[논문]텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 분석을 활용한 국내외 스포츠용품 브랜드 비교·분석 연구

김재환; 이재문

doi:10.5392/jkca.2018.18.06.217

텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 분석을 활용한 국내외 스포츠용품 브랜드 비교·분석 연구
Comparison and Analysis of Domestic and Foreign Sports Brands Using Text Mining and Opinion Mining Analysis 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.18 no.6, 2018년, pp.217 - 234

초록
AI-Helper

본 연구는 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 패션데이터 분석 플랫폼인 MISP를 통해 텍스트 마이닝, TF-IDF, 오피니언 마이닝, 관심도 그래프를 실시하였으며, 스포츠브랜드에 대한 최근 인식을 살펴보기 위해 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 1년간을 연구대상 기간으로 한정하였다. 분석 결과, 첫째, 각 브랜드를 대표하는 상품을 확인할 수 있었다. 둘째, 각 브랜드를 대표하는 마케팅을 확인할 수 있었다. 셋째, 각 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 확인할 수 있었다. 넷째, 각 브랜드의 긍정 및 부정에 대한 감정을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, big data analysis was conducted for domestic and international sports goods brands. Text Mining, TF-IDF, Opinion Mining, interestity graph were conducted through the social matrix program Textom and the fashion data analysis platform MISP. In order to examine the recent recognition of sports brands, the period of study is limited to 1 year from January 1, 2017 to December 31, 2017. As a result of analysis, first, we could confirm the products representing each brand. Second, I could confirm the marketing that represents each brand. Third, the common words extracted from each brand were identified. Fourth, the emotions of positive and negative of each brand were confirmed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 인식, 감정, 반응, 마케팅, 트렌드등과 같은 대대적인 키워드 분석을 실시하여 이를 통해 스포츠용품 시장 활성화는 물론 향후 국내 스포츠용품 브랜드의 성장과 발전방향을 위한 기초자료를 제시하는데 본 연구의 목적을 두고자 한다.
TF-IDF는 TF와 IDF를 곱한 값으로써, 즉, TF-IDF 모델을 적용하면 데이터 분석 시 검색의 색인단어로 사용된 어휘가 출현 빈도수에 따라 가중치 값이 높게 측정되어 중요한 단어로 해석되는 것을 방지한다[35]. 따라서 텍스트 마이닝과 TF-IDF 모델 그리고 오피니언 마이닝을 통해 스포츠브랜드(프로스펙스, 나이키, 휠라, 아디다스)와 관련된 다양한 단어들과 소비자들의 생각, 표현, 감정의 파편들을 발굴해 보고자 한다.
본 연구는 빅데이터 분석의 텍스트 마이닝과 TF IDF 그리고 오피니언 마이닝과 관심도 그래프를 통해 대표적인 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 다양한 키워드 및 평판분석, 관심도 그래프를 실시하였으며, 연구의 주요 결과를 토대로 논의를 진행하고자 한다.
스포츠용품 산업의 경우 SNS와 스마트폰 어플리케이션을 활용하여 제품 런칭과 마케팅활동을 통해 자사의 브랜드를 홍보하고 소비자와의 소통 창구로 SNS를 적극 활용하고 있다[14]. 이에 본 연구에서는 SNS에 남겨진 소셜 텍스트 데이터를 활용하여 빅데이터 분석을 하고자 하며, 이러한 SNS를 활용한 빅데이터 분석은 소비자들의 반응을 파악하는데 효과적이라고 볼 수 있다.
또한 [17]은 스포츠의류 브랜드이미지와 구매만족 및 재 구매의도 간의 영향을 규명하였고 [18]은 기능적 속성과 쾌락적 속성을 공유하는 스포츠 브랜드를 대상으로 동기성향 조절초점의 특성에 따라 비유사 브랜드 확장제품을 소비자가 어떻게 평가하는지를 분석하였다. 이처럼 스포츠브랜드에 대한 다양한 연구가 지속적으로 이루어지고 있지만 이는 설문지와 고정된 특정변수를 활용하여 제한된 답변과 결과만을 추출한다는 연구의 한계점을 지니고 있기 때문에 본 연구에서는 스포츠브랜드에 대한 광범위한 연구 결과 도출을 위해 빅데이터 분석을 실시하고자 한다.
특히 본 연구와 같이 스포츠브랜드에 대한 빅데이터 분석을 실시한 기존연구도 많았는데 수영복브랜드에 관한 연구[10], 배드민턴브랜드에 관한 연구[29], 아웃도어브랜드에 관한 연구[30] 등 빅데이터 분석을 활용한 스포츠용품 브랜드에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이는 특정 스포츠종목 브랜드에 한정된 연구로서 본 연구에서는 국내외 대표적인 스포츠용품 브랜드 비교 분석에 대한 대대적인 빅데이터 분석연구를 실시하고자 한다.

