온라인 마케팅 전략을 위한 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme) 설계

An SNS and Web based BDAS design for On-Line Marketing Strategy

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  • ABSTRACT

    본 논문은 SNS와 Web에서 실시간으로 공유되는 정보를 추출하고, 추출한 데이터를 신속하게 분석하여 고객이 무엇을 원하는 지를 분석해서 온라인 마케팅 전략을 효율적으로 만드는 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme)을 제안한다. 제안하는 BDAS는 첫째, SNS와 Web에서 공유되는 데이터를 수집하고, 둘째, 수집 된 데이터의 의미를 긍정과 부정으로 분석하여 그 결과를 시각화하여 제공한다. 그 결과, BDAS는 공유되는 SNS와 Web 데이터에 대한 의미를 판단하는데 있어서 평균 90%의 정확성을 보장한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 BDAS를 이용하여 소비자의 성향을 정확하게 판단할 수 있으므로 온라인 마케팅에 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.


    This paper proposes the BDAS(Big Data analysis Scheme) design that extracts the real time shared information from SNS and Web, analyzes the extracted data rapidly for customers, and makes an on-line marketing strategy efficiently. First, the BDAS collects the data shared in SNS and Web. Second, it provides the result of visualization by analyzing the semantics of the collected data as positive or negative. Therefore, because the BDAS ensures an average 90% accuracy in judging the semantics about the shared SNA and Web data, it can judge customer’s propensity accurately and be used for on-line marketing strategy efficiently.

  • KEYWORD

    마케팅 , 오피니언 마이닝 , 시멘틱 추론 , SNS , 스톰

  • Ⅰ. 서 론

    인터넷 및 이동통신 매체들의 발전으로 SNS와 Web Log의 활용이 다양해짐에 따라 사람들은 Face Book, Twitter, Blog, E-News등의 다양한 가상공간에서 실시간으로 자신의 의견 혹은 다양한 정보를 공유하고 있다. 이러한 정보공유의 특징을 이용하여 발전한 마케팅 전략을 온라인 마케팅이라 하는데, 많은 기업에서는 파급력이 높은 이 온라인 마케팅에 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 이러한 파급력은 다른 의미로 언론의 불확실한 추측성 기사 혹은 악성 댓글 등과 같이 기업에 부정적인 이미지를 확산시켜 기업의 이미지에 큰 타격을 입힐 수 있다.

    본 논문에서는 SNS 및 Web 마케팅을 보다 효율적으로 활용하고 기업의 이미지에 타격을 입힐 수 있는 데이터를 빠르게 파악하고 대응할 수 있는 “온라인 마케팅 전략을 위한 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme)”을 제안한다. 제안하는 BDAS는 SNS와 같이 실시간 공유되는 데이터를 빠르게 분석하여 의미 분석 결과를 시각화시켜 제공한다. 그 결과 부정적인 이미지를 제공하는 데이터에 신속하게 대응하거나 분석결과를 온라인 마케팅 전략에 활용할 수 있도록 정보를 제공하고자 한다.

    본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서 관련연구를 설명하고, 3장에서는 본 논문에서 제안하는 온라인 마케팅 전략을 위한 BDAS에 대해 설명한다. 그리고 4장에서 온라인 마케팅 전략을 위한 BDAS의 실험 결과를 설명하고, 5장에서 결론을 맺는다.