KCI등재
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
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
106-133(28쪽)
제공처
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.
더보기유튜브 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.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)