제안 방법

향후 연구에서는 이를 보완하기 위하여 전문가 집단을 활용한 델파이 기법을 통해 보다 객관적이고 실질적인 마케팅 전략방안이 제시되어야 할 것이다. 둘째, 본 연구는 국내외 대표 스포츠 브랜드 4개(나이키, 아디다스, 프로스펙스, 휠라)를 주제어로 선정하여 빅데이터 분석을 실시하였다. 후속 연구에서는 그 외 다양한 스포츠브랜드(언더아머, 아식스, 뉴발란스 등)에 대한 빅데이터 분석을 통해 경쟁관계 및 마케팅 전략 등을 파악할 필요가 있겠다.
또한 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 함께 비교ㆍ분석하기 위해 2017년 키워드 정보량을 통해 관심도 그래프를 실시한 결과 나이키>아디다스>휠라>프로스펙스 순으로 나타났으며, 키워드 연관어를 통해 스포츠브랜드간의 연결성을 살펴보았다.
본 연구에서 스포츠브랜드에 대한 빅데이터 분석 기법인 텍스트마이닝, TF-IDF모델, 오피니언마이닝, 관심도 그래프를 통해 분석한 결론은 다음과 같다.
본 연구에서는 빅데이터 분석의 대표적인 기법인 텍스트 마이닝과 TF-IDF 모델 그리고 오피니언 마이닝과 관심도 그래프를 실시하였다. 텍스트 마이닝이란 구조화되지 않은 비정형 텍스트 데이터에서 가치와 의미가 있는 정보를 찾아내는 기법으로 인터넷 등에 올라온 글에서 특정 주제와 관련된 부분을 뽑아 의미를 분석하고 필요한 정보를 추출하는 기법을 말하며, 오피니언마이닝은 웹사이트와 소셜미디어에 나타난 여론과 의견을 분석하여 유용한 정보로 재가공 하는 기술로서 네티즌들의 감성과 의견, 평판을 통계/수치화하여 객관적인 정보로 바꿀 수 있는 기술이다[32].
스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 빅데이터 분석 기법인 텍스트마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 상품(라인)과 마케팅 그리고 공통단어에 대한 범주화를 실시하였으며, 결과는 다음 [표 10]과 같다. 프로스펙스의 대표상품으로는 워킹화W가 마케팅은 홈쇼핑, 무료체험이 추출되었다.
스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 함께 비교ㆍ분석하기 위해 2017년 키워드 정보량을 통해 키워드 관심도 그래프와 연관어 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음 [그림 10][그림 11]과 같다. 키워드 관심도 그래프를 통해 나이키와 아디다스, 프로스펙스와 휠라가 경쟁관계에 있음을 확인할 수 있으며, 나이키와 아디다스가 프로스펙스와 휠라에 비해 매우 높은 관심도를 나타내면서 경쟁우위에 선점하고 있음을 확인할 수 있다.
아디다스에 대한 오피니언 마이닝을 실시하기에 앞서 브랜드 키워드의 정보량을 통해 아디다스에 대한 2017년 관심도 그래프를 실시하였으며, 그 결과는 다음 [그림 8]과 같다. 2017년 3월 13일이 가장 높은 관심도(280,902건)를 나타냈으며, 3월 13일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 9][표 9]과 같다.
둘째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 마케팅에 대한 범주화 결과 프로스펙스는 홈쇼핑, 무료체험, 휠라는 김유정, 콜라보레이션, 나이키는 플래그십스토어, 마라톤, 아디다스는 마이런, 콜라보레이션이 추출되었다. 프로스펙스는 G사, N사, L사, C사 등의 홈쇼핑을 통해 자사 제품을 판매하고 있었으며, 브랜드 신상 무료 체험단 이벤트를 SNS마케팅을 통해 실시하였다. 휠라는 2017년 연예인 김유정을 전속모델로 발탁하면서 스타마케팅을 통해 10대들의 롱패딩 판매율이 급증하였고[42] 이종업계와의 다양한 콜라보레이션 마케팅을 진행하였다.
프로스펙스에 대한 오피니언 마이닝을 실시하기에 앞서 브랜드 키워드의 정보량을 통해 프로스펙스에 대한 2017년 관심도 그래프를 실시하였으며, 그 결과는 다음 [그림 2]과 같다. 2017년 3월 6일이 가장 높은 관심도(13,818건)를 나타냈으며, 3월 6일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 3][표 3]과 같다.
휠라에 대한 오피니언 마이닝을 실시하기에 앞서 브랜드 키워드의 정보량을 통해 휠라에 대한 2017년 관심도 그래프를 실시하였으며, 그 결과는 다음 [그림 4]과 같다. 2017년 1월 30일이 가장 높은 관심도(29,304건)를 나타냈으며, 1월 30일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 5][표 5]과 같다.

