*블로그 담당자가 글을 요약하고 관련 수업 내용을 정리한 것으로 사실과 다르거나 저자의 의도와 다른 부분이 있을 수 있습니다.
Chong Oh, Yaman Roumani, Joseph K. Nwankpa, Han-Fen Hu. (2017), Beyond Likes and Tweets: Consumer Engagement Behavior and Movie Box Office in Social Media, Information & Management, 54, 25-37.
발견점
소비자 관여 행동은 페이스북과 유튜브에선 박스오피스 총 수익과 관계가 있었으나 트위터에선 이같은 효과가 나타나지 않았다.
이 연구는 소비자 관여 채널로서 소셜 미디어의 효과를 살펴보고자 한다.
온라인 소비 관여 행동(consumer engagement behavior) 매트릭스를 구성하고 일반화하여 종합적인 이론적 프레임을 구축할 것이다.
소비자 관여 행동이 박스오피스 성과에 미칠 영향 확인: 개인적, 관계적 소비자 관여가 페이스북, 유튜브, 트위터에서 일어나며 개봉 첫주 박스오피스 수익에 영향을 주는지
2. Literature review
2.1. Consumer engagement
Social online CE: 페이스북, 유튜브 등 소셜 미디어
conventional online CE: 개별 회사 웹사이트
CE보다 CEB는 행동에 중점을 두어 소비자의 관여 정도를 파악하기에 적합
2.2. CEBs in social media
소셜 미디어에서의 소비자 관여 행동(CEB)은 콘텐츠 소비부터 담론 형성이나 다른 소비자와의 소통 등 다양하다.
이를 분류하면 정보의 소비와 자기 표현, 행동의 생산으로 구분할 수 있을 것이다
3. Research context
영화는 일반 대중의 관심을 많이 받는 콘텐츠로 이런 연구에 활용하기 좋다.
3.1. Facebook
페이스북 사용자는 코멘트를 하고 좋아요를 눌러서 비즈니스에 관여한다.
Fig. 1. Iron Man 3 Facebook Profile.
Note: The figure shows Facebook metrics of total likes and total talk about.
3.2. YouTube
유튜브 사용자는 동영상을 업로드하고, 콘텐츠에 반응(*댓글)하고 동영상을 공유하여 마케팅에 영향을 준다.
3.3. Twitter
트위터 사용자는 콘텐츠의 확산으로 비즈니스에 관여한다.
4. Research model and hypotheses development
Calder et al.은 소비자 관여 행동을 광고 효과와 연결했고 개인적 차원과 사회적 상호작용 차원으로 소비자 관여를 구분했다. 이 연구에선 이를 응용하여 모델로 삼았다.
Fig. 2. Consumer Engagement Behavior Model with Economic Performance
개인: 개인의 가치를 강화
상호작용: 소속감 중시
4.1. Personal engagement
개인적 관여 행동은 유저의 경험을 반영하고 정보를 찾는다.
가설1: 페이스북 등에서의 개인적 관여 행동과 영화 개봉주 박스오피스 수익 사이엔 정의 영향이 있다.
FB likes, YT views, TW followers를 활용
4.2. Interactive engagement
상호작용 관여 행동은 커뮤니티에 참여하고 사회화되는 것을 포함한다.
유저들은 자신의 경험이나 기대, 나아가 브랜드에 대한 의견이나 다른 이슈를 공유한다.
가설2: 페이스북 등에서의 상호작용 관여 행동과 영화 개봉주 박스오피스 수익 사이엔 정의 영향이 있다.
FB talk-abouts, YT comments, and TW about-tweets를 활용
5. Data and variables
각 소셜 미디어 사이트의 Web API (Application Programming Interface)를 활용
미국 2013 11월-2014 10월
박스오피스모조에서 박스오피스 수익 데이터
Table 1. Top Ten Movies Sorted by Opening-Weekend Gross Revenue.
5.1. Dependent variables
종속변수: 개봉 첫 주 박스오피스 총 수익(OPEN-GROSSi)
추가 종속변수: 개봉 첫 달의 총 수익(MONTH-GROSSi), 이는 모델의 강건성 평가에 활용
5.2. Independent variables
5.2.1. Social media variables
The variable FB_LIKESi
The variable FB_TALKi
The variable YT_VIEWSi
The variable YT_COMi(코멘트 수)
The variable TW_FOLLOWi
The variable TW_ABOUTi(다른 사용자들이 영화 공식 계정에 보낸 트윗 수)
Table 2. Descriptive Statistics of Key Variables
5.2.2. Control variables
RELEASEi(영화의 릴리즈 유형: 대형 / 소형, 개봉일시)
GENREi
Table 3. Distribution of Movie Genre Type
Table 4. Pearson’s Correlation Matrix of Key Variables
6. Methodology and results
6.1. Do personal CEBs in social media relate to a movie’economic performance?
Table 5. Robust OLS Regression of Box-Office Gross Revenue (OPEN-GROSSi) on Personal Engagement Social Media Variables(**은 B값 옆에 붙어야 하는데 (SE)값 옆에 붙은 형식이라 형식적으로 다름 / F값에도 *붙여야 함)
가설1은 소셜 미디어 채널에서 개인적 관여 행동이 릴리즈 유형(대형/소형)과 장르와 무관하게 총 수익에 영향이 있어 지지되었다.
*트위터, 페이스북, 유튜브를 봤을 때 페이스북과 유튜브는 ****붙어 수익에 영향이 있었다.
6.2. Do interactive CEBs in social media relate to a movie’s economic performance?
Table 6. Robust OLS Regression of Box-Office Gross Revenue (OPEN-GROSSi) on Interactive Engagement Social Media Variables
가설2는 소셜 미디어 채널에서 상호작용 관여 행동이 릴리즈 유형(대형/소형)과 장르와 무관하게 총 수익에 영향이 있어 지지되었다.
*상호작용에서 트위터 / 페이스북 / 유튜브 모두 영향이 있었지만, 페이스북과 유튜브가 ****로 수익에 영향이 더 컸다.
6.3. Robustness tests
Table 7. Robust OLS Regression of First Month (MONTH-GROSSi) Box-Office Gross Revenue on Personal and Interactive Engagement Social Media Variables.
6.4. Addressing multicollinearity(다중공선성) concerns
7. Discussion
느낀점
연구설계대로 진행하고 다시금 모델을 검증해 타당성을 재확인하는 점이 인상깊었다.
질문
모델의 강건성?을 측정한다는게 어떤 의미인가? 모델의 타당성 검증을 위해 다른 변수를 적용해보는 것인가?
다중공선성은 무엇인가?
개인적-상호작용적으로 나누어 영향을 살펴보는 것이 의미가 있는가? 소셜미디어에서 언급이 되거나 공유가 되면 보는 사람이 많아져 수익에 영향이 있을텐데, 이를 굳이 나누는게 의미가 있을까?
