Laundry services are becoming more specialized and diversified. Therefore, this study investigated consumers' perceptions of professional laundry shops by analyzing social media data. For this purpose, text data from blogs, cafés, and Q&A sections ('Ji-Sik-In') on the portal site, naver.com, ...
Laundry services are becoming more specialized and diversified. Therefore, this study investigated consumers' perceptions of professional laundry shops by analyzing social media data. For this purpose, text data from blogs, cafés, and Q&A sections ('Ji-Sik-In') on the portal site, naver.com, was collected. Sixty-four keywords were extracted from 2,213 social texts and transformed into a one-mode matrix using KrKwic, a program for the analysis of Korean text. Semantic network analysis was conducted to understand the network structure and the results were visualized using NodeXL. Keywords included fashion items and materials that require specialized professional laundry services, words related to the establishment of laundry shops, and laundry shop brands. Essential keywords of professional laundry shops included 'luxury,' 'footwear,' 'removal,' 'bag,' 'leather,' 'sneakers,' 'padding,' 'premium,' 'dyeing,' and 'franchise.' These results could be used to deduce that consumers perceive a professional laundry shop as a franchise shop offering specialized professional laundry services. A cluster analysis was conducted to identify the types of consumer perceptions of professional laundry shops. The network was divided into three groups: 'specialized professional laundry service,' 'laundry and repair of winter coats and jackets,' and 'the establishment of a professional laundry shop.' According to the results, consumers perceive professional laundry shops as franchises that offer specialized professional laundry services rather than general laundry services. Therefore, professional laundry shops need a strategy to develop special laundry services that differentiate them from other companies and communicate with consumers about these services.
Laundry services are becoming more specialized and diversified. Therefore, this study investigated consumers' perceptions of professional laundry shops by analyzing social media data. For this purpose, text data from blogs, cafés, and Q&A sections ('Ji-Sik-In') on the portal site, naver.com, was collected. Sixty-four keywords were extracted from 2,213 social texts and transformed into a one-mode matrix using KrKwic, a program for the analysis of Korean text. Semantic network analysis was conducted to understand the network structure and the results were visualized using NodeXL. Keywords included fashion items and materials that require specialized professional laundry services, words related to the establishment of laundry shops, and laundry shop brands. Essential keywords of professional laundry shops included 'luxury,' 'footwear,' 'removal,' 'bag,' 'leather,' 'sneakers,' 'padding,' 'premium,' 'dyeing,' and 'franchise.' These results could be used to deduce that consumers perceive a professional laundry shop as a franchise shop offering specialized professional laundry services. A cluster analysis was conducted to identify the types of consumer perceptions of professional laundry shops. The network was divided into three groups: 'specialized professional laundry service,' 'laundry and repair of winter coats and jackets,' and 'the establishment of a professional laundry shop.' According to the results, consumers perceive professional laundry shops as franchises that offer specialized professional laundry services rather than general laundry services. Therefore, professional laundry shops need a strategy to develop special laundry services that differentiate them from other companies and communicate with consumers about these services.
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문제 정의
세탁편의점, 빨래방 등의 이름으로 세탁 서비스업이 다양화되고 있는 상황에서, 전문 세탁 서비스업이 앞으 로의 의류산업에서 중요한 리테일 유형이 될 것으로 예측되지만 세탁 서비스와 관련된 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 점차 일반화되고 있는 세탁전문점에 대해 소비자들이 어떻게 인식하고 있는 지를 알아봄으로써 소비자의 욕구에 부합하는 전문적인 세탁 서비스의 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 그동안 학술 연구에서 많이 다뤄지지 않았던 소비자 측면에서의 전문적인 세탁 서비스에 대한 인식을 소셜 텍스트의 의미 네트워크 분석을 통해 파악했다는 점에서 학술적 의의가 있다. 그러나 자료 수집 기간과 범위가 제한적이라는 점과 세탁전문점 외에 세탁 서비스와 관련된 다른 주제어와의 비교가 이루어지지 않았다는 점에서 인식의 변화를 파악하지 못했다는 한계가 있다.
