Along with the increase in the penetration rate of smart terminals and tablet PCs, the influence of online information such as web/apps on consumers' purchasing sentiment is increasing. In addition, considering the recent events such as the Palisade problem, it can be seen that the importance of demand forecasting is emerging in the automobile industry. The purpose of this study is to check whether meaningful automobile demand prediction is possible by using related information in the context of increasing dependence on smart devices. To this end, online data (Social media data) was applied to the regression model, and an analysis was conducted using the model. In the model, the number of posts, the number of likes, the number of positive/neutral/negative posts related to a specific vehicle posted on social media, and the current month sales of a specific vehicle were used as independent variables, and the following month sales of a specific vehicle were used as dependent variables. The significance of the results was judged by using the R-squared value and P-value, and the factors that had a significant effect on the prediction of automobile sales were derived through analysis. As a result, it was confirmed that the number of positive/neutral posts and the current month's sales volume of a specific vehicle had a significant effect on the next month's sales volume of the vehicle, and the prediction accuracy of the regression model using them as independent variables was about 80.48%.
스마트 단말기와 태블릿 PC 등의 보급률 증가와 더불어 온라인(웹/앱 등) 상의 정보가 소비자들의 구매 심리에 미치는 영향력이 확대되고 있다. 또한 최근 발생한 팰리세이드 대란 등의 사건으로 미루어 보았을 때, 자동차 산업 내에서 수요 예측에 대한 중요성이 대두되고 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 이처럼 스마트 기기 의존도가 높아지는 상황 속에서 이에 기반한 정보를 활용하여, 유의미한 자동차 수요 예측이 가능한지에 대한 여부를 확인해 보고자 하였다. 이를 위해 온라인 상의 데이터(소셜 미디어 데이터)를 회귀모델에 적용했고, 모델을 활용하여 분석을 진행했다. 모델에서는 소셜 미디어에 등장하는 특정 차량 관련 게시글 수, 좋아요 수, 긍정/중립/부정 게시글 수 및 특정 차량의 당월 판매량을 독립변수로 활용하였고, 특정 차량의 익월 판매량을 종속변수로 활용하였다. 결과의 유의미함에 대해 결정계수(R-squared) 값과 유의확률(P-value)을 기반으로 판단하였으며, 분석을 통해 자동차 판매량 예측에 있어서 유의미한 영향을 미치는 요소들을 도출하였다. 결과적으로 긍정/중립 게시글 수, 특정 차량의 당월 판매량을 독립변수로 활용해서 특정차량의 익월 판매량을 예측하는 것이 유의미하다는 것을 확인하였으며, 회귀모델의 예측 정확도는 약 80.48%로 얻어졌다.