대상 데이터

브랜드 주가지수란 브랜드 증권 시장에서 거래되는 브랜드의 주가를 환산한 지수이며, 소비자 조사지수는 각 브랜드에 대한 인지, 호감, 만족, 신뢰, 구매의도의 가중치를 반영하여 환산한 지수이다[31]. 또한 스포츠브랜드에 대한 최근 인식을 살펴보기 위하여 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 1년간을 연구대상 기간으로 한정하였으며, 수집데이터 정보는 [표 1]과 같다.
본 연구는 브랜드스탁에서 제공하는 BSTI 패션/잡화(스포츠웨어)품목순위 상위권(2018. 03. 07 검색)의 스포츠브랜드인 국내(프로스펙스, 휠라), 국외(나이키[미국], 아디다스[독일])를 본 연구의 연구대상으로 선정하였다. BSTI(Brand Stock Top Index)란 브랜드스탁에서 브랜드 가치를 평가하기 위한 평가모델로서 BSTI(1,000점 만점)에서 브랜드 주가지수(700점 만점)+소비자 조사지수(300점 만점)로 계산된다.

이론/모형

본 연구는 자료 수집 및 분석을 위하여 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰(textom)과 패션데이터 분석 플랫폼인 MISP(Marketing Information Service Platform)를 활용하였다. 텍스톰은 웹 환경에서 데이터 수집, 정제, 분석 매트릭스 및 시각화 그리고 TF-IDF 모델까지 가능한 솔루션으로서 한국어, 중국어, 영어 등 다양한 언어의 데이터 수집과 분석을 지원해주며, MISP는 장기간 빅데이터 분석을 통해 일련의 패턴을 발견하는 머신러닝 시스템을 도입해 미래를 예측하는 데이터 기반 의사결정 서비스로서 매일 수집한 데이터는 데이터 마이닝과 감성 분석을 통해 이용자들이 실무에서 활용할 수 있는 의사결정 지원 정보를 제공한다[36].

