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본 연구는 T-commerce 산업의 양적 성장과 최근 채널의 다양성으로 인해 급증하고 있는 빅데이터 정보에도 불구하고 이를 전략적으로 활용하기 위한 연구가 매우 미흡한 상황에서 지난 21년간 미디어에 나타난 T-commerce 관련 기사에 대한 빅데이터 분석으로 형태소 기반 키워드를 추출하고 이를 바탕으로 의미연결망 분석을 실시함으로써 T-commerce 산업에 대한 주요 관심사가어떻게 변화하였으며, 변화에 따른 전략적 대안은 무엇인지 살펴보고자 하였다. 연구 결과, T-commerce의 성장 과정은 크게 준비기, 도입기, 성장기와 같이 세 단계로 구분할 수 있으며, 준비기는 ‘정보 제공성’, ‘다양성’, ‘사업 추진성’ 등 3개의 클러스터, 도입기는 ‘활동성’, ‘편리성’, ‘변동성’ 등 3개의 클러스터로 구분되었다. T-commerce 산업이 본격적으로 성장하기 시작한 최근 5년간의 성장기에는 이전 단계에 비해 T-commerce 관련 단어의 노출 빈도수도 급격히 늘어나고 경쟁이 치열해짐에 따라 소비자의 만족도 제고를 위한 다양한 기사들이 등장하였고, ‘유용성’, ‘편의성’, ‘경제성’, ‘신뢰성’등 4개의 클러스터로 구분됨을 확인하였다. 실무적으로는 CONCOR 분석에서 형성된 유용성, 편의성, 경제성, 신뢰성 등 4개의 클러스터 중에서 단어 집중도가 높게 나타난유용성과 편의성을 제고하는데 마케팅 역량을 집중해야 함을 시사하고 있다.
Despite the rapid increase in big data information due to the quantitative growth of the T-commerce industry and the diversity of channels, this study extracted morpheme-based keywords from big data analysis on T-commerce-related articles in the past 21 years. As a result of the study, T-commerce’s growth process could be largely divided into three stages: preparation, introduction, and growth. It was confirmed that it was divided into three clusters in the preparation period: ‘information provision’, ‘diversity’, and ‘business propulsion’, three clusters in the introduction period: ‘activity’, ‘convenience’, and ‘reliability’, and four clusters in the growth period: ‘usefulness’, ‘convenience’, ‘economy’, and ‘reliability’. In practice, it suggests that marketing capabilities should be focused on improving the usefulness and convenience of high word concentration among the four clusters of usefulness, convenience, economy, and reliability formed in CONCOR analysis.
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T-commerce, Big Data, Semantic Network Analysis
