인플루언서 마케팅 효과 증진을 위한 유사충성도 개념 기반 유튜버 팬덤의 충성도 분석: 패션 유튜버를 중심으로 (Analysis of YouTuber Fandom's Loyalty Based on the Conept of Supurious Loyalty to Enhance the Effect of Influencer Marketing : Focusing on Fashion YouTubers)

서지정보

· 발행기관 : 한국서비스경영학회
· 수록지 정보 : 서비스경영학회지 / 23권 / 5호 / 106 ~ 133페이지
· 저자명 : 김혜성, 김세형, 강주영

초록

유튜브 인플루언서를 활용한 마케팅은 기존의 광고보다 훨씬 더 큰 효과가 있으며, 이와 관련된 연구는 꾸준히 진행되어 왔다. 특히 유튜버 인플루언서를 활용한 광고는 시청자가 광고와 콘텐츠의 구별이 명확하게 할 수 없어 그 효과가 더욱 크다. 그러나 유튜버 인플루언서의 팬덤을 세분화하거나 팬덤의 특성을 고려한 연구들은 많이 진행되어오지는 않았다. 따라서, 본 연구에서는 유튜버 시청자를 세분화하여 단순 구독자 혹은 시청자 수에 따른 팬덤을 도출하는 것이 아닌 ‘충성도’의 개념을 도입하여 상세한 팬덤 유형을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 ‘패션’ 분야의 유튜버 8명을 선정하여 8명의 유튜버에 대해 댓글을 남긴 시청자들의 댓글 특성을 활용하여 그들을 세분화하는 연구를 진행하였다. 시청자들을 ‘충성도’에 따라 세분화한 다음, 충성도별로 비율을 도출하여 유튜버들의 팬덤을 분류하였다. 본 연구에서는 유튜브 시청자들의 댓글에서 반복 이용 수준과 상대적 태도를 추출하여 분석에 활용하였다. 이를 통해 ‘충성 시청자’, ‘유사 충성 시청자’, ‘잠재 충성 시청자’, ‘충성도가 없는 시청자’로 세분화하였다. 패션과 관련된 트렌드를 소개하거나 상품 리뷰와 같은 콘텐츠를 제작하는 패션 유튜버들을 대상으로 시청자들의 댓글 유형에 따라 세분화하고 팬덤을 분류하여 이를 인플루언서 마케팅에서 구체적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 제안한다.

영어초록

Marketing using YouTube influencers has a much greater effect than existing advertisements. Also, research related to YouTube influencer Marketing has been steadily conducted. In particular, advertisements using YouTube influencers have a greater effect because consumers cannot clearly distinguish between advertisements and YouTube contents. However, not many studies have been conducted that subdivide the fandom of YouTuber influencers or consider the characteristics of fandom. Therefore, this study attempts to derive a detailed fandom type by introducing the concept of 'loyalty' rather than deriving fandom features according to the number of simple subscribers or viewers by subdividing YouTube viewers. In this study, 8 YouTuber influencers in the field of 'fashion' were selected and a study was conducted to subdivide them using the comment characteristics of viewers who left comments on eight YouTuber influencers. YouTube viewers were subdivided according to 'loyalty', and then YouTube's fandom was classified by deriving a ratio for each loyalty. In this study, the level of repetitive use and relative attitude were extracted from the comments of YouTube viewers and used for analysis. Through this analysis, YouTube viewers were subdivided into 'Loyalty Viewers', 'Spurious Loyalty Viewers', 'Latent Loyalty Viewers', and 'No Loyalty Viewers'. The subject of the study is a fashion YouTube influencers who introduce trends related to fashion or produces contents such as product reviews. In this study, we propose a method that can be subdivided according to the types of comments of viewers, classified fandom.

참고자료

· 없음