성능/효과

아디다스의 대표상품으로는 울트라부스트, 슈퍼스타, 스탠스미스, 오리지널이 마케팅은 마이런, 콜라보레이션이 추출되었다. 그리고 4개의 스포츠브랜드에서 공통적으로 추출된 단어로는 구매요인(가격, 사이즈), 컬러(블랙, 화이트), 구매경로(온라인), 대표상품(신발), 타겟(키즈)로 나타났다.
2017년 3월 6일이 가장 높은 관심도(13,818건)를 나타냈으며, 3월 6일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 3][표 3]과 같다. 긍정(26.7%)단어로는 현실적, 다양하다, 선정적, 좋다, 추천 등의 단어들이 추출되었으며, 부정(24.2%)단어로는 이상하다, 교환하다, 충격, 없다, 나쁘다 등의 단어들이 추출되었다.
2017년 1월 30일이 가장 높은 관심도(29,304건)를 나타냈으며, 1월 30일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 5][표 5]과 같다. 긍정(28.6%)단어로는 좋다, 추천, 빈티지, 특별하다, 가볍다 등의 단어들이 추출되었으며, 부정(24.6%)단어로는 교환하다, 반품, 불량, 없다, 유치하다 등의 단어들이 추출되었다.
2017년 3월 6일이 가장 높은 관심도(367,564건)를 나타냈으며, 3월 6일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 7][표 7]과 같다. 긍정(45%)단어로는 좋다, 추천, 싸다, 편하다, 저렴하다 등의 단어들이 추출되었으며, 부정(14.9%)단어로는 없다, 이상하다, 수선, 교환하다, 별로 등의 단어들이 추출되었다.
2017년 3월 13일이 가장 높은 관심도(280,902건)를 나타냈으며, 3월 13일을 기준으로 일주일간의 오피니언 마이닝을 실시한 결과는 다음 [그림 9][표 9]과 같다. 긍정(46.8%)단어로는 좋다, 추천, 싸다, 이쁘다, 편하다 등의 단어들이 추출되었으며, 부정(15.5%)단어로는 없다, 이상하다, 교환하다, 무지하다, 차이난다 등의 단어들이 추출되었다.
넷째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 오피니언 마이닝 분석 결과 긍정부분에서 아디다스(46.8%)>나이키(45%)>휠라(28.6%)>프로스펙스(26.7%)순으로 나타났으며, 부정부분에서는 휠라(24.6%)>프로스펙스(24.2%)>아디다스(15.5%)>나이키(14.9%) 순으로 나타났다.
넷째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 오피니언 마이닝 분석 결과 긍정부분에서 아디다스(46.8%)>나이키(45%)>휠라(28.6%)>프로스펙스(26.7%)순으로 나타났으며, 부정부분에서는 휠라(24.6%)>프로스펙스(24.2%)아', '> 아')">> 아디다스(15.5%)>나이키(14.9%) 순으로 나타났다.
둘째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 마케팅에 대한 범주화 결과 프로스펙스는 홈쇼핑, 무료체험, 휠라는 김유정, 콜라보레이션, 나이키는 플래그십스토어, 마라톤, 아디다스는 마이런, 콜라보레이션이 추출되었다. 프로스펙스는 G사, N사, L사, C사 등의 홈쇼핑을 통해 자사 제품을 판매하고 있었으며, 브랜드 신상 무료 체험단 이벤트를 SNS마케팅을 통해 실시하였다.
둘째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 마케팅에 대한 범주화 결과 프로스펙스는 홈쇼핑, 무료체험, 휠라는 김유정, 콜라보레이션, 나이키는 플래그십스토어, 마라톤, 아디다스는 마이런, 콜라보레이션이 추출되었다. 프로스펙스는 G사, N사, L사, C사 등의 홈쇼핑을 통해 자사 제품을 판매하고 있었으며, 브랜드 신상 무료 체험단 이벤트를 SNS마케팅을 통해 실시하였다.
