초록

AI-Helper

본 연구의 목적은 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하여 국내기업이 일본 온라인게임 시장에 진출할 때 고려해야 될 전략을 도출하는데 있다. 이를 위해 MCFA와 SOM을 이용하고자 한다. 먼저 MCFA를 통해 한일 온라인게임 시장의 고객 몰입에 영향을 주는 요인들이 무엇이며, 이러한 요인의 측정 동질성이 같은지를 먼저 검증하였다. 이러한 방법을 통해 검증된 요인으로는 도구, 보상, 디자인, 정보제공, 공동체를 들 수 있다. 다음으로 SOM을 이용해 위에서 구한 요인을 기준으로 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하고자 한다. 이후 이렇게 세분화된 고객의 특성을 도출하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.

본 연구의 목적은 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하여 국내기업이 일본 온라인게임 시장에 진출할 때 고려해야 될 전략을 도출하는데 있다. 이를 위해 MCFA와 SOM을 이용하고자 한다. 먼저 MCFA를 통해 한일 온라인게임 시장의 고객 몰입에 영향을 주는 요인들이 무엇이며, 이러한 요인의 측정 동질성이 같은지를 먼저 검증하였다. 이러한 방법을 통해 검증된 요인으로는 도구, 보상, 디자인, 정보제공, 공동체를 들 수 있다. 다음으로 SOM을 이용해 위에서 구한 요인을 기준으로 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하고자 한다. 이후 이렇게 세분화된 고객의 특성을 도출하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 마지막으로 위에서 구한 결과를 토대로 한일 온라인게임 고객 세분화 전략을 수립하고자 한다.
• 이에 본 연구에서는 국내 온라인 게임 시장과 일본 온라인 게임 시장과의 비교를 통해 일본 온라인 게임 시장에 진출하기 위해 국내기업이 고려해야 될 사항에 대해 연구하고자 한다. 이를 위해 국내 온라인게임 사용자들과 일본 온라인 게임 사용자들의 몰입에 영향을 주는 요인이 무엇인지 연구하고자 하며, 이를 통해 한일 온라인게임 사 용자들의 고객을 세분화하여 일본진출 시 국내 게임 업체들의 전략에 대해서도 구체적으로 연구하고자 한다.
• 그러나 현재 일본 및 해외 온라인 게임 시장에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이에 본 연구에서는 국내 온라인 게임 시장과 일본 온라인 게임 시장과의 비교를 통해 일본 온라인 게임 시장에 진출하기 위해 국내기업이 고려해야 될 사항에 대해 연구하고자 한다. 이를 위해 국내 온라인게임 사용자들과 일본 온라인 게임 사용자들의 몰입에 영향을 주는 요인이 무엇인지 연구하고자 하며, 이를 통해 한일 온라인게임 사 용자들의 고객을 세분화하여 일본진출 시 국내 게임 업체들의 전략에 대해서도 구체적으로 연구하고자 한다.

제안 방법

• 다음으로 MCFA를 이용해서 측정의 동질성을 검증하였다. 첫째로, 나라별로 각각 확인적 요인분석을 실시하여 구성요소 간의 단일차원성과 타당성을 검증하였다.
• 다음으로는 SOM을 이용하여 위에서 구한 요인들 중에서 몰입에 영향을 주는 요인만을 대상으로 군집 분석을 실시하고자 한다. 이렇게 해서 구한 군집의 특성을 파악하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.
• 위의 분석 결과 국내의 경우에는 보상, 정보제공, 디자인, 공동체 의식이 중요한 요인으로 나타났으며, 일본의 경우 도구, 정보제공, 디자인, 공동체 의식이 중요한 요인으로 나타났다. 따라서 이후의 분석에서는 이러한 요인을 이용하여 고객 세분화를 하고자 한다.
• 이때는 한 번에 비교하고자 하는 모든 나라를 포함한 확인 요인분석 차이 검증을 통해 각 나라별로 측정한 측정 도구의 동질성을 검증하게 된다. 마지막으로 나라별 구조모형 분석을 통해 몰입에 영향을 주는 요인이 나라별로 어떻게 되는지를 검증하였다.
• 먼저 기존의 선행연구를 통해 온라인 게임의 몰입에 영향을 주는 변수를 측정하기 위한 설문지를 구성하였다. 본 연구의 경우 기존의 연구를 통해 온라인 게임의 몰입이 고객 만족과 고객 충성도에 크게 영향을 주는 것으로 판명되었으며, 이러한 결과를 토대로 몰입에 영향을 주는 요인만을 대상으로 다시 분석을 하였다.
• 위의 MCFA검증결과 측정 도구의 동질성이 검증되었기 때문에 이후의 분석에서는 국내와 일본의 개별적 구조 모형을 먼저 검증하고자 한다. 그 결과<표 2> 에서 보듯이 한국 모형의 적합도는 z2 =133.
• 이후에 두 나라 간 MCFA를 통해 측정의 동질성을 검증하였다. 이때는 한 번에 비교하고자 하는 모든 나라를 포함한 확인 요인분석 차이 검증을 통해 각 나라별로 측정한 측정 도구의 동질성을 검증하게 된다. 마지막으로 나라별 구조모형 분석을 통해 몰입에 영향을 주는 요인이 나라별로 어떻게 되는지를 검증하였다.
• 다음으로는 SOM을 이용하여 위에서 구한 요인들 중에서 몰입에 영향을 주는 요인만을 대상으로 군집 분석을 실시하고자 한다. 이렇게 해서 구한 군집의 특성을 파악하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.
• 첫째로, 나라별로 각각 확인적 요인분석을 실시하여 구성요소 간의 단일차원성과 타당성을 검증하였다. 이후에 두 나라 간 MCFA를 통해 측정의 동질성을 검증하였다. 이때는 한 번에 비교하고자 하는 모든 나라를 포함한 확인 요인분석 차이 검증을 통해 각 나라별로 측정한 측정 도구의 동질성을 검증하게 된다.
• 다음으로 MCFA를 이용해서 측정의 동질성을 검증하였다. 첫째로, 나라별로 각각 확인적 요인분석을 실시하여 구성요소 간의 단일차원성과 타당성을 검증하였다. 이후에 두 나라 간 MCFA를 통해 측정의 동질성을 검증하였다.
• 현재 본 논문의 방법론 중에서 MCFA에 대한 부분만 분석이 이루어졌다. 따라서 추가적으로 SOM 을 이용해서 고객의 군집을 분석하고, Decision Tree를 이용한 세분화 시장의 특징을 분석하여 전략을 수립하는 것이 남아 있다.

