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정교화 가능성 모델에 근거한 최적의 온라인 리뷰 디자인
Optimizing Online Review System Based on Elaboration likelihood model

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Authors
황유진
Advisor
김진교
Major
경영대학 경영학과
Issue Date
2014-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
정교화 가능성 모델온라인 리뷰컨조인트분석SUR(Seemingly Unrelated Regression)Elaboration Likelihood ModelOnline Review SystemConjoint Analysis
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 경영학과, 2014. 8. 김진교.
Abstract
본 연구는 향후 기업이 온라인 사이트를 방문하는 소비자 특성에 맞는 온라인 리뷰 시스템을 구성할 수 있도록 정보전달자(리뷰 작성자)의 특성(전문성)과 정보(리뷰 메시지)의 특성(별점의 존재여부, 메시지의 질, 메시지 내용이 긍정적인지 부정적인지 여부, 비교구문의 존재여부, 결론 구문의 존재여부)이 온라인 리뷰를 보는 정보수용자(소비자)의 특성에 따라 영향력이 어떻게 달라지는지 살펴보았다.
이 때, 정보처리 동기와 정보처리 능력으로 대표되는 정보수용자의 특성에 따라 정보처리경로가 변화한다는 정교화 가능성 모델 (Elaboration likelihood model, ELM)을 적용하여, 정보수용자의 특성은 정교화 가능성이 높은 경우와 정교화 가능성이 낮은 경우로 구분하여 비교하였다.
본 연구는 가상의 온라인 리뷰 메시지 자극을 제시한 설문으로 이루어졌으며, 메시지 자극은 컨조인트 디자인에서 얻은 연구 속성들의 조합으로 썬크림 상품에 대한 리뷰 메시지를 제시하였다. 구체적으로는, 자외선 차단기능, 유수분 밸런스, 가격을 언급하거나 브랜드 인지도, 주변 지인들의 사용정도, 피부 커버력을 언급하였다. 분석은 설문결과를 바탕으로 multivariate regression 모델을 세워 SUR(Seemingly Unrelated Regression)로 추정한 후 이루어졌다.
본 연구 결과, 정보전달자의 전문성, 별점의 존재여부, 비교구문의 존재여부는 두 집단의 설득에 아무런 영향을 미치지 못했다. 하지만, 정교화 가능성이 낮은 사람들에게는 메시지의 질이, 정교화 가능성이 높은 사람들에게는 메시지의 질, 메시지의 내용, 결론구문의 존재여부가 설득에 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
This paper is constructed to help companies build an optimized online review system. Especially, it examines the importance of the expertise of writer and the message characteristics, like argument quality, framing of the message, existence of star rating, comparative claim, and conclusive claim.
At the same time, following the Elaboration likelihood model, respondents were divided into 2 groups: a group with high elaboration likelihood and a group with low elaboration likelihood. The utilities of writer characteristic and message characteristics were compared between 2 groups to let companies build an online review system based on the characteristics of the consumers who usually visit their website.
Data was collected through an online survey by showing 6 or 7 product review messages about sun block cream. The review messages were manipulated based on the combinations of studying variables which were obtained from conjoint design.
Multivariate regression model was used to model the variables and their utilities were estimated with SUR(Seemingly Unrelated Regression).
Results showed that the expertise of writer, existence of star rating and comparative claim had no effect on both high and low elaboration likelihood groups. People expected to have low elaboration likelihood were affected by argument quality. People with high elaboration likelihood were affected by not only argument quality, but also by framing of the message and existence of conclusion message.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/124514
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Appears in Collections:
College of Business Administration/Business School (경영대학/대학원)Dept. of Business Administration (경영학과)Theses (Master's Degree_경영학과)
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