[논문 리뷰] Going Viral: The Epidemiological Strategy of Referral Marketing

Sayantari Ghosh, Saumik Bhattacharya외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 08. 11.

Digital Marketing and Social Media참고 문헌 10인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 고객 참여를 전염 과정으로 간주하는 SIR 유형의 전염병학적 모델을 제안하여 바이러스성 추천 마케팅의 역학을 설명한다. 인centives, 동료의 기억상기, 신뢰, 브랜드 가치 등의 핵심 동기를 규명하고, 고객이 활성 공유 상태로 재진입할 수 있음을 입증하며, 기존의 한 방향성 S→I→R 흐름에 도전한다. 설문 조사(331명 참여)와 행동 전환의 수학적 모델링을 통해 실증적 근거를 제공한다.

ABSTRACT

By now, Internet word-of-mouth marketing has established its importance for almost every kind of products. When word-of-mouth spread of a marketing campaign goes viral, the success of its strategy has been proved to be path-breaking for the firms. The current study is designed to extend knowledge about customer response to these campaigns, and is focused on the motivations that lead them to different responses. Primary goal of this study is to investigate the reasons that drive this dynamics and to generate a justified theoretical framework of diffusion dynamics of viral marketing campaigns. A rigorous analysis of data obtained through a questionnaire-based survey helped us to understand how people, who are from different age group, sex and locations, define and evaluate the encounter with a referral campaign online, in similar and unique logical ways. The key finding was a conceptual framework of customer motivation which in turn dictates the dynamics of the campaign. We have identified important themes related to customer motives, like significance of: incentives and ease, inherent forgetting, reminders from peers compared to company's remarketing mails, trust and brand value etc. Drawing an analogy with differential equation-based models of infectious disease spread, this paper further provides some initial evidence that participation in viral marketing campaigns has several consumer related dynamical factors which can be incorporated in an epidemiological model for mathematical treatment, to indicate key operational factors in ensuring an effective spread of the marketing campaign.

연구 동기 및 목표

• 고객의 동기를 바탕으로 바이러스성 마케팅 캠페인의 확산 역학을 설명하는 이론적 프레임워크를 개발하는 것.
• 인centives, 신뢰, 동료의 기억상기 등 개인의 동기가 추천 캠페인에의 참가와 재참여에 어떻게 영향을 미치는지 조사하는 것.
• 특히, 전환 가능성이 있는 전이를 포함한 SIR 모델을 활용하여 고객 참가의 비선형적이고 비단조선적 행동을 수학적으로 모델링하는 것.
• 고객가 무역 상태에서 활성 상태로 재활성화되는 데 영향을 미치는 운영적 요인을 규명하여 캠페인 효과를 향상시키는 것.
• 설문 조사 데이터의 정성적 통찰과 정량적 수학적 모델링을 융합하여 추천 프로그램의 전략적 설계를 개선하는 것.

제안 방법

• 다양한 인구 통계적 배경을 가진 331명의 참가자를 대상으로 설문 조사하여 추천 캠페인에 대한 인식과 동기를 평가하는 것.
• 고전적인 SIR(Susceptible-Infective-Recovered) 전염병학적 모델을 바이러스성 마케팅에서의 고객 상태로 적응: S(잠재적 참가자), I(활성 공유자), R(잠재적 또는 회복된 사용자).
• 특히 R(회복/잠재 상태)에서 I(활성 상태)로의 전환 가능성을 도입하여, 동료의 기억상기나 친구의 성공 사례로 인한 재참여를 모델링하는 것.
• 설문 조사 데이터를 바탕으로 행동 전이를 정량화하기 위해 비율 상수(예: β는 감염률, γ는 회복률, δ는 재활성화율)를 포함하는 것.
• 블록 다이어그램 표현(그림 7b)을 사용하여 고객 상태 전이의 개념적 프레임워크를 시각화하고, 가중치가 부여된 화살표를 통해 동기 요인의 상대적 영향력을 나타내는 것.
• 설문 조사 데이터 분석을 통해 모델의 매개변수에 물리적 의미를 부여하며, 예를 들어 인센티브의 영향, 공유 용이성, 동료 추천에 대한 신뢰도 등을 분석하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 참여 및 추천 마케팅 캠페인에의 지속적 참여를 이끄는 주요 동기는 무엇인가?
• RQ2 동료의 기억상기와 친구의 성공 스토리는 추천 캠페인에서 잠재화된 참가자를 재활성화하는 데 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 기존의 한 방향성 SIR 모델은 바이러스성 마케팅의 역학을 어느 정도 설명할 수 있으며, 실제 고객 행동을 반영하기 위해 어떤 수정이 필요한가?
• RQ4 인센티브, 신뢰, 브랜드 가치는 추천 프로그램에서의 초기 채택과 장기적 참여에 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 기업이 신뢰할 수 있는 인맥(예: 공유할 수 있는 할인 쿠폰)을 통해 간접적인 기억상기 메시지를 제공함으로써 잃어버린 고객을 어떻게 재활성화할 수 있는가?

주요 결과

• 하리의 추천 캠페인에서 초기 고객의 상당수(77%)가 추천을 통해 확보되었으며, 이는 동료 기반 마케팅의 높은 효율성을 보여준다.
• 드롭박스는 15개월 동안 매 추천자에게 500MB의 보상을 제공함으로써 사용자 수를 3900% 증가시켜, 보상 기반 바이러스성 캠페인의 확장성을 입증했다.
• 하리의 초기 고객 중 77%가 추천을 통해 확보되었으며, 약 20,000명이 65,000명의 친구를 추천하여 강력한 네트워크 효과를 보였다.
• 연구 결과, 이전에 캠페인에서 탈퇴한 사용자 중 65%가 신뢰할 수 있는 친구가 큰 보상을 획득했을 경우 재참여할 것임을 확인하여, 높은 재활성화 잠재력을 보였다.
• 동료의 기억상기가 기업이 주도하는 재마케팅 이메일보다도 잠재화된 사용자를 재활성화하는 데 훨씬 더 효과적이었으며, 참가자의 60%가 친구의 연락을 핵심 유도 요인으로 지목했다.
• 모델은 복구된(R) 상태에서 활성(I) 상태로의 전환이 가능하다는 것을 지지하며, 기존의 불가역적 SIR 가정에 도전하고 더 정확한 캠페인 예측을 가능하게 한다.