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영어

This study collected marketing research keywords published in KCI-listed journals from 2000 to 2025 and systematically analyzed temporal marketing trends using text mining and word embedding based approaches. The research period was divided into four stages initial adoption, diffusion, maturity, and post-transition and keyword frequency analysis along with LDA topic modeling were applied to derive the main thematic flows. The results revealed that major keywords and strategic focuses shifted in line with technological changes of each era, such as digital transformation, the adoption of AI technologies, and the utilization of metaverse and virtual spaces. Furthermore, six strategic clusters were identified: performance and organizational strategies, emotion-based consumer responses, customer loyalty and relationship marketing, behavior induction and attitude marketing, brand trust and social responsibility, and decision-making and information-processing strategies. This study provides an in-depth understanding of the multidimensional structure of marketing research through data-driven semantic analysis and suggests that the findings can offer practical and integrative insights for future marketing strategy development.

한국어

본 연구는 2000년부터 2025년까지 KCI 등재 학술지에 게재된 마케팅 연구 키워드를 수집하여 텍스트 마이닝과 워드 임베딩 기반 분석을 통해 시기별 마케팅 트렌드를 체계적으로 분석하고자 한다. 시기별 로 초기 도입기, 확산기, 성숙기, 포스트 전환기로 구간을 구분하고, 키워드 빈도 분석 및 LDA 토픽 모 델링을 적용하여 주요 연구 주제 흐름을 도출하였다. 분석 결과는 디지털 전환, AI 기술 도입, 메타버 스 및 가상 공간 활용 등 시대별 기술 변화에 따라 주요 키워드와 전략적 초점이 변화하는 양상을 보 였다. 또한, 성과 및 조직 전략, 감성 기반 소비자 반응, 고객 충성도 및 관계 마케팅, 행동 유도 및 태 도 마케팅, 브랜드 신뢰 및 사회책임, 의사결정 및 정보처리 전략 등 여섯 가지 주요 전략 클러스터가 도출되었다. 본 연구는 데이터 기반 의미 분석을 통해 마케팅 연구의 다차원적 구조를 심층적으로 규 명하였으며, 향후 마케팅 전략 수립에 있어 실질적이고 통합적인 인사이트를 제공할 수 있음을 시사한다.