9%) 순으로 나타났다. 또한 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 함께 비교ㆍ분석하기 위해 2017년 키워드 정보량을 통해 키워드 관심도 그래프와 연관어 분석을 실시한 결과 나이키와 아디다스가 프로스펙스와 휠라에 비해 매우 높은 관심도를 나타내면서 나이키와 아디다스가 프로스펙스와 휠라에 비해 높은 경쟁우위를 선점하고 있음은 물론 강력한 브랜드파워를 보여주고 있다. WPP와 칸타 밀워드브라운[86]에서 발표한 ‘브랜드Z 100대 세계 최고 가치 브랜드’에 의하면 어패럴브랜드 부분에서 나이키 1위, 아디다스 4위를 차지하였으며, 특히 나이키는 전체 브랜드 순위에서 26위를 차지하면서 명실상부 최고의 스포츠 브랜드로서 본 연구의 결과를 지지해주고 있다.
9% 증가하였다. 또한 전체 스포츠산업 매출액은 68조 4320억 원으로 나타나면서 전년도 대비 5.0%증가하였으며, 특히 그 중 스포츠 시설업이 매출액의 25.1%, 스포츠 서비스업이 25.8%로 나타난 반면 스포츠용품업이 전체의 49.0%로 절반 수준의 매출액을 차지하였다. 이러한 스포츠용품업은 내수판매 매출이 32조 3580억 원으로 전체 매출액 96.
키워드 관심도 그래프를 통해 나이키와 아디다스, 프로스펙스와 휠라가 경쟁관계에 있음을 확인할 수 있으며, 나이키와 아디다스가 프로스펙스와 휠라에 비해 매우 높은 관심도를 나타내면서 경쟁우위에 선점하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 키워드 연관어를 통해 4개의 스포츠 브랜드간의 연결성을 살펴볼 수 있으며, 각 브랜드를 대표하는 상품, 경쟁브랜드, 컬러 및 디자인 등 다양한 키워드를 확인할 수 있다.
셋째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 4개의 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 범주화한 결과 구매요인(가격, 사이즈), 컬러(블랙, 화이트), 구매경로(온라인), 대표상품(신발), 소비자(키즈)로 나타났다. 구매요인으로 가격과 사이즈가 나타났으며, 특히 그 중 가격은 스포츠 제품을 평가하는 요소로서, 품질판단에 영향을 주고 최종구매로 이어지기 때문에[73][74], 소비자들이 인식하는 가격은 제품 구매 시 매우 중요한 요인이라고 할 수 있다[75].
셋째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 4개의 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 범주화한 결과 구매요인(가격, 사이즈), 컬러(블랙, 화이트), 구매경로(온라인), 대표상품(신발), 소비자(키즈)로 나타났다. 구매요인으로 가격과 사이즈가 나타났으며, 특히 그 중 가격은 스포츠 제품을 평가하는 요소로서, 품질판단에 영향을 주고 최종구매로 이어지기 때문에[73][74], 소비자들이 인식하는 가격은 제품 구매 시 매우 중요한 요인이라고 할 수 있다[75].
이러한 결과로 보아 프로스펙스(홈쇼핑, 무료체험)와 휠라(김유정)의 마케팅 전략은 단순하고 일시적인데 반해 나이키(플래그십 스토어, 마라톤)와 아디다스(마이런, 콜라보레이션)의 마케팅 전략은 체계적이고 장기적이라고 볼 수 있다. 따라서 프로스펙스와 휠라는 중, 장기적 마케팅전략이 필요하며, 나이키와 아디다스의 이벤트성 체험 마라톤 대회를 벤치마킹(Bench marking)하여 장, 단점 분석을 통해 자사의 마케팅 전략을 한층 더 업그레이드하고 경쟁력을 향상시켜야 한다.
