earticle

영어

Mixture model is to unmix the sample, to identify the segments, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each segment. Although the applications of the mixture model for segmentation are well documented in academic field, the report of application of mixture model to a film market in practice has been relatively rare. The researcher aims to try to full this gap by applying a mixture model to a regional wide survey data for the first time in Korean film market. The researcher has conducted the film consumption survey in 2004. The BIC (Bayesian Information Criteria) shows the best explanatory index at the six segments such as light users, medium users, heavy users, and mania. Each segments show different contents choice criteria, preferred contents and genre, demographical characteristics as well as promotion tool. Also the researcher finds that there is a significant consumption and source difference between on- and off-line film information.
Therefore, the researcher could develop marketing promotion program for each segment. We hoped that the segments respond uniquely to marketing effort and show higher customer satisfaction index. Although we can not conclude the direct relation between implementation of mixture model and customer satisfaction index, the implementation of the result of mixture model supports that the film marketers can allocate marketing expenditures and efforts comprehensively and save reasonable marketing cost.

한국어

본 연구의 목적은 서울보다 상대적으로 프로모션의 정도가 약한 지방관객개발을 위한 세분시장별로 가장 효과적인 프로모션 수단을 추출하는데 있다. 이를 위해 지방관객 200명을 대상으로 영화관람 행태변수 및 실제 관람행동을 측정하여, 이를 혼합모델에 적용하였다.
본 연구의 결과는 이 편의표본의 경우에는 6개의 각기 관람행태가 세분시장이 존재하며, 이들 간에 효율적인 영화프로모션에 차이가 발견되었다. 이를 통해 학술적으로는 영화산업에서 상대적으로 연구 성과가 축적되지 않았던 영화프로모션영역에서 세분시장별로 효율적인 영화프로모션 수단을 추출할 수 있는 방법론인 혼합모델을 제시했다는 연구 성과가 있으며, 실무적으로는 영화관람 행태(선호 장르, 관람 편수 등)별로 적합도가 높은 영화프로모션유형을 추출해 냄으로써, 지방관객개발을 위한 효율적인 프로모션 수단 선택 및 프로그램 수립을 가능하게 할 수 있는 기회를 제시하였다.