KR20160091127A - Effect analysis method for viral marketing of social network service - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 페이스 북과 같은 소셜 네트워크 서비스에서 공유, 댓글, 및 좋아요 등을 통해 전파되는 콘텐츠에 대한 바이럴 마케팅 성과를 측정할 수 있는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for analyzing viral marketing effect of a social network service, and more particularly, to a method of analyzing a viral marketing effect of a social network service by sharing, commenting, And a method for analyzing the viral marketing effect of the social network service.
최근 들어, 통신 기술의 발달로 개인들은 PC를 통해 인터넷 기술을 이용하여 인터넷상에서 네트워크를 형성함으로써 종래의 장소와 시간적 제약을 동시에 해결하는 역할을 하고 있다. 이와 더불어 개인이 자신의 인터넷상의 가상공간에서 타인과 관계를 맺을 수 있는 서비스, 즉, 커뮤니케이션을 제공하고 다양한 정보를 공유할 수 있도록 하는 서비스가 대두되고 있는데, 이를 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Networking Service)라 한다.In recent years, with the development of communication technology, individuals have been playing a role of solving the conventional place and time constraint by forming a network on the internet using the Internet technology through a PC. In addition, there is a service that enables individuals to establish a relationship with others in a virtual space on their Internet, that is, to provide communication and to share various information. This is a social networking service (SNS) ).
소셜 네트워크 서비스의 사용이 보편화 되면서, 소셜 네트워크 서비스 상의 정보에 대한 효과적 활용의 욕구가 커지고 있다. 매일 엄청난 양의 데이터가 소셜 네트워크 서비스 상에서 생성되고 있고, 사용자들은 자신들의 관심 정보를 믿을 만한 사람들을 통해 획득하고자 한다. 대부분의 소셜 네트워크 서비스는 공유 포스팅 기능을 제공하고 있으며, 자신과 관계를 맺고 있는 모든 사용자들에게 자신이 설정한 포스팅 문구를 노출시켜 개인의 감정 및 현재 상태를 신속하게 전달할 수 있다.As the use of social network services becomes popular, the desire for effective use of information in social network services is increasing. Every day, a tremendous amount of data is being generated on social network services, and users want to get their interest information through people who can trust. Most social network services provide a shared posting feature and can expose the posting phrases that they have set up to all users who have a relationship with them, so that they can quickly convey their feelings and current status.
한편, 바이럴(Viral) 마케팅은 소비자들 사이에 급속하게 퍼질 만한 마케팅 메시지를 주입하기 위해 벌이는 각종 노력을 가리킨다. 이런 노력은 이메일 메시지나 동영상의 형태로 주로 시도되었으며 컴퓨터 바이러스처럼 온라인상에서 네티즌들이 정보를 확산시킨다. 최근에는 블로그나 트위터, 페이스 북 등을 통해 확산되는 인터넷 광고 기법으로 바이럴 바케팅이 주목받고 있으며, 기업이 직접 홍보를 하지 않고 소비자들의 반응을 통해 전해지는 광고라는 점에서 기존의 광고와 다르다.Viral marketing, on the other hand, refers to various efforts to inject marketing messages that are rapidly spreading among consumers. This effort has been mainly attempted in the form of e-mail messages or videos, and netizens spread information online, like computer viruses. In recent years, viral bar coding has attracted attention as an Internet advertising technique spreading through blogs, Twitter, Facebook, etc., and it differs from existing advertisement in that it is an advertisement transmitted through consumers' reactions without direct publicity.
즉, 바이럴 마케팅은 한 소비자가 다른 소비자에게 자발적으로 메시지를 전달함으로써, 그 메시지의 노출을 기하급수적이고도 지속적으로 확산시키는 마케팅 방법을 말한다. 효과적인 바이럴 마케팅 결과를 얻기 위해서는 자발적인 바이럴을 유도할 수 있는 컨텐츠 작성이 중요하며 소비자나 기업이 생성 및 가공한 컨텐츠를 활용한 바이럴은 또 다른 소비자의 구매의사 결정에 중요한 영향을 미치게 하는 것이 바로 핵심이다.In other words, viral marketing is a marketing method in which a consumer spontaneously sends a message to another consumer, exposing the message exponentially and continuously. In order to obtain effective viral marketing results, it is important to create contents that can induce voluntary viral, and viral that uses contents generated and processed by consumers or corporations is the key to making an important influence on other consumers' purchase decisions .
