디지털 광고 효과 향상을 위한 Big Data 기반의 목표 그룹 세분화에 대한 연구

• 영문명: A study on Target Audience Segmentation based on Big Data for enhancing the effects of digital advertising
• 발행기관: 피터드러커 소사이어티
• 저자명: 박현진(Hyeon Jin Park) 고승곤(Seoung Gon Ko)
• 간행물 정보: 『창조와 혁신』제13권 제4호, 53~74쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.12.30

국문 초록

Smart TV 보급 확대에 따른 TV 시청 정보 데이터와 ACR(Automatic Content Recognition) 기술에 의한 로그(log) 데이터의 증가는 디지털 광고 시장을 확대하였고 현재 미국의 IT 기업인 구글(google Inc.)과 아마존(Amazon, Inc.)에 의하여 주도되고 있다. 또한 국내 생산 업체의 세계 Smart TV 시장 점유율 증가와 함께 국내외의 다양한 TV 시청 정보 데이터의 접근성이 향상되면서 이를 통한 디지털 광고 시장의 국내 기업 진출도 새롭게 시도되고 있다. 본 논문에서는 디지털 광고 사업의 플랫폼과 수집 가능한 TV 시청 정보에 대하여 소개하고 수집된 Big Data를 활용하여 디지털 광고 효과의 핵심 요소인 광고 대상 세분화에대한 통계적 분류 방법과 사례를 제시해 보고자 한다.

영문 초록

Growing equipment log data from Smart TV with subsequent improvement in the collection of TV viewing data and ACR technology have expanded the digital advertising market. The trend is currently led by U.S. tech companies such as Google and Amazon. However, as domestic smart TV manufactures increase their global market share, they are gaining more access to diverse set of domestic and international TV viewing data. With increased accessibility, domestic firms are gaining stronger positions in the digital advertisement market. This paper introduces platforms from the digital advertisement industry and types of TV viewing data that can be possibly collected. By utilizing log-based Big Data, the methods and examples of target audience segmentation, a core component of digital advertisement effect, are studied.

목차

I. 서론

II. Smart TV 중심의 디지털 광고 사업 플랫폼

III. Smart TV 로그 데이터와 고객 행동 데이터

IV. 고객 행동 데이터를 이용한 광고 대상 세분화

V. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

키워드

디지털 광고 TV 시청 정보 데이터 목표 그룹 세분화 통계적 분류 방법 Digital Advertising TV Viewing Data Target Audience Segmentation Statistical Classification Big Data