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자료유형
학술저널
저자정보
Jungwon Lee (Korea University) Cheol Park (Korea University Sejong)
저널정보
한국경영학회 경영학연구 경영학연구 제50권 제1호
발행연도
2021.2
수록면
115 - 142 (28page)
DOI
10.17287/kmr.2021.50.1.115

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Customer engagement is regarded as a performance indicator of social media marketing, and previous studies have reported that the characteristics of content to increase customer engagement. However, the topic of content has not been sufficiently studied. This study analyzes the relationship between the topic of social media content and customer engagement and suggests an analysis procedure that can apply a machine learning model, a key tool for recent digital transformation. For empirical analysis, 154,705 social media data of 51 global brands were collected, and content topics were classified using a topic modeling method. And the relationship between content topic and customer engagement was analyzed using zero-inflated negative binomial regression analysis and machine learning model. As a result of the analysis, contents of 51 brands were classified into 18 contents topics, and there was a difference in the impact on customer engagement according to the topic. In addition, using a machine learning model, it was possible to predict the customer engagement performance of the content with an accuracy of about 90%. This study contributed to the marketing literature by analyzing the relationship between social media content topics and customer engagement through machine learning methodology.
#Social media #Customer engagement #Contents marketing #Machine learning #Topic modeling #Zero-inflated negative binomial regression

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (47)

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Aleti, T. / 2019 / Tweeting with the stars : Automated text analysis of the effect of celebrity social media communications on consumer word of mouth / Journal of Interactive Marketing 48(1):17~32 google schola Anandarajan, M. / 2019 / Probabilistic topic models, In Practical Text Analytics / Springer :117~130 google schola Araujo, T. / 2015 / What Motivates Consumers To Re-Tweet Brand Content? : The impact of information, emotion, and traceability on pass-along behavior / Journal of Advertising Research 55(3):284~295 google schola Azagba, S. / 2011 / Psychosocial working conditions and the utilization of health care services / BMC Public Health 11(1):1~7 google schola Ballestar, M. T. / 2018 / Customer segmentation in e-commerce : Applications to the cashback business model / Journal of Business Research 88:407~414 google schola

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