이러한 바이럴 마케팅은 다른 마케팅보다 비용이 거의 들지 않고 손쉽게 시작할 수 있는 장점이 있지만 비용대비 효율성을 측정하지 않아도 된다는 생각에 바이럴 마케팅의 효과측정을 소홀히 하는 경우가 많다. 특히, 페이스 북의 경우, 공유, 댓글, 및 좋아요 등의 종류에 따라 바이럴 마케팅 효과가 나타난다고 하지만 그 확실한 기준을 알 수 있는 방법이 없다.This viral marketing has advantages that it can start easily without costing less than other marketing, but it is often neglected to measure the effect of viral marketing because it does not have to measure cost effectiveness. Especially, on Facebook, viral marketing effect appears depending on kinds of sharing, comments, and likes, but there is no way to know the definite standard.
따라서 소셜 네트워크 서비스에서 바이럴 마케팅을 통해 원하는 메시지를 담은 콘텐츠가 얼마나 많이 퍼져 나갔는지를 알 수 있고, 향후 마케팅 방향의 지표로 삼기 위한 다양한 바이럴 마케팅 효과 분석방법이 요구되고 있다.
Therefore, various viral marketing effect analysis methods are needed to know how much contents containing desired messages are spread through viral marketing in social network service and to use as an index of future marketing direction.
따라서 본 발명의 목적은 페이스 북의 바이럴 마케팅을 통해 원하는 메시지를 담은 콘텐츠가 얼마나 많이 퍼져 나갔는지를 통해 마케팅 효과를 분석하여 향후 마케팅의 다양한 지표로 삼을 수 있는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 제공하는데 있다.
Accordingly, the object of the present invention is to provide a viral marketing effect analysis method of a social network service that can analyze various marketing effects by analyzing how much contents containing desired messages are spread through viral marketing on Facebook, .
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법은 소셜 네트워크 서비스에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집하는 단계, 상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수치적으로 평균한 평균값 및 표준편차 값을 산출하는 단계, 및 상기 평균값 및 상기 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함한다.In order to achieve the object of the present invention, the method for analyzing the viral marketing effect of the social network service of the present invention includes a plurality of contents The method comprising the steps of: collecting reaction information on a plurality of contents, calculating an average value and a standard deviation value obtained by numerically averaging reaction information on the plurality of contents, and calculating a mean value and a standard deviation value using the average value and the standard deviation value, And calculating a ranking.
상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는 상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 표준화한 표준화 값을 각각 산출하는 단계, 및 상기 표준화 값을 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 웹 페이지의 팬(Fan) 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함한다.Wherein the step of calculating the ranking of the plurality of contents comprises the steps of calculating standardized values obtained by standardizing the reaction information for a plurality of contents published on the social network service using the average value and the standard deviation value, Dividing the normalization value by the number of fans of a web page providing the plurality of contents, and calculating a ranking for each content.
상기 소셜 네트워크 서비스는 페이스 북이며, 상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보에는 좋아요, 댓글, 및 공유가 포함되는 것을 특징으로 하며, 상기 복수의 콘텐츠는 상기 페이스 북 상의 기업의 팬 페이지에서 기 선택된 콘텐츠인 것을 특징으로 한다.Wherein the social network service is Facebook, and the reaction information for the plurality of contents include a favorite, a comment, and a share, and the plurality of contents is a content selected on the fan page of the company on the facebook .
이 경우, 상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는 상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 각각의 콘텐츠에 대한 좋아요, 댓글, 및 공유 각각을 표준화한 표준화 값을 산출하는 단계, 및 상기 좋아요, 댓글, 및 공유에 대한 표준화 값을 모두 더한 후, 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 팬 페이지의 팬 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In this case, the step of calculating the ranking of the plurality of contents may be a step of standardizing the likes, comments, and shares of each content disclosed on the social network service using the average value and the standard deviation value, Calculating a value for each content by adding all of the normalization values for the likes, comments, and shares, and then dividing the sum by the number of fans of the fan page providing the plurality of contents .
반응 정보를 수집하는 단계는 매일 2회 이상 상기 오프 그래프 API에서 제공하는 페이지 정보 및 모든 팬 페이지의 게시물 정보를 수집하는 단계인 것이 바람직하며, 상기 페이지 정보에는 페이스 북 페이지의 아이디, 생성일자, 팬 수, 페이지에서 이야기하고 있는 사람들, 및 페이지에서 일어나고 있는 포스트에 대한 반응 정보가 포함되며, 상기 게시물 정보에는 게시물 글 내용, 공유 수, 좋아요 수, 댓글 수, 및 댓글의 좋아요 수가 포함되는 것을 특징으로 한다.
