Managerial importance of marketing strategies necessitates a precise and reliable framework which transforms mere collection of data into meaningful values. This enables firms to define various product or brand attributes and effectively utilize them in strategic decision making. This dissertation focuses on quantifying product and brand attributes, where less attention was paid in empirical studies due to difficulties involved in quantifying them. Measurements of product design and brand relatedness is proposed in particular, utilizing car image and web query volume data, respectively. These measurements are incorporated into marketing strategies accordingly and provide interdisciplinary solutions to the issue of collaboration between design and marketing, and brand crisis management. The first study provide product design quantification method and its applications on marketing problems. With the quantified design similarities firms’ design repositioning strategies toward an ideal point is illustrated by projecting the proportion of variation in sales unexplained by non-design factors onto product design space. Information on desired market position and firms’ relative positions in design can be utilized to guide firms’ decisions, such as which design appeals more to consumers and boost sales. Research scope of the strategic issue of positioning is extended to the product design domain by providing measurable definitions of design for positioning and directions for design repositioning. In the second study, co-query volumes of brands are utilized as relatedness measurement to understand the market structure and demonstrate the usefulness of brand relatedness via a real-world case. Using brand relatedness measurement obtained using data from Google Trends, the market structure of the automobile industry is presented to reveal its competitive landscape. The relatedness with brands involved in product-harm crisis is further incorporated in empirical models to estimate the influence of crisis on future sales performance of each brand. This study contributes to the literature by clarifying the concept of brand relatedness and proposing a measure with readily accessible data.
정보통신 기기가 대중적으로 보급되고 인터넷 속도가 발달함에 따라 다양한 형태의 미디어 데이터가 공유되고 이를 수집 및 가공 할 수 있게 되었다. 데이터의 가치가 인정되면서 그 활용 범위와 사례가 점차 넓어지고 있지만 새로운 데이터를 활용한 기업들의 마케팅 전략 수립 및 활용은 미비한 수준에 그치고 있다. 기업들이 이를 극복하기 위해서는 방대하고 정형화되어 있지 않은 양적으로만 풍부한 데이터를 질 좋은 정보로 추출 및 변환하는 작업이 선행되어야 하며, 기존에 구체화 혹은 수치화하지 못했던 제품과 브랜드의 특성을 계량화 할 필요가 있다. 또한, 새롭게 정의된 지표의 검증 및 이를 활용한 매출 예측, 제품 전략 등에 활용할 수 있는 실질적인 방법의 고안이 필요하다. 따라서, 본 학위논문은 웹 상에 존재하는 다양한 비정형 데이터를 활용해 기업의 제품 마케팅 전략에 도움을 주는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 본 연구는 제품의 디자인을 수치화하여 제품 전략에 활용하고, 브랜드간 연관성 지표를 제안해 매출 예측에 활용한다. 첫 번째 에세이에서는 제품 사진 데이터를 활용해 제품 디자인을 수치화하고 제품 디자인간 유사도 지표를 제안한다. 이를 활용해 제품의 디자인만 반영한 시장 경쟁 구도 지각도를 도식화하고 각 브랜드의 위치에 판매량, 가격 등의 다른 정보를 접합시켜 분석해 디자인 지각도 상 판매량을 극대화 시키는 최적 위치를 찾는다. 본 연구에서 적용한 디자인 정량화 방법은 수치화 시킨 디자인 계수를 조합하여 디자인을 합성할 수 있고 이를 역변환 하여 기존 디자인을 복원 할 수 있다는 점에서 차별점을 가진다. 최적 위치로 근접하기 위한 디자인을 합성하여 실제 디자인을 만드는 방법을 제시함으로써 실용적이고 혁신적인 기업의 제품 디자인 전략을 제시한다. 두 번째 에세이에서는 검색 엔진의 사용자 쿼리 데이터를 활용한 브랜드 연관성 지표를 제안하고 유용성을 입증한다. 사용자들이 검색 시 두 가지 이상의 관심 키워드에 대한 비교 혹은 관계 정보를 얻고자 할 때 해당 키워드들을 함께 검색하는 습성이 있다는 것에 착안해 브랜드 간의 연관성 지표를 제안했다. 제품 결함과 같은 특수한 상황이 발생할 시에는 기존에 활용하던 지표만으로는 제품의 매출 예측에 한계가 발생하는데, 본 연구에서 제시한 브랜드 연관성 지표를 활용하여 예측력을 상승시킬 수 있음을 보였다.
