텍스트 마이닝을 활용한 프리미엄 자동차 브랜드에 대한 소비자 반응 분석

Abstract

최근 몇 년 사이 수입자동차의 국내 판매량은 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 이에 따라 국산자동차 브랜드의 자동차 판매량은 상대적으로 감소하는 실정이다. 이로 인해 국산자동차 브랜드의 약화를 우려하는 자동차 시각이 나타나며 이에 대한 대책 여부에 관심이 기울어지고 있다. 본 논문에서는 국내 브랜드의 판매 감소 추세를 파악하기 위해 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 프리미엄 자동차 브랜드의 소비자의 반응을 파악하고자 한다. 이를 위해 미국의 자동차 커뮤니티인 KBB(Kelly Blue Book)와 Edmunds에서 Benz, BMW, Audi, Genesis의 4개의 프리미엄 자동차 브랜드의 소비자리뷰 총 173개의 자료를 수집하였다. 각 브랜드별 소비자 리뷰 평가 점수의 차이가 존재하는지 확인하기 위해 ANOVA를 시행하고, 또한 173개 소비자리뷰를 대상으로 텍스트 전처리과정 및 키워드 추출을 실시하여 키워드 빈도 분석을 수행하고자 한다. 출현빈도가 높은 상위 500개의 단어를 선별하여 이 중 상위에 랭크된 감성어, 기능어를 선택하여 분석하는 것을 목표로 한다. 감성사전을 구축하여 활용하고, 자동차 소비자 리뷰에 포함되는 감정어휘를 선별하여 감성사전에 추가하는 작업을 수행하도록 한다. 감성어의 출현 비율의 ANOVA를 수행하고, 자동차 관련 기능 단어 중 출현빈도가 높은 단어를 선별한 후 추가적인 분석을 수행하여 소비자 반응의 원인을 확인하고자 한다. 선택된 자동차 기능 관련 단어의 출현 비율의 ANOVA를 수행하여 브랜드별 소비자 반응의 차이를 파악하는 것을 목표로 한다.;In recent years, the domestic sales volume of imported automobiles has been steadily increasing. As a result, automobile sales volume of domestic car brands has decreased relatively. In this paper, we analyze the consumer reaction of premium car brand in order to grasp the downtrend of domestic car brands sales using text mining technique which is one of the big data analysis techniques. To analysis, data were collected a total of 173 consumer reviews of four premium car brands - Benz, BMW, Audi, and Genesis on KBB(Kelly Blue Book) and Edmunds which are the US automotive community. The ANOVA result for consumer’s rating presents there is no significant difference in consumer review rating by brand. But the ANOVA with word count rate result for 13 words which are sentiment words and feature words presents there is a difference in the consumer response by brand.