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초록·키워드
본 연구는 팝업스토어에 대한 빅데이터를 분석하여 팝업스토어에 대한 소비자들의 인식을 확인하고 이를 통하여 마케팅 활용방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 소셜미디어인 네이버, 다음 등에서 ‘팝업스토어’를 키워드로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 정제과정을 거친 후 빈도 분서, TF-IDF 분석, N-gram 분석, Ucinet 6.0을 사용하여 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다.
연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 상위 단어를 카테고리별로 분류해 보면 지역이나 장소(성수동, 서울, 백화점 등), 예약(예약, 방문, 시간 등), 아이돌 스타(K, 팬, 스타 등), 체험(브랜드, 이벤트, 사진, 후기 등), 방문 소비자 유형(친구, 아이 등), 패션뷰티(뷰티, 패션, 무신사 등), 브랜드(포켓몬, 위키드, 짱구 등) 등이 나타났다. 둘째, 주요 단어 빈도와 TF-IDF 값은 팝업스토어, 팝업, 성수동, 서울, 예약, 브랜드, 제품 등으로 유사하게 나타났다. 셋째, CONCOR 분석 결과, 팝업스토어 체험, 팝업스토어 제품, 백화점내 팝업스토어, 팝업스토어 예약으로 분류되었다.
이상의 연구결과를 기반으로 백화점 등 핵심 장소 기반 마케팅 강화, 예약 시스템 및 방문 경험 최적화, 제품과 체험형 콘텐츠 강화, 소비자 유형별 그룹 맞춤 이벤트 등의 마케팅 활용 방안을 제안하였다. 이를 통하여 팝업 스토어는 온라인-오프라인(OMO) 전략 구축을 통한 브랜드 경험을 극대화하고, 인기 장소 기반으로 방문을 확대하며, 예약 및 체험 요소를 강화하는 통합 마케팅 효과를 기대할 수 있을 것이다.
연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 상위 단어를 카테고리별로 분류해 보면 지역이나 장소(성수동, 서울, 백화점 등), 예약(예약, 방문, 시간 등), 아이돌 스타(K, 팬, 스타 등), 체험(브랜드, 이벤트, 사진, 후기 등), 방문 소비자 유형(친구, 아이 등), 패션뷰티(뷰티, 패션, 무신사 등), 브랜드(포켓몬, 위키드, 짱구 등) 등이 나타났다. 둘째, 주요 단어 빈도와 TF-IDF 값은 팝업스토어, 팝업, 성수동, 서울, 예약, 브랜드, 제품 등으로 유사하게 나타났다. 셋째, CONCOR 분석 결과, 팝업스토어 체험, 팝업스토어 제품, 백화점내 팝업스토어, 팝업스토어 예약으로 분류되었다.
이상의 연구결과를 기반으로 백화점 등 핵심 장소 기반 마케팅 강화, 예약 시스템 및 방문 경험 최적화, 제품과 체험형 콘텐츠 강화, 소비자 유형별 그룹 맞춤 이벤트 등의 마케팅 활용 방안을 제안하였다. 이를 통하여 팝업 스토어는 온라인-오프라인(OMO) 전략 구축을 통한 브랜드 경험을 극대화하고, 인기 장소 기반으로 방문을 확대하며, 예약 및 체험 요소를 강화하는 통합 마케팅 효과를 기대할 수 있을 것이다.
본문·목차
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