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문제 정의
- 이들이 빅 데이터를 활용하는 데는 방법과 비용 등의 측면에서 현실적으로 무리가 따르기 때문이다. 따라서 본 연구는 데이터 분석에 익숙하지 않은 일반인도 공개된 데이터를 사용하여 복잡한 프로그래밍 없이 비교적 쉽게 빅 데이터를 분석하고 활용 할 수 있도록 참고할 수 있는 분석 사례를 제시하고자 한다. 또한 본 연구에서 제시하는 사례는 현실과 동떨어진 것이 아닌, 영세 자영업자의 점포 운영 등과 같이 실생활에서의 경영의사 결정에 도움이 되는 결과를 도출할 것이다.
- 본 연구는 음식 방송이 배달음식 주문량에 미치는 효과를 객관적인 데이터를 이용하여 검증하고, 음식 방송으로 인해 방송이 진행된 점포 뿐 아니라 해당 점포와 같은 음식 업종 전반에 긍정적인 영향이 미쳐지는 것을 확인했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 공개된 빅 데이터를 이용하여 일반에서도 쉽게 데이터를 활용하도록 참고할 수 있는 분석 사례를 제공했다는 점에서 실무적 의의를 갖는다.
- 본 연구에서는 음식 방송이 배달음식 주문량에 미치는 효과를 확인하기 위해, C케이블 방송사 M음식 프로그램의 첫 방송일(2015년 1월 30일)부터 현재(2015년 6월 26일)까지의 방영 회 차 중 배달음식이 주제인 회 차를 대상으로 방송의 효과를 확인한다.2) 배달음식이 주제인 회 차는 모두 5개 회 차(2회-짜장면, 3회-보쌈김치, 11회-짬뽕, 14회-족발, 16회-피자)로, M음식 프로그램의 회 차별 주제 음식에 대한 정보는 <표 3>과 같다.
- 본 절에서는 일반에 공개된 빅 데이터가 민간 주도하에 창업 및 사업화에 활용된 국내 · 외 사례에 대해 살펴보고자 한다.
- 가령 특정 방송 프로그램이 배달 음식 시장에 미치는 영향을 분석할 경우, 설문을 통해 업종 종사자들이 느끼는 방송효과를 측정하는 것 보다는 방송 전-후 매출액을 비교하는 것이 보다 객관적으로 방송의 효과를 나타내주기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 음식방송 프로그램의 영향을 보다 객관적으로 측정하기 위해 실제로 발생한 배달음식주문량 데이터를 기반으로 다음과 같이 분석을 시행하였다.
- 이중차이분석에 대한 이해를 돕기 위해 본 논문에서 짜장면이 주제로 방송된 2회 차 방송의 효과를 확인하는 경우를 예로 들어 보자. 먼저, 짜장면이 해당되는 배달음식 업종인 중국음식 업종을 방송수혜집단으로 선정하고, 비교집단을 선정한다.
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