The step of collecting the reaction information is preferably a step of collecting the page information provided by the off-graph API and the post information of all the fan pages at least twice a day, and the page information includes the ID of the Facebook page, The number of posts, the number of likes, the number of comments, and the number of likes of a comment are included in the post information. do.
본 발명의 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법에 의하면 페이스 북을 통해 공유된 콘텐츠에 대한 사용자들의 반응 정보를 수집하여 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하여 바이럴 마케팅의 효율을 분석함으로서 효율적인 마케팅 지표로 삼을 수 있다.
According to the method for analyzing the viral marketing effect of the social network service of the present invention, the reaction information of the users about the contents shared through Facebook is collected, and the ranking of each content is calculated to analyze the efficiency of the viral marketing. You can do it.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 2 및 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 페이스 북 화면,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법에서 수집된 반응 정보를 나타낸 화면, 그리고
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 이용하는 분석시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.FIG. 1 is a flowchart for explaining a viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention;
2 and 3 illustrate a viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention,
4 is a view showing reaction information collected in the viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention,
FIG. 5 is a conceptual diagram schematically illustrating a configuration of an analysis system using a viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of the present invention when taken in conjunction with the accompanying drawings, It will be possible. The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It is to be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but on the contrary, is intended to cover all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprising" or "having ", and the like, are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 의한 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법(이하, '바이럴 마케팅 효과 분석방법'이라함)을 상세하게 설명한다.
Hereinafter, a method for analyzing a viral marketing effect of a social network service according to a preferred embodiment of the present invention (hereinafter referred to as a 'viral marketing effect analysis method') will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 설명하기 위한 페이스 북 화면이며, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법에서 수집된 반응 정보를 나타낸 화면이다.FIG. 1 is a flowchart for explaining a viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention. FIGS. 2 and 3 are a facebook screen for explaining a viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention And FIG. 4 is a view showing response information collected in the viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention.
도 1에 따르면, 먼저 API를 이용하여 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집한다(S100). 즉, 소셜 네트워크 서비스에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집한다. 여기서, 소셜 네트워크 서비스가 페이스 북인 경우, 반응 정보에는 좋아요, 댓글, 및 공유 등이 포함된다. 그리고 페이스 북에서 제공하는 오픈 그래프 API를 이용하여 페이스 북 상에 공개된 콘텐츠에 대한 좋아요, 댓글 , 및 공유의 수를 반응 정보로 수집한다.Referring to FIG. 1, response information for a plurality of contents is collected using an API (S100). That is, response information for a plurality of contents disclosed on a social network service is collected using an API (Application Programming Interface) provided in the social network service. Here, if the social network service is Facebook, the response information includes likes, comments, and shares. Using the Open Graph API provided by Facebook, the number of likes, comments, and shares of content published on Facebook is collected as reaction information.
페이스 북의 경우, 페이지에 게시된 콘텐츠에 대해 도 2에 나타낸 바와 같이 '공유'를 통해 친구가 된 다른 사람들에게 자신의 관심 콘텐츠를 보여줄 수 있다. 또한, 도 3에 나타낸 바와 같이 자신의 관심 콘텐츠에 '댓글'을 남기거나 '좋아요'를 클릭하여 친구가 된 다른 사람들에게 자신의 관심 콘텐츠를 보여줄 수 있다. 이렇게 페이스 북 사용자 A가 공유하거나 댓글을 남기거나 혹은 좋아요를 클릭한 콘텐츠는 페이스 북의 뉴스피드 페이지를 통해 사용자 A와 친구 사이인 다른 사용자 B에게 보여 지고, 사용자 B가 이 콘텐츠에 대해 댓글을 남기거나, 공유 혹은 좋아요를 클릭하게 되면 사용자 B와 친구 사이인 다른 사용자들에게 보여 지게 된다.In the case of Facebook, the content posted on the page can be shown to other people who have become friends through 'sharing', as shown in FIG. 2, with their content of interest. Also, as shown in FIG. 3, the user can leave a 'comment' on his / her favorite content or click 'thumbs' to show his / her content of interest to other friends. The content that Facebook user A has shared, commented on, or liked is displayed to another user B who is between user A and friend via a Facebook news feed page, and user B comments on this content Or click on Share or Like, it will be shown to other users who are between user B and friend.