본 연구는 소셜 텍스트의 의미 네트워크 분석을 통해 세탁전문점에 대한 소비자의 인식과 특성을 살펴 보았다. 먼저 2,213개의 소셜 텍스트에서 30회 이상 출현한 64개의 핵심 어휘를 추출하였고, 네트워크 분석을 통해 시각화하였다.
본 연구에서는 네트워크의 특성을 파악하고, 그 의미를 해석하기 위해서 네트워크 밀도, 핵심 어휘들의 연결 정도와 각 어휘의 중요성 및 영향력을 알아보는 연결정도 중심성 및 매개 중심성 등을 확인하였다. 또한 분석 결과의 시각화와 군집 분석을 통한 하위 네트 워크 등을 알아봄으로써 핵심 어휘들 간의 연결 구조와 특성을 파악하였다.
제안 방법
따라서 전문적인 세탁 서비스에 대한 소비자 인식을 파악하기 위하여 검색어는 ‘세탁전문점’으로 선정하였다. 네이버의 검색 카테고리 중 소비자들이 생성하는 블로그, 카페, 지식인의 소셜 텍스트를 수집하였으며, 네이버에서 검색했을 때 검색 화면에 표시되는 글 제목과 대표 문장을 분석 단위로 정하였다. 자료의 수집은 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰(Textom)을 활용한 웹크롤링을 통해 이루어졌다.
먼저 KrKwic을 이용하여 수집된 소셜 텍스트에서 어휘를 추출하였다. 도출된 전체 어휘 중에서 의미적으로 활용하기 어려운 것들을 제거하고 의미가 중복되는 어휘들을 통합하는 정제 과정을 거친 뒤, 출현 빈도에 따라 핵심 어휘를 선정하였다. 수집된 텍스트 내에서 핵심 어휘들이 함께 출현하는 단어 동시 출현의 빈도를 파악하여 무방향 네트워크 매트릭스를 구성하였고, NodeXL 프로그램을 사용하여 행렬 데이터를 분석하였다.
따라서 본 연구에서도 소셜 텍스트를 분석하는 방법으로 의미 네트워크 분석을 활용하였고, 세탁전문 점을 이용하는 소비자들의 인식에 대하여 알아보기 위해 다음의 연구문제를 설정하였다.
따라서 전문적인 세탁 서비스에 대한 소비자 인식을 파악하기 위하여 검색어는 ‘세탁전문점’으로 선정하였다.
본 연구에서는 네트워크의 특성을 파악하고, 그 의미를 해석하기 위해서 네트워크 밀도, 핵심 어휘들의 연결 정도와 각 어휘의 중요성 및 영향력을 알아보는 연결정도 중심성 및 매개 중심성 등을 확인하였다. 또한 분석 결과의 시각화와 군집 분석을 통한 하위 네트 워크 등을 알아봄으로써 핵심 어휘들 간의 연결 구조와 특성을 파악하였다.
본 연구는 소셜 텍스트의 의미 네트워크 분석을 통해 세탁전문점에 대한 소비자의 인식과 특성을 살펴 보았다. 먼저 2,213개의 소셜 텍스트에서 30회 이상 출현한 64개의 핵심 어휘를 추출하였고, 네트워크 분석을 통해 시각화하였다. 그 결과, 검색어인 ‘세탁, 전문점’ 외에 ‘명품, 신발, 제거, 고객, 가방, 가죽, 운동화’ 등이 빈도수가 높으면서 네트워크에서 중요한 역할을 하는 핵심 어휘로 밝혀졌다.
의미 네트워크 분석을 위해 한국어 핵심 어휘 추출 및행렬 생성 프로그램인 KrKwic(Park & Leydesdorff, 2004)과 네트워크 분석 및 시각화 프로그램인 NodeXL을 사용하였다. 먼저 KrKwic을 이용하여 수집된 소셜 텍스트에서 어휘를 추출하였다. 도출된 전체 어휘 중에서 의미적으로 활용하기 어려운 것들을 제거하고 의미가 중복되는 어휘들을 통합하는 정제 과정을 거친 뒤, 출현 빈도에 따라 핵심 어휘를 선정하였다.
