스토리 기반 컨텐츠를 위한 시장성 평가 모형 : 영화 시나리오의 시장 성과 예측을 중심으로 :영화 시나리오의 시장 성과 예측을 중심으로

정재학; 어지연

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정재학 어지연

저널정보: 한국마케팅학회 마케팅연구 마케팅연구 제25권 제2호

발행연도: 2010.6

수록면: 65 - 88 (24page)

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영화, 소설, 온라인 게임과 같이 스토리를 기반으로 한 문화 콘텐츠의 경우, 제품 속성을 기반으로 콘텐츠의 시장 성과 즉, 고객들이 제품에 대해 느끼는 제품 가치를 분석하거나 매출을 예측하기 위한 연구는 극히 부족한 상태이다. 본 연구는 기존 제품 가치 모형을 적용하기 어렵게 하는 스토리 기반 콘텐츠의 두 가지 특성, 즉 제품 가치 경험치가 경험 과정에서 시간에 따라 변하며(제품 가치 변동성), 제품 핵심 속성인 스토리를 정량적으로 표현하기 어렵다 (제품 속성의 정성적 특성)는 특성을 고려하여, 스토리 정보(story information)를 이용한 스토리 기반 콘텐츠의 시장 성과 연구 모형을 2단계 모형으로 개발하였다. 스토리 특성이 제품 가치에 미치는 주 효과를 모형 1(수준 1)로 다루고, 더 나아가 제작 인력의 역량과 관객의 영화 관람 후 최종 가치 인지 효과가 시장 성과에 미치는 영향을 영화 스토리와의 상호작용 효과로 모형 2(수준 2)로 고려한 2단계 로그 선형 회귀모형을 개발, 제시하였다. 실증 분석을 위해 영화 스토리(시나리오)가 제작된 시점에서 2004년도부터 2008년도까지 5년간 개봉된 영화 중 총 68편의 영화 스토리(시나리오)에 대해 각 영화 별로 20대 남녀 일반인 20명에서 30명이 각 시나리오 장면(scene) 별로 극적 재미 수준을 5점 척도로 평가한 자료를 이용하여, 해당 영화의 투자와 제작 여부를 결정하기 위한 시장 성과 실증분석을 하였다. 본 연구는 첫째, 스토리 기반 콘텐츠의 경우, 소비 경험이 발생하는 시간에 따라 변동하는 해당 스토리의 제품 가치는 스토리의 어떤 특성에 의해 결정되는 지를 알아 보았고, 둘째, 시장 성과에 영향을 미치는 스토리 특성 변수를 개발하고, 이 스토리 특성을 이용하여 스토리 기반 콘텐츠의 시장 성과를 분석, 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 셋째, 실증 분석을 통하여 대표적인 스토리 기반 콘텐츠인 영화 시나리오의 제품 가치와 매출을 평가 예측하고 이 결과를 이용하여 시장성 제고 관점에서 바람직한 스토리의 구조적 특징을 밝히고 있다. 본 연구가 학문적으로 기여 하는 바는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 스토리를 제품 가치 관점에서 연구한 최초의 연구이며, 둘째, 스토리 특성을 계량적으로 측정할 수 있는 주요 변수들 (예를 들면, 극적 전환기울기와 극적 리듬 등)을 개발하여, 스토리 특성이 제품 가치에 미치는 영향을 계량적 분석이 가능하도록 하였다. 셋째, 스토리 특성을 이용하여 스토리 기반 콘텐츠의 시장 성과를 예측할 수 있는 방법을 처음으로 제시하였다. 마지막으로 본 연구의 가장 중요한 가치는, 영화 뿐만이 아니라 음악, 놀이공원, 온라인 게임 등 많은 제품과 서비스들이 시간에 따라 동일하지 않은 수준의 가치를 소비자에게 제공하는 경우가 많은 데, 소비 경험 후 소비자가 평가, 인지하는 총체적 제품 가치 형성에 소비 과정에서 경험하는 제품 가치 변동이 어떻게 반영되는 지에 대한 정보를 제공하였다.