페이스 북에서 제공하는 오픈 그래프 API를 이용하여 콘텐츠에 대한 반응 정보를 도 4에 나타낸 바와 같이 수집하는 것이 가능하다. 도 4에서는 기업의 팬 페이지에 공개된 콘텐츠들에 대한 공유(shares), 좋아요(likes), 및 댓글(comments)의 수를 예시하였다. 여기서, 팬 페이지에서 공개된 모든 콘텐츠들에 대한 반응 정보를 수집하거나 설정된 주제에 대한 콘텐츠들에 대해서만 반응 정보를 수집할 수도 있다.It is possible to collect the reaction information on the content as shown in FIG. 4 by using the open graph API provided on Facebook. Figure 4 illustrates the number of shares, likes, and comments on content published on a company's fan page. Here, it is also possible to collect reaction information for all the contents disclosed in the fan page or to collect reaction information only for the contents of the set topic.
예를 들어, 날짜를 선택하여 선택된 날짜에 포스팅된 콘텐츠들에 대해서만 반응 정보를 수집하거나, 특정 제품에 대한 콘텐츠들에 대해서만 반응 정보를 수집하는 등 주제를 설정하여 설정된 주제에 대한 콘텐츠들에 대한 반응 정보를 수집할 수 있다.For example, by selecting a date and collecting reaction information only for contents posted on a selected date, or collecting reaction information only for contents related to a specific product, Information can be collected.
여기서, 매일 2회 이상 오픈 그래프 API에서 제공하는 페이지 정보나 모든 팬 페이지의 게시물 정보를 수집할 수도 있다. 페이지 정보에는 페이스 북 페이지의 아이디, 생성일자, 팬 수, 페이지에서 이야기하고 있는 사람들, 페이지에서 일어나고 있는 포스트에 대한 반응 정보 등이 포함된다. 게시물 정보에는 게시물 글 내용, 공유 수, 좋아요 수, 댓글 수, 및 댓글의 좋아요 수 등이 포함된다.Here, page information provided by the open graph API or post information of all fan pages may be collected twice or more every day. The page information includes the identity of the Facebook page, the date it was created, the number of fans, the people who are talking on the page, and the response to the posts that are happening on the page. Post information includes post content, number of shares, likes, comments, and likes of comments.
이상에서와 같이 수집된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수치적으로 평균화한 평균값 및 표준편차 값을 산출한다(S120). 도 4를 참고하여 설명하면, 수집된 반응 정보 중에서 각 콘텐츠가 공유(shares)된 수를 모두 더하여 콘텐츠의 수로 나누어 평균값을 구한 후, 평균값을 이용하여 표준편차 값을 구한다.The average value and the standard deviation value obtained by numerically averaging the reaction information for the collected plurality of contents are calculated (S120). Referring to FIG. 4, a sum of the number of shares of each content is divided by the number of contents in the collected reaction information to obtain an average value, and a standard deviation value is obtained by using an average value.
그리고 평균값 및 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출한다(S140). 즉, 아래 [수학식 1]에서와 같이 평균값과 표준편차 값을 이용하여 페이스 북상의 기업의 팬 페이지에 공개된 각각의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 표준화한 표준화 값을 산출한다.The rank of each content is calculated using the average value and the standard deviation value (S140). That is, the standardization value obtained by standardizing the reaction information for each content published on the fan page of the company on the facebook is calculated using the average value and the standard deviation value as in Equation (1) below.
상기 [수학식 1]에서 slikes는 포스팅된 각 콘텐츠의 좋아요 표준화 값, scomments는 포스팅된 각 콘텐츠의 댓글 표준화 값, 그리고 sshares는 포스팅된 각 콘텐츠의 공유 표준화 값을 나타낸다.In Equation (1), s likes represents a liked standardization value of each posted content, s comments represents a comment normalization value of each posted content, and s shares represents a shared standardization value of each posted content.
그리고 산출된 표준화 값을 아래 [수학식 2]에서와 같이 팬 페이지의 팬(Fan) 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출한다.The calculated standardized value is divided by the fan number of the fan page as shown in the following equation (2) to calculate the ranking for each content.
상기 [수학식 2]에서 Spoint는 최종 변수값을 나타내며, 팬수는 팬 페이지의 팬 수를 나타낸다. 이상과 같이 산출된 최종 변수값을 도 4에 나타낸 바와 같이 분류하여 각 콘텐츠의 순위를 산출할 수 있다.In Equation (2), S point represents the final variable value, and the fan number represents the fan number of the fan page. The final variable values calculated as above can be classified as shown in FIG. 4, and the ranking of each content can be calculated.
