KCI등재
최적 도달률을 위한 지상파와 케이블 TV 믹스의 제안 : GRPs 규모와 TA 성별, 연령에 따라 = Appropriate Network and Cable TV Advertising Mix for Optimum Reach : According to the GRPs Size, Gender, and Age
This study estimates the changed advertising exposure duplication reflecting viewers' TV watching pattern that are affected by the growth of new TV channels(so-called Jong-Peon), cable channels, and the advent of new media.
Additionally, a simulation about media mix ratio of optimum distribution between network-cable channels is built for maximizing integrated Reach. First, the advertising exposure is classified into several groups based on target audience gender and age. The integrated Reach 3+ is calculated for each group, at this time a new methodology, adopting subtraction method, is used based on probability of exposure. The subtraction methodology's prediction error is compared with the regression analysis. Finally, the media mix ratio for maximizing effective integrated Reach 3+ is statistically estimated for each group. Results identify that the older TV audiences and women are more exposed to advertising. And the subtraction methodology gets a similar prediction accuracy with regression analysis previously used. In addition, the media mix ratio for maximizing effective integrated Reach 3+ differs according to target group. The results are significant that the new methodology solves the multicollinearity. The most efficient TV distribution ratio between network-cable channel is also built with the simulation model using the recent advertising exposure data.
본 연구는 종편, 케이블의 성장과 뉴미디어의 등장으로 변화되는 시청자들의 TV 이용행태를 반영한 최근의 광고 노출에 대한 중복률을 추정하고, 지상파와 케이블 채널 간 가장 높은 도달률을 달성할 수 있는 최적 배분 비율 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 구체적으로TA의 성별, 연령별 집단의 광고 노출 패턴을 파악하고, 지상파와 케이블 TV의 통합Reach 3+를 확률 기반의 뺄셈법을 고안해 추정하고, 결과를 기존의 회귀분석법과 비교하였다. 마지막으로 집단별로 가장 높은 유효효과도달률(Reach 3+)을 확보한 지상파-케이블 TV 배분 비율을 통계적으로 검증하였다. 연구 결과, 일반적으로 저연령층보다 고연령층, 남성보다 여성일수록 광고에 더 많이 노출되는 것으로 나타났다. 도달률 추정법에 따른예측력 비교 결과는 다중공선성을 해결한 본 연구에서 새롭게 제안한 뺄셈법이 기존 회귀분석법과 통계적으로는 차이가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 최대 유효효과도달률(Reach 3+)을 확보한 배분 비율이 TA의 집단별로 상이하다는 점을 확인하였다. 따라서 본연구는 최근 광고 노출 데이터를 활용해 타겟별로 가장 효율적인 수준의 배분 비율을 시뮬레이션 모델로 구축했다는 점에서 의의가 있으며, 또한 통합 도달률 추정에 있어서, 기존의 회귀분석법이 아닌 새로운 방법을 활용해 다중공선성 문제를 해결했다는 점에서 가치가 있다 하겠다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.79 | 0.79 | 1 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.49 | 1.27 | 1.534 | 0.31 |
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