세탁전문점 관련 64개의 핵심 어휘로 네트워크 분석을 실시하고 시각화 하였다(Fig. 1). 핵심 어휘들은 994개의 연결을 가지고 있으며, 네트워크 내 노드들 간의 연결 정도를 보여주는 네트워크 밀도는 .
연구문제 1. 세탁전문점 관련 핵심 어휘를 알아본다.
연구문제 3. 세탁전문점 네트워크의 하위 네트워크를 통해 소비자 인식의 유형을 알아본다.
연구문제 2. 세탁전문점에 대한 소비자 인식의 네트워크 구조와 특성, 핵심 어휘의 중심성을 알아본다.
대상 데이터
본 연구는 세탁전문점을 이용하는 소비자들의 인식에 대해 알아보기 위해 대표적인 포털 사이트인 네이버(http://www.naver.com)에서 2016년 11월부터 2017년 10월까지 1년간 ‘세탁전문점’으로 검색되는 소셜 텍스트를 연구 대상으로 설정하였다.
네이버의 검색 카테고리 중 소비자들이 생성하는 블로그, 카페, 지식인의 소셜 텍스트를 수집하였으며, 네이버에서 검색했을 때 검색 화면에 표시되는 글 제목과 대표 문장을 분석 단위로 정하였다. 자료의 수집은 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰(Textom)을 활용한 웹크롤링을 통해 이루어졌다. 텍스톰은 한국어를 기반 으로 빅데이터를 수집, 정제, 매트릭스 데이터 생성, 시각화까지 할 수 있는 솔루션으로, 한국어에 최적화 되어 있다.
데이터처리
도출된 전체 어휘 중에서 의미적으로 활용하기 어려운 것들을 제거하고 의미가 중복되는 어휘들을 통합하는 정제 과정을 거친 뒤, 출현 빈도에 따라 핵심 어휘를 선정하였다. 수집된 텍스트 내에서 핵심 어휘들이 함께 출현하는 단어 동시 출현의 빈도를 파악하여 무방향 네트워크 매트릭스를 구성하였고, NodeXL 프로그램을 사용하여 행렬 데이터를 분석하였다.
이론/모형
의미 네트워크 분석을 위해 한국어 핵심 어휘 추출 및행렬 생성 프로그램인 KrKwic(Park & Leydesdorff, 2004)과 네트워크 분석 및 시각화 프로그램인 NodeXL을 사용하였다.
성능/효과
‘크린아이’는 ‘특화된 전문 세탁 서비스’ 그룹에 포함되어 ‘카시트, 유모차, 살균, 안심’ 등과 높은 연결정도를 보이는 것으로 나타나, 소비자들이 ‘크린아이’를 자녀와 관련된 카시트및 유모차 세탁 서비스에 특화된 브랜드로 인식하고 있음이 확인되었다.
검색 조건을 결정하기 위한 사전 조사로 네이버에서 ‘세탁전문점’을검색한 결과, 브랜드화된 기업형 세탁 서비스 제공 업체는 전문성을 강조하기 위해 ‘세탁전문점’이라는 용어를 사용하고 있는 것을 확인할 수 있었다.
그 결과, 검색어인 ‘세탁, 전문점’ 외에 ‘명품, 신발, 제거, 고객, 가방, 가죽, 운동화’ 등이 빈도수가 높으면서 네트워크에서 중요한 역할을 하는 핵심 어휘로 밝혀졌다.
네트워크 내에서 유사성 있는 어휘들의 연결관계를 구분해 주는 군집분석을 Clauset-Newman-Moore 의 알고리즘을 사용하여 실시한 결과, 3개의 하위 네트워크가 도출되었다(Fig. 2). 세 그룹 중 연결밀도가 가장 낮은 그룹(연결밀도 .