산출된 순위를 시각화하여 표시한다(S160). 이때, HTML5를 이용하여 산출된 순위를 시각화할 수 있는데, 수집된 날짜에 맞는 수치 데이터에 연속적으로 저장하여 시계열 분석이 가능한 데이터를 재 생성한다. 또한, 과거에 수집되었던 수치들도 매일 수집 및 분석을 통해 실시간으로 새로운 정보를 기록한다.The calculated ranking is visualized and displayed (S160). At this time, it is possible to visualize the ranking calculated using HTML5, and continuously reproduces the data that can be analyzed in time series by continuously storing the numerical data corresponding to the collected date. In addition, records collected in the past are recorded daily in real time through daily collection and analysis.
이상과 같이 수집한 페이지 정보와 게시물 정보를 이용하여 Spoint를 측정하여 특정 기간, 특정 회사, 혹은 다수 회사의 게시물에 대한 순위를 측정할 수 있다.
As described above, the S point can be measured using the collected page information and the post information to measure the ranking of posts of a specific company or a plurality of companies.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 이용하는 분석시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.FIG. 5 is a conceptual diagram schematically illustrating a configuration of an analysis system using a viral marketing effect analysis method according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 바이럴 마케팅 효과 분석방법을 이용하는 분석시스템은 복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n), 기업 단말장치(220), 및 페이스 북 서버(240)를 포함한다. 여기서, 기업 단말장치(220)는 콘텐츠 제공부(221), 반응정보 수집부(223), 및 순위 산출부(225)를 포함한다.5, an analysis system using the viral marketing effect analysis method of the present invention includes a plurality of user terminal devices 200-1, 200-2, ..., 200-n, an
복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n)는 노트북, 데스크 탑, 태블릿 PC, 혹은 스마트폰과 같은 단말장치이다. 복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n)를 통해 페이스 북과 같은 소셜 네트워크 서비스를 이용할 수 있다.The plurality of user terminal devices 200-1, 200-2, ..., 200-n are terminal devices such as a notebook, desktop, tablet PC, or smart phone. A social network service such as Facebook can be used through a plurality of user terminal devices 200-1, 200-2, ..., 200-n.
기업 단말장치(220)의 콘텐츠 제공부(221)에서 생성된 복수의 콘텐츠를 페이스 북 서버(240)로 전송하여 공개 설정을 한다. 콘텐츠 제공부(221)에서 생성된 복수의 콘텐츠는 페이스 북에 생성된 'L' 기업의 팬 페이지에 게시된다. 팬 페이지에 게시된 복수의 콘텐츠는 팬 페이지에 팬으로 등록된 사용자가 모두 볼 수 있도록 공개 설정된다.The plurality of contents generated by the
페이스 북 사용자들 중 'L'기업의 팬으로 등록된 사용자는 복수의 사용자 단말장치(200-1,200-2,...,200-n)를 통해 'L'기업의 팬 페이지에 게시된 복수의 콘텐츠에 대해 반응할 수 있다. 즉, 제1사용자가 제1사용자 단말장치(200-1)를 통해 소정 콘텐츠에 대해'좋아요'를 클릭하거나, 댓글을 남기거나, '공유'를 클릭하면, 제1사용자와 친구 사이인 제2사용자는 제2사용자 단말장치(200-2)를 통해 상기 콘텐츠를 볼 수 있게 된다.A user who is registered as a fan of an 'L' company among Facebook users can receive a plurality of users' fan pages posted on a fan page of an 'L' company through a plurality of user terminal devices 200-1, 200-2, You can respond to content. That is, when a first user clicks on 'like', leaves a comment, or clicks on 'share' for a predetermined content via the first user terminal 200-1, The user can view the content through the second user terminal device 200-2.
기업 단말장치(220)의 반응정보 수집부(223)는 페이스 북 서버(240)에서 제공되는 오픈 그래프 API를 이용하여 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수집한다. 오픈 그래프 API는 페이스 북 사용자가 취하는 행동(Action)을 통해 일어나는 일련의 활동을 설정할 수 있는 기능이다. 본 발명에서는 오픈 그래프 API를 이용하여 팬 페이지에 공개된 콘텐츠들에 대한 공유(shares), 좋아요(likes), 및 댓글(comments)의 수를 수집한다.The response
기업 단말장치(220)의 순위 산출부(225)는 반응정보 수집부(223)에서 수집된 반응 정보를 수치적으로 평균화한 평균값 및 평균값을 통해 표준편차 값을 산출한다. 그리고 평균값 및 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출한다.The ranking
본 발명의 일실시예에서는 소셜 네트워크 서비스로 페이스 북을 예로 들었으나 트위터나 블로그 등에 적용되는 것도 가능하다.
