관람에 영향을 미치는 개별적인 요인들에만 고려하였기 때문에 각 요인들의 연관성에 대한 연구는 부족한 실정이다.
그리고 일반 유아 물품과 유아 교육에 맞춰진 전시 성향을 가지고 있기 때문에, 전시 성향이 다른 전시회에게도 분석을 통해 도출된 결과를 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 추후의 연구는 본 연구에서 밝혀진 분석결과를 기초로 하여 다양한 전시 성격을 지닌 전시회에서도 유사한 성향의 연구가 이뤄져 비교 분석하여 파악할 필요성이 있다. 또한, 관찰 조사 방법의 단점을 개선하기 위한 연구도 앞으로 이뤄져야 할 것이다.
따라서, 2010년 유아교육 박람회의 성향을 분석한 결과를 통해 추후 개최될 유아 교육 관련된 전시에서 사전 마케팅 도구로 활용될 수 있다. 또한 방문 예정인 관람객들의 선호도를 분석이 가능하다면, 전시회 개최 시 방문할 관람객들에게 최적화된 맞춤형 서비스도 가능하여 관람객들의 전시 관람의 질을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
즉, 본 연구를 통해 전시 기획자들은 향후 전시 기획 단계에서부터 부스 배치나 전체적인 전시 도면 설계 등 공간 구성안을 검토할 수 있을 것이다. 또한, 관람 유형에 따라 참관객들을 분류하여 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 등 궁극적으로 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.
따라서, 추후의 연구는 본 연구에서 밝혀진 분석결과를 기초로 하여 다양한 전시 성격을 지닌 전시회에서도 유사한 성향의 연구가 이뤄져 비교 분석하여 파악할 필요성이 있다. 또한, 관찰 조사 방법의 단점을 개선하기 위한 연구도 앞으로 이뤄져야 할 것이다.
본 연구는 관람객이 무엇에 주목하는지, 혹은 어떤 전시 요소가 주목받지 못하는지, 누구와 관람하며 어떤 행동 패턴을 보이는지에 대한 자료를 제공하기 때문에 성공적인 전시 기획의 기반이 될 수 있으므로 전시 기획자들에게 유용한 정보가 될 것이다. 즉, 본 연구를 통해 전시 기획자들은 향후 전시 기획 단계에서부터 부스 배치나 전체적인 전시 도면 설계 등 공간 구성안을 검토할 수 있을 것이다.
둘째는 연관 관계에 있는 부스들의 전시 제품이나 컨텐츠가 유사하다는 점이다. 이러한 정보는 추후 부스 배치 및 관람객들의 동선 관리 차원에서 유용하게 활용될 것이다.
다시 말하면, 전시장에서 유사한 제품을 전시하는 부스들은 전시 관람 시 동시 발생할 확률이 높다고 할 수 있다. 이와 같이 추후 전시회를 개최하기 전에 이러한 관련성을 이용하여 적절히 부스 배치를 한다면 관람객들의 동선 관리를 편리하게 할 수 있고, 더욱더 높은 수준의 전시회를 개최하는 데 큰 도움을 줄 것이다.
본 연구는 관람객이 무엇에 주목하는지, 혹은 어떤 전시 요소가 주목받지 못하는지, 누구와 관람하며 어떤 행동 패턴을 보이는지에 대한 자료를 제공하기 때문에 성공적인 전시 기획의 기반이 될 수 있으므로 전시 기획자들에게 유용한 정보가 될 것이다. 즉, 본 연구를 통해 전시 기획자들은 향후 전시 기획 단계에서부터 부스 배치나 전체적인 전시 도면 설계 등 공간 구성안을 검토할 수 있을 것이다. 또한, 관람 유형에 따라 참관객들을 분류하여 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 등 궁극적으로 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.
그 이유는 다음과 같다. 첫째, 유아 교육 박람회는 일반 관람객을 주 대상으로 하는 전시회이기 때문에 다양한 전시 관람 유형에 대한 연구를 잘 수행할 수 있기 때문이다. 둘째, 유아교육 박람회는 1개의 전시 공간 당 출입구가 1곳으로 관람객의 출입이 확실하여 관람객의 동선을 추적하기에 용이할 것으로 판단되기 때문이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
K-measn 알고리즘 이용할때 K의 수를 28개로 설정한 이유는?
따라서 본 연구에서는 적절한 K를 선택하기 위해서 5개에서 부터 30개까지 군집의 수를 1개씩 늘리면서 실험을 해보았다. 그 결과, 군집의 수가 28개 일 때, 군집들의 특성이 가장 잘 나타났다. 따라서, 본 연구 에서 실시할 군집 분석에 사용될 군집의 수 K를 28개로 정하였다.
전시회는 어떤 역할을 수행하는가?
전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다.
전시산업은 어떤 산업인가?
최근 세계화, 개방화 추세에 따라 전시산업은 정보통신 및 환경산업과 더불어 21세기 유망산업 으로 지식을 기반으로 한 부가가치가 높은 산업이 다. 많은 기업에서는 효과적인 마케팅 커뮤니케이션 수단으로서 전시회를 활용하고 있으며(전영주, 2007; Hansen, 2004; Kim, 2003) 향후 전시회는 일반 광고를 대체하고, 전시를 통한 마케팅의 효과는 증대될 전망이다(안은정과 황희권, 2009).
Galit S, R. P. Nitin, and C. B. Peter, Data Mining for Business Intelligence, SciTechmedia, 2009.
Hansen. K., "Measuring Performance at Trade Shows Scale Development and Validation", Jounal of Business Research, Vol.57, No.1(2004), 1-13.
John F. T., B. C. Lawrence, and V. P. Thomas, "A Learning Model of Trade Show Attendance", Journal of Convention and Exhibition Management, Vol.3, No.3(2001), 3-26.
Kim, O., "The effect relation of motivations at visiting and exhibition, its attributes, and visitors' satisfaction", Second Asia Pacific Forum from Graduate Students Research in Touring, (2003), 279-295.
Linda G. Shapiro, George C. Stockman, Computer Vision, Prentice-Hall Inc. 2001.
Munuera, J. L. and S. Ruiz, "Trade Fairs as Services : A look at Visitors' Objectives in Spain", Journal of Business Research, Vol.44, No.1 (1999), 17-24.
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