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유로 2008 독일-스페인 결승 경기 분석

64호 (2010년 9월 Issue 1)

장영재 장영재
장영재
카이스트 산업및시스템공학과 교수

필자는 MIT공대에서 박사학위를 받고 미국 반도체 메모리 제조사인 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)에서 4년간 근무하며 공장 자동화 및 운영 관련 업무를 수행했다. 현재 카이스트 산업 및 시스템공학과 교수로 재직 중이며 카이스트 제조 피지컬 AI연구소장을 담당하고 있다. 스마트 팩토리, AI 기반 물류 자동화, 제조 디지털 트윈, 제조 피지컬 AI가 주요 연구 분야다. 2020년에 AI 기반 스마트팩토리 스타트업인 카이스트 연구소 기업 ‘다임 리서치’를 설립했다.
yjang@kaist.ac.kr
유로 2008 독일-스페인 결승 경기 분석

문제의식: 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어를 비즈니스에 적극적으로 활용하려면 어떻게 해야할까?
참조 연구: 네트워크 분석을 통해 연결 고리의 복잡성을 명료하게 풀 수 있다. 대표적인 사례가 축구다. 야구와 달리 축구에서는 득점에 대한 기여도를 명확하게 파악하기가 쉽지 않다. 그러나 네트워크 분석으로 가려낸 최고의 선수는 실제 최고 선수 리스트와 큰 차이가 없었다. 즉, 전체를 구성하는 개인의 영향력을 파악하는 중앙성(Betweenness Centrality)을 분석하면 시간끌기용 패스와 득점으로 이어진 패스를 구분해내 선수들의 공헌도를 쉽게 파악할 수 있다.

솔루션: 소셜 미디어에 네트워크 분석을 결합하면 파괴력을 가진 마케팅 툴이 나온다. 이 분석을 애널리틱스(Social Media Analytics)나 소셜 네트워크 애널리틱스(Social Network Analytics)라고 한다. 소셜 미디어에서는 개인이 다른 개인과 어떤 관계를 형성하는지, 정보가 어떤 경로를 통해 형성되는지 등을 파악할 수 있다. 특히 고객관계관리(CRM)의 수준을 향상시킬 수 있다. 친구 간 인맥 연결 고리를 통해 잠재 고객을 찾아내고, 이들의 취향에 맞는 제품을 제시해 기존 CMR의 한계를 극복할 수 있다.

키워드: 소셜 미디어 분석, 소셜 네트워크 분석, 네트워크 분석, 데이터 마이닝