첫째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트 마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 상품에 대한 범주화 결과 프로스펙스는 워킹화W, 휠라는 코트디럭스, 헤리티지, 스파게티, 나이키는 에어맥스, 에어조던, 업템포, 코르테즈, 포스, 머큐리얼베이퍼, 아디다스는 울트라부스트, 슈퍼스타, 스탠스미스, 오리지널이 추출되었다. 이처럼 대표 상품이 나이키 6개, 아디다스 4개, 휠라 3개, 프로스펙스 1개로 나타났으며, 특히 프로스펙스는 외국 스포츠용품 브랜드인 나이키와 아디다스의 상품 수에서 4~6배의 차이를 보이면서 대표적인 상품 라인이 상대적으로 적음을 확인하였다. 나이키와 아디다스는 육상, 야구, 축구, 농구, 골프 등 스포츠 분야에서 새로운 기술과 디자인을 발전시키며 다양한 제품들을 출시하면서 소비자들의 욕구를 충족시켜주고 있으며[37][38], 휠라는 2017년 코트디럭스 슈즈 상품이 젊은이들의 취향을 저격하면서 100만족 이상을 돌파하는 성과를 거두면서 휠라의 부활을 알리기도 하였다[39].
첫째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트 마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 상품에 대한 범주화 결과 프로스펙스는 워킹화W, 휠라는 코트디럭스, 헤리티지, 스파게티, 나이키는 에어맥스, 에어조던, 업템포, 코르테즈, 포스, 머큐리얼베이퍼, 아디다스는 울트라부스트, 슈퍼스타, 스탠스미스, 오리지널이 추출되었다. 이처럼 대표 상품이 나이키 6개, 아디다스 4개, 휠라 3개, 프로스펙스 1개로 나타났으며, 특히 프로스펙스는 외국 스포츠용품 브랜드인 나이키와 아디다스의 상품 수에서 4~6배의 차이를 보이면서 대표적인 상품 라인이 상대적으로 적음을 확인하였다.
첫째, 스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 키워드로 텍스트 마이닝과 TF-IDF를 통해 추출된 결과를 토대로 각 브랜드를 대표하는 상품에 대한 범주화 결과 프로스펙스는 워킹화W, 휠라는 코트디럭스, 헤리티지, 스파게티, 나이키는 에어맥스, 에어조던, 업템포, 코르테즈, 포스, 머큐리얼베이퍼, 아디다스는 울트라부스트, 슈퍼스타, 스탠스미스, 오리지널이 추출되었다. 이처럼 대표 상품이 나이키 6개, 아디다스 4개, 휠라 3개, 프로스펙스 1개로 나타났으며, 특히 프로스펙스는 외국 스포츠용품 브랜드인 나이키와 아디다스의 상품 수에서 4~6배의 차이를 보이면서 대표적인 상품 라인이 상대적으로 적음을 확인하였다.
스포츠브랜드(프로스펙스, 휠라, 나이키, 아디다스)를 함께 비교ㆍ분석하기 위해 2017년 키워드 정보량을 통해 키워드 관심도 그래프와 연관어 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음 [그림 10][그림 11]과 같다. 키워드 관심도 그래프를 통해 나이키와 아디다스, 프로스펙스와 휠라가 경쟁관계에 있음을 확인할 수 있으며, 나이키와 아디다스가 프로스펙스와 휠라에 비해 매우 높은 관심도를 나타내면서 경쟁우위에 선점하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 키워드 연관어를 통해 4개의 스포츠 브랜드간의 연결성을 살펴볼 수 있으며, 각 브랜드를 대표하는 상품, 경쟁브랜드, 컬러 및 디자인 등 다양한 키워드를 확인할 수 있다.

