커뮤니티의 구조적 특징이 사용자 이탈에 미치는 영향

Abstract

온라인 브랜드 커뮤니티는 소비자들 간의 사회적 교류가 일어나는 장소이자 기업의 고객 유지와 직접적인 관계를 맺고 있는 요소이다. 커뮤니티 내 사회적 상호작용은 고객들의 소속감 형성에 기여하며, 사회적 상호작용을 형성하는 커뮤니티의 구조를 어떻게 설계하는 지에 따라 상호작용을 강화하고 소비자의 이탈 가능성에 영향을 끼칠 수 있게 된다.

이에 따라 본 연구에서는 동일한 상품에 다수의 커뮤니티가 연관된 게임 산업 데이터를 활용하여 커뮤니티 구조 변수들의 영향을 분석하였다. 구성원들의 사회적 상호작용에 영향을 주는 구조 변수들을 추출하여 구성원의 이탈과의 관계를 살펴보았다. 또한 선행연구를 바탕으로 게임 플레이어들을 참여 동기에 따라 성취군과 경험군으로 구분하여 교호작용을 통해 커뮤니티 구조 변수들에 영향을 더 받는지에 대해 분석하였다.

연구 결과 커뮤니티의 크기, 커뮤니티 내 레벨 편차(포용성), 구성원들의 접속 강도, 서브 그룹의 크기 등의 변수가 대체로 이탈과 유의한 것으로 확인되었다. 또한 교호작용 연구에서는 외적 보상을 추구하는 성취군의 경우 레벨 편차와 서브 그룹 크기에서 유의한 반응을 보였다. 즉 커뮤니티의 구조적 변수들을 어떻게 설계함에 따라 구성원의 이탈에 유의한 영향을 끼칠 수 있으며, 이를 통해 이탈가능성을 예측가능한 것까지 확인하였다. 이에 따라 마케터는 구성원의 성향과 비중을 고려해 이탈을 감소시킬 기획을 할 수 있을 것이다.

Online brand community is a place where consumers interact with each other and an element that is directly associated with the companys customer retention. Social interactions within community contributes to the formation of a sense of belongings of customers. And how companies design the structure of communities affects social interactions between consumers and the possibility of consumers churn decision.

Accordingly, this study analyze effects of community structure variables with game data. Since multiple communities exists for the same game product, the data allows examining the influence of structural properties on social interactions and customer churn decision. Based on the previous marketing studies on game data, game players could be divided into experiencers and achievers by participation motivation. The interaction effect of community structure variables and groups shows which variables are meaningful for customer retention.

As a result of the study, it was confirmed that variables including community size, level deviation within community, access frequency and size of subgroup were significant for customer retention and leave. In the interaction study, the level deviation and subgroup size variable made distinction for achiever group who seeks compensation. Through MLE, it is possible to make the churn prediction with community structure variables. Thus, how community structure variables are designed could influence customer retention significantly and marketer would plan for customer retention considering the propensity of participant groups.