이론/모형

• 이러한 경험은 고객에게 어떠한 보상이 주어지지 않더라도 다시 방문하게 만드는 원동력이 된다. [, 22] 몰입상태를 측정하기 위해서 본 연구에서는 Trevino and webster(1992)의 내재적 흥미(IntHnsic Interest), 호기심 (Curiosity), 제어감(Control), 집중 (Attention Focus)을 변수로 사용하였다[37].

성능/효과

• 게임의 몰입과 중독에 영향을 주는 요인들에 대한 연구 결과, 정보제공, 디자인, 공동체 의식은 국내와 일 본 모두 몰입에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 도구는 일본 시장에서만 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 보상은 한국에서만 영향을 주는 것으로 나타났다.
• 결론적으로 분석을 통해서 보상에서 1개의 변수 (FBI), 정보제공에서 1개의 변수(IF3), 디자인에서 3개의 변수(D4, D5, D6), 공동체 의식에서 2개의 변수 (C₅, C₆), 그리고 몰입에서 2개의 변수(F3, F4)가 제거되었다.
• 그 결과 에서 보듯이 한국 모형의 적합도는 z2 =133.57(df=75), RMRS=0.033, GFI=0.975, NFI=0.962로 나타났으며, 일본 모형의 적합도는 z2 =150.26(df=75), RMRS=0.041, GFI=0.967, NFI=0.959로 나타나 두 모형 모두 각각 적합하다는 것이 증명되었다.
• 게임의 몰입과 중독에 영향을 주는 요인들에 대한 연구 결과, 정보제공, 디자인, 공동체 의식은 국내와 일 본 모두 몰입에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 도구는 일본 시장에서만 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 보상은 한국에서만 영향을 주는 것으로 나타났다.
• 955로 나타나 모두 적합하다는 것이 증명되었다. 또한 국내와 일본의 측정 도구가 차이가 있는지를 검증하는, 차이 검증 결과, 람다 (A) 제약모형의 경우는 z2 =6.769 (df=9), p=0.661로 차이가 없는 것으로 나타났으며, 공분산과 람다를 동시에 제약한 모형에서는 영향요인의 공분산을 제약한 부분모형이 z2 =22.627(df=15), p=0.092로 차이가 없는 것으로 검증되었다. 따라서 국내와 일본의 측정 동질성의 타당성은 검증이 되었기에 이후의 구조모형의 차이를 검증하는데 무리가 없다고 할 수 있다.
• 본 연구에서 사용한 변수들의 측정 타당도를 검증하기 위해 MCFA 분석 결과, 국내와 일본 자료를 포함한 비제약 모델(Unconstrained Model)의 적합도는 X2=283.8 (df=150), ¥/df=1.892, GFI=0.971, RMRS=0.026, AGFI=0.954로 나타났으며, 제약 모델 (Constrained Model)의 적합도는 x2=306.5 (df=165), %7df=1.857, GFI=0.969, RMRS=0.026, AGFI=0.955로 나타나 모두 적합하다는 것이 증명되었다. 또한 국내와 일본의 측정 도구가 차이가 있는지를 검증하는, 차이 검증 결과, 람다 (A) 제약모형의 경우는 z2 =6.
• 본 연구의 결과를 요약하면 한일 온라인게임의 몰입에 영향을 주는 요인들을 분석한 결과, 정보 제공, 디자인, 공동체 의식은 국내와 일본 모두 몰입에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 도구는 일본에만, 보상은 국내에만 몰입에 영향을 주는 것으로 나타났다.
• 분석 결과 심리적 유인성의 충동성만이 한국과 일본 모두 0.460과 0.486로 나타났을 뿐, 나머지 요인들의 표준요인부하량(Standardized Loadings)은 모두 기준치를 초과하였다[28; 13; 29; 7; 36].
• 위의 분석 결과 국내의 경우에는 보상, 정보제공, 디자인, 공동체 의식이 중요한 요인으로 나타났으며, 일본의 경우 도구, 정보제공, 디자인, 공동체 의식이 중요한 요인으로 나타났다. 따라서 이후의 분석에서는 이러한 요인을 이용하여 고객 세분화를 하고자 한다.
• 즉, 측정 도구의 동질성이 검증되어야지만 본 연구에서 사용하는 여러 요인들의 의미가 한국과 일본이 동일하다는 것이며, 이후의 연구 결과를 해석할 때 같은 의미로 해석할 수 있다는 것을 의미한다.
• 추가적으로 변수들이 해당 요인들에 대한 대표성 (Representation)을 갖는지를 평가하기 위하여 요인 신뢰도(CR: Construct Reliability)와 평균 분산추출 값(AVE: Average Variance Extracted)을 검증하였으며, 검증 결과 모든 요인들이 요인 신뢰도의 기준인 0.7과 평균 분산추출 값의 기준인 0.5 이상으로 나타났다[21; 1; 29],

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기