후속연구

그럼에도 불구하고 본 연구는 빅데이터 분석을 대표하는 텍스트 마이닝, TF-IDF모델, 오피니언마이닝, 관심도 그래프 분석을 통해 국내외 스포츠브랜드에 대한 다양한 상품, 마케팅, 감정 등의 키워드를 확인 할 수 있었고, 이를 통해 스포츠브랜드 기업은 경쟁력 강화 및 차별화된 전략적 대응방안을 마련하는데 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.
특히 프로스펙스는 대표적인 국내 토종 스포츠용품 브랜드로서, 2010년 워킹화 부문 인지도에서 글로벌 브랜드 나이키를 앞서고 1위를 차지한 경험이 있다[87]. 따라서 본 연구의 결과를 토대로 적극적이고 다각적인 마케팅 전략을 통해 국내 스포츠용품 브랜드로서 자존심을 회복하고 과거의 명성을 되찾을 수 있기를 기대한다.
문화체육관광부[12]의 2016 스포츠 산업 백서에 의하면 걷기와 등산이 참여종목 1위와 2위를 차지하면서 국민들의 대표적인 스포츠 활동으로 자리매김하였다. 이에 걷기와 등산을 활용한 체험 이벤트 대회를 구성한다면 높은 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 사료된다.
이러한 결과로 보아 자사를 대표하는 상품 개발은 매우 중요하며, 이러한 대표 상품은 기업의 매출에 큰 영향을 미치기 때문에 대표상품 개발에 큰 노력이 요구된다. 이에 프로스펙스는 주력 상품인 워킹화를 보다 강화하고 타 브랜드와의 차별화를 위해 제품의 개성과 독창성을 위한 지속적인 연구개발이 필요하겠으며, 10대, 20대의 젊은 층을 겨냥하기 위해 패션과 트렌드에 대한 시장조사를 통해 새로운 상품을 개발하고 스포츠와 과학기술을 접목한 획기적인 스포츠제품으로서의 혁신을 통해 4차 산업에 걸 맞는 스마트제품 출시가 필요하다.
마지막으로 본 연구는 다음과 같은 한계점과 향후 연구를 제시하고자 한다. 첫째, 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 추출된 다양한 키워드 및 잠재변수에 대한 명확한 판단과 연구자의 주관적 소견이 배제되기 어렵다는 연구의 한계점을 지닌다. 향후 연구에서는 이를 보완하기 위하여 전문가 집단을 활용한 델파이 기법을 통해 보다 객관적이고 실질적인 마케팅 전략방안이 제시되어야 할 것이다.
나이키와 아디다스는 스포츠용품 시장에서 큰 비중을 차지하는 대표적인 스포츠브랜드라고 할 수 있다. 하지만 프로스펙스와 휠라가 본 연구 결과를 통해 추출된 다양한 키워드, 잠재변수, 그래프, 평판(감정) 등을 통해 소비자 욕구와 트렌드를 고려한 자사의 개성을 살린 마케팅전략을 수립한다면 치열한 스포츠 산업시장에서의 경쟁우위를 선점 할 수 있을 것으로 사료된다. 특히 프로스펙스는 대표적인 국내 토종 스포츠용품 브랜드로서, 2010년 워킹화 부문 인지도에서 글로벌 브랜드 나이키를 앞서고 1위를 차지한 경험이 있다[87].
첫째, 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 추출된 다양한 키워드 및 잠재변수에 대한 명확한 판단과 연구자의 주관적 소견이 배제되기 어렵다는 연구의 한계점을 지닌다. 향후 연구에서는 이를 보완하기 위하여 전문가 집단을 활용한 델파이 기법을 통해 보다 객관적이고 실질적인 마케팅 전략방안이 제시되어야 할 것이다. 둘째, 본 연구는 국내외 대표 스포츠 브랜드 4개(나이키, 아디다스, 프로스펙스, 휠라)를 주제어로 선정하여 빅데이터 분석을 실시하였다.
둘째, 본 연구는 국내외 대표 스포츠 브랜드 4개(나이키, 아디다스, 프로스펙스, 휠라)를 주제어로 선정하여 빅데이터 분석을 실시하였다. 후속 연구에서는 그 외 다양한 스포츠브랜드(언더아머, 아식스, 뉴발란스 등)에 대한 빅데이터 분석을 통해 경쟁관계 및 마케팅 전략 등을 파악할 필요가 있겠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	텍스트 마이닝이란 무엇인가?	본 연구에서는 빅데이터 분석의 대표적인 기법인 텍스트 마이닝과 TF-IDF 모델 그리고 오피니언 마이닝과 관심도 그래프를 실시하였다. 텍스트 마이닝이란 구조화되지 않은 비정형 텍스트 데이터에서 가치와 의미가 있는 정보를 찾아내는 기법으로 인터넷 등에 올라온 글에서 특정 주제와 관련된 부분을 뽑아 의미를 분석하고 필요한 정보를 추출하는 기법을 말하며, 오피니언마이닝은 웹사이트와 소셜미디어에 나타난 여론과 의견을 분석하여 유용한 정보로 재가공 하는 기술로서 네티즌들의 감성과 의견, 평판을 통계/수치화하여 객관적인 정보로 바꿀 수 있는 기술이다[32]. 특히 오피니언 마이닝은 평판분석으로도 불리며, 특정 서비스 및 상품에 대한 소비자 반응, 시장규모 예측, 입소문 분석 등에 활용되기도 한다[33].
	기계학습 및 정보 검색 등에서 많이 사용하는 단어의 중요도 가중치로 여러 개의 문서 군이 주어질 때 특정 단어가 한 문서 내에서 얼마만큼 중요한지를 나타내는 통계적 수치를 말하는 것은 무엇인가?	또한 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)는 기계학습 및 정보 검색 등에서 많이 사용하는 단어의 중요도 가중치로 여러 개의 문서 군이 주어질 때 특정 단어가 한 문서 내에서 얼마만큼 중요한지를 나타내는 통계적 수치를 말한다[34]. TF(단어 빈도, term frequency)는 특정한 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값으로 값이 높을수록 문서에서 중요한 단어이다.
	오피니언마이닝은 어떤 곳에 활용되는가?	텍스트 마이닝이란 구조화되지 않은 비정형 텍스트 데이터에서 가치와 의미가 있는 정보를 찾아내는 기법으로 인터넷 등에 올라온 글에서 특정 주제와 관련된 부분을 뽑아 의미를 분석하고 필요한 정보를 추출하는 기법을 말하며, 오피니언마이닝은 웹사이트와 소셜미디어에 나타난 여론과 의견을 분석하여 유용한 정보로 재가공 하는 기술로서 네티즌들의 감성과 의견, 평판을 통계/수치화하여 객관적인 정보로 바꿀 수 있는 기술이다[32]. 특히 오피니언 마이닝은 평판분석으로도 불리며, 특정 서비스 및 상품에 대한 소비자 반응, 시장규모 예측, 입소문 분석 등에 활용되기도 한다[33].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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