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A Study on the Relationship between Customer Online Review Activities and the Types of Online Photos in Franchise Brands : An Empirical Study of Offline Café Brands

초록

The purpose of this study is to understand why visitors of franchise cafes take and share photos, and how different types of photos express interest in the brand. The importance of image research is increasingly recognized, highlighting that information in images provided with text reviews plays a key role in enhancing consumers' purchase intentions and interest in brands. This study focuses on online reviews as a form of customer online interests, reflecting informed consumer decisions and interest in brands or products. Based on this, the study measures the level of brand interest through the number of reviews and analyzes how consumer interest in the brand varies according to specific image types, using store-level data. This research employs the deep learning YOLOv8 model and an additionally trained custom YOLO model to detect objects in each image and classify the image types based on this. This approach systematically manages the diversity and complexity of objects within images, minimizing the mutually exclusive problems of image classification. According to the results of this study, it was confirmed that different types of images influence consumers' interest in the brand. In particular, it was found that consumers sharing their experiences and product satisfaction through images in franchise cafes positively impacts the volume of reviews. This study emphasizes the importance of image information in consumer interests and interest in brands.

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초록

본 연구의 목적은 프랜차이즈 카페 방문객들이 왜 사진을 찍고 공유하는지, 그리고 사진 유형별로 어떻게 브랜드에 대한 관심을 표현하는지를 이해하는 것이다. 이미지 연구의 중요성이 점차 증가하고 있으며, 이는 텍스트 리뷰와 함께 제공되는 이미지의 정보가 소비자들의 구매 의도와 브랜드에 대한 관심을 높이는데 중요한 역할을 한다는 사실을 명확하게 보여준다. 다양한 형태의 소비자 참여 중 온라인 리뷰가 정보에 입각한 소비자 결정과 브랜드나 제품에 대한 관심을 반영한다는 점에 주목한다. 이를 바탕으로, 리뷰 수를 통해 브랜드에 대한 관심 정도를 측정하고, 특정 이미지 유형에 따라 브랜드에 대한 소비자의 관심도가 어떻게 변화하는지 매장 수준의 데이터를 통해 분석한다. 본 연구는 딥러닝 방식인 YOLOv8 모델과 추가적으로 학습한 커스텀 YOLO 모델을 사용하여, 각 이미지마다 등장하는 객체를 감지하고 이를 기반으로 이미지 유형을 분류한다. 이러한 접근 방식은 이미지 내 객체의 다양성과 복잡성을 체계적으로 관리하며, 이미지 분류의 상호 배타적인 문제를 최소화한다. 본 연구의 결과에 따르면 이미지 유형별로 소비자의 브랜드에 대한 관심도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 프랜차이즈 카페에서 소비자들이 자신의 경험과 제품 만족도를 이미지로 공유하는 것이 리뷰 볼륨에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 소비자 참여와 브랜드에 대한 관심도에서 이미지 정보의 중요성을 강조한다.

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목차

1 Introduction 2
2 Literature Review 4
3 Research Model and Variables 12
4 Empirical Studies 17
5 Conclusion 27
References 31

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