다음으로 연결밀도가 .637인 그룹은 ‘전문점, 명품, 제거, 고객, 신발, 운동화, 가방, 카시트, 유모차’ 등 전문 적인 세탁 서비스가 요구되는 품목들과 전문 세탁 서비스의 종류에 관한 단어로 이루어져 있어, ‘특화된 전문 세탁 서비스’ 관련 인식임을 확인할 수 있다.
매개 중심성 상위 어휘와 연결정도 중심성 상위 단어가 거의 유사하게 나타 났지만, ‘방문, 택배, 염색, 전국’은 연결정도 중심성이 높으면서 매개 중심성이 높지 않고, ‘창업, 정보, 프랜 차이즈, 기업’은 연결정도 중심성이 낮으면서 매개 중심성이 높은 어휘임을 확인할 수 있다.
그 결과, 검색어인 ‘세탁, 전문점’ 외에 ‘명품, 신발, 제거, 고객, 가방, 가죽, 운동화’ 등이 빈도수가 높으면서 네트워크에서 중요한 역할을 하는 핵심 어휘로 밝혀졌다. 세탁 및 관리와 관련하여 일반적인 세탁물보다는 특화된 전문 서비스가 필요한 품목 및 소재, 오염의 종류 등이 주로 도출된 것을 확인할 수 있었고, 창업 관련 어휘와 세탁전문점 브랜드들도 핵심 어휘에 포함되었다.
세탁전문점에 대한 2,213개의 소셜 텍스트에서 총 14,865개의 어휘가 도출되었는데, 그 중 출현빈도 30회 이상을 기준으로 핵심 어휘 64개를 최종적으로 추출하였다(Table 1). 검색어인 세탁(2,034건), 전문점(1,390건)과 더불어 카시트(1,417건)가 가장 많이 언급된 어휘인 것으로 나타났다.
후속연구
그러나 자료 수집 기간과 범위가 제한적이라는 점과 세탁전문점 외에 세탁 서비스와 관련된 다른 주제어와의 비교가 이루어지지 않았다는 점에서 인식의 변화를 파악하지 못했다는 한계가 있다. 최근의 라이프스타일 변화로 인해 점점 더 다양한 형태의 세탁 관련 전문 서비스가 등장하고 있는 상황이므로, 앞으로의 연구를 통해 여러 형태의 세탁 관련 전문 서비스에 대한 인식을 비교 하고, 인식 변화의 양상을 함께 살펴본다면 세탁 서비 스의 발전에 도움을 줄 수 있는 새로운 마케팅적 시사 점을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
의미 네트워크 분석이란?
의미 네트워크 분석(semantic network analysis)은비정형 데이터인 텍스트를 구성하는 어휘들 간의 관계로 형성되는 네트워크를 통해 텍스트가 나타내는 의미를 해석하는 방법이다(Lim et al., 2017).
소비자들은 세탁전문점을 어떻게 인식하는가?
소비자들은 세탁전문점을 일상적인 세탁보다는 특화된 전문 세탁 서비스를 제공하는 프랜차이즈로 인식하는 경향이 있다. 따라서 세탁전문점의 입장에서는 타 업체와 차별화된 특수 세탁 서비스를 개발하여 소비자와 커뮤니케이션하는 전략이 주효할 것이다.
세탁전문점 브랜드들에 대한 인식의 차이는 어떻게 나타났는가?
주목할 만한 부분은 세탁전문점 브랜드들이 각각 다른 그룹으로 속하면서 브랜드에 대한 인식에 차이를 보였다는 점이다. ‘크린아이’는 자녀와 관련된 유모차 및 카시트 세탁에 특화된 브랜드로, ‘워시웰’은 프리미엄 패딩, 명품 가방 등의 세탁 및 관리에 특화된 브랜드로, ‘크린 토피아’는 운동화, 이불 세탁에 특화된 브랜드이자 빨래방 이미지, 창업에 대한 관심 등이 함께 나타났다.
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