In an embodiment of the present invention, Facebook is used as a social network service, but it is also applicable to a Twitter or a blog.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. It can be understood that it is possible.
200-1,200-2,...,200-n : 복수의 사용자 단말장치
220 : 기업의 단말장치
221 : 콘텐츠 제공부
223 : 반응정보 수집부
225 : 순위 산출부
240 : 페이스 북 서버200-1, 200-2, ..., 200-n: a plurality of user terminal devices
220: Enterprise terminal device 221: Content provider
223: reaction information collecting unit 225: Rank calculating unit
240: Facebook Server
Claims (7)
상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 수치적으로 평균한 평균값 및 표준편차 값을 산출하는 단계;
상기 평균값 및 상기 표준편차 값을 이용하여 각각의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계; 및
산출된 순위를 시각화하여 표시하는 단계;를 포함하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.Collecting reaction information for a plurality of contents disclosed on the social network service using an API (Application Programming Interface) provided in the social network service;
Calculating a mean value and a standard deviation value obtained by numerically averaging the reaction information for the plurality of contents;
Calculating a ranking for each content using the average value and the standard deviation value; And
And visualizing and displaying the calculated rankings.
상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는,
상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보를 표준화한 표준화 값을 각각 산출하는 단계; 및
상기 표준화 값을 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 웹 페이지의 팬(Fan) 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of calculating a ranking for the plurality of contents comprises:
Calculating standardized values of standardized reaction information for a plurality of contents published on the social network service using the average value and the standard deviation value; And
And dividing the standardized value by the number of fans of a web page providing the plurality of contents, and calculating a rank for each content.
상기 소셜 네트워크 서비스는 페이스 북이며, 상기 복수의 콘텐츠에 대한 반응 정보에는 좋아요, 댓글, 및 공유가 포함되는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.The method according to claim 1,
Wherein the social network service is Facebook, and the reaction information for the plurality of contents includes the likes, comments, and sharing.
상기 복수의 콘텐츠는 상기 페이스 북 상의 기업의 팬 페이지에서 기 선택된 콘텐츠인 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.The method of claim 3,
Wherein the plurality of contents are contents previously selected on a fan page of an enterprise on the facebook.
상기 복수의 콘텐츠들에 대한 순위를 산출하는 단계는,
상기 평균값과 상기 표준편차 값을 이용하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 각각의 콘텐츠에 대한 좋아요, 댓글, 및 공유 각각을 표준화한 표준화 값을 산출하는 단계; 및
상기 좋아요, 댓글, 및 공유에 대한 표준화 값을 모두 더한 후, 상기 복수의 콘텐츠를 제공하는 팬 페이지의 팬 수로 나누어 각각의 콘텐츠에 대한 순위를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.The method of claim 3,
Wherein the step of calculating a ranking for the plurality of contents comprises:
Calculating a standardized value by standardizing each of the likes, comments, and shares of each content published on the social network service using the average value and the standard deviation value; And
Dividing the standardized values for the likes, comments, and shares by the number of fans of the fan pages providing the plurality of contents, and calculating a ranking for each content. How to Analyze Viral Marketing Effect of.
반응 정보를 수집하는 단계는,
매일 2회 이상 상기 오프 그래프 API에서 제공하는 페이지 정보 및 모든 팬 페이지의 게시물 정보를 수집하는 단계인 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.The method according to claim 1,
The step of collecting the reaction information includes:
And collecting page information provided by the off-graph API and post information of all fan pages at least twice a day.
상기 페이지 정보에는 페이스 북 페이지의 아이디, 생성일자, 팬 수, 페이지에서 이야기하고 있는 사람들, 및 페이지에서 일어나고 있는 포스트에 대한 반응 정보가 포함되며, 상기 게시물 정보에는 게시물 글 내용, 공유 수, 좋아요 수, 댓글 수, 및 댓글의 좋아요 수가 포함되는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서비스의 바이럴 마케팅 효과 분석방법.The method according to claim 6,
The page information includes the ID of the Facebook page, the date of creation, the number of fans, the people who are talking on the page, and the response information about the post occurring on the page. The post information includes the content of the post, , The number of comments, and the likes of comments.
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