Movie studios/productions in Korea have to choose among thousands of scenarios to invest or product new movie in the scenario stage. We propose, to our best knowledge, the first model to help studios/productions evaluate scenarios for forecasting the market performances of the movie based on the scenario. The objective of our study is to provide a marketability forecasting model for story-based culture content. The production process of a movie can be described with the following 3 phases. The first phase is to develop a story(scenario), the second phase is to visualize the story(film production), and the last phase is to market this movie to movie goers. At each phases of the production process, a movie studio is faced with the following three key important decisions: Firstly, the studio should decide whether to invest(make) the movie or not.(a Go/No Go decision). If they decide to make a movie based on the story, the second decision is to hire/select human resources for visualizing the story(movie making) the production of this movie such as a director, actors/actresses(human resources decision). Given the human resources, they estimate the associated costs such as movie manufacturing costs and marketing expenses and, finally, decide the level of investment(investment decision). Basically, the value of a movie is determined by two factors: (1) how good the story of the movie is(the value of the movie scenario) and (2) how well people involved in the movie production make the movie(the capability of human resources). Therefore, we develop a two-level hierarchical Bayesian log-linear model framework to predict the market value of a story and the associated movie, and to understand the contributions of the two major factors to the market performances of the movie by modeling the value of a movie according to the 3 phases of movie production. First, we classify story characteristics into two categories: scene-based story characteristics and structure-based story characteristics. Based on that, we develop four major predictors for story characteristics as product attributes, which can measure effect, recency effect, dramatic rhythm effect, and dramatic slope effect. Second, we propose a bi-variate log-linear regression model to analyze the contributions of those story characteristics on the marketability of story-based content. Our two-level model considers the influences of story characteristics on product values and sales with level 1 model and also considers the effects of the capabilities of directors, actors & actresses, and movie studios as an interaction effects via level 2 models. We use three major datasets: (1) 20 to 30 movie viewers` ratings on each scene of 68 movie scenarios before viewing the movie, obtained for five years, (2) 2 different types of market performance data(movie viewers` overall evaluations on movies and the number of viewers in the market), and (3) the capabilities of movie directors, of actor and actress, and of movie studios. First, consumers`scene-by-scene rating data were collected by the biggest movie studio, CJ Entertainment, in Korea. Themovie studio randomly selected and asked them to evaluate 68 movie scenarios that the movie studio had invested and produced from 2004 to 2008, by questioning how much each scene is favorable on a scale from 1 to 5 right after reading the each scene from movie goers` perspective. The data obtained from this survey were used for the movie studio to decide whether to invest money to make a movie with this scenario in a real situation. Secondly, we used the competitiveness(? pervious performances) of actors/actresses, directors, and movie studios, measured by their previous market performances such as their award records and the viewership of movies they were involved in as product attributes. These data were collected from the Korean Film Council(www.kofic.or.kr) and Korean Movie Database(www.kmdb.or.kr). Lastly, we used consumers`overall ratings for their satisfaction level and viewership for box office performance(of Metropolitan Seoul and rural area). Consumers` ratings are 10 point-scaled posted in No. 1 portal site, Naver Movie(movie.naver.com) and No. 1 movie review site, Maxmovie (www.maxmovie.co.kr). Also, movie viewrships was obtained from Korean Film Council (www.kofic.or.kr) and Korean Movie Database(www.kmdb.or.kr). We employ standard hierarchical Bayesian approach to the model estimation. We conducted an empirical analysis by applying our model to the dataset via MCMC simulation. The posterior distribution, which has to be drawn up using a configured prior distribution, is difficult to derive through mathematical calculation. Therefore, this paper employs the MCMC(Markov Chain Monte Carlo) simulation method using the Gibbs Sampler(Gelfand and Smith, 1990) to estimate the model parameters(Allenby, Arora, and Ginter, 1995; Cattin, Gelfand, and Danes, 1983). We have found some important empirical results for movie studios/investors who seek for a systematic approach to evaluating movie scenarios for movie production decision. The empirical results show that the 4 major story characteristics play important roles for the market values of story-based content. Our study makes four methodological and theoretical contributions to the literature on product utility studies, story-based culture content development, and movie demand forecasting studies. First, our study develops the first marketability forecasting model for story-based content, which has never been studied in the marketing literature. Second, we introduced and developed the important story characteristics, which are the major ingredients for story values. These variables can be used for studies on any type of story-based content from marketers` perspectives. Third, we provide some empirical information on a new question critical for the study of story-based products: how a consumer evaluates story-based content of which values vary over consumption periods. Finally, our study provides a method for movie studios/investors who seek for a systematic approach to evaluating movie scenarios for movie production decision.

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