출처: 한국방송광고공사 - 광고연구
5. 연구결과
1) 평균도달률 백분율 오차
각 모델이 도달률을 예측하는 데 있어 얼마만큼의 오차가 생기는지, 모델 들이 테스트된 데이터 별로 표 1과 표 2에 요약되어 있다.
전반적으로 볼 때 모든 데이터에 대해 가장 정확하게 도달률을 추정할 수 있는 하나의 모델을 선택하기가 어렵다. MDD와 DMD는 SMRB 79년, 84년 각각의 데이터로 가장 정확한 도달률(2.77과 1.73)을 추정하였지만 전술한 대로 비대칭 삽입 매체 일정에는 적용을 할 수 없는 약점이 있다.
데이터 별로 보면 MDD, DMD, CANEX, CBD, HGD, MSAD, 모두 79년 SMRB 데이터로 검증하였을 때 상당히 정확한 도달률을 추정하는 것으로 판명되었고, ANOVA결과 9개 전체 모델간의 정확도 차이가 통계학 적으로 의미가 있게 판명되었다. 그러나 Tukey pairwise 비교의 결과는 전술한 6개의 우수한 모델끼리는 정확도에 있어 유의할 차이가 없는 것으로 관찰되었다(표 3참조).
84년도 SMRB 데이터에 대해서는 MSAD, HGD, MDD가 79년도 데이터에서 보다 정확도가 떨어지며 특히 MDD는 대칭 매체 일정(symmetrical media schedule)을 검증할 때라도 뉴질랜드의 AGB: McNair 데이터에 대한 도달률 추정의 정확도는 상당히 떨어지는 것으로 발견되었다. 다시 말해 MDD는 SMRB의 79년, 84년도 데이터에 대해서는 CANEX와 도달률 추정에 있어 중요한 차이가 없는데(표 3, 4참조) AGB: McNair 데이터에 대해서는 그 정확도의 차이가 통계적으로 의미가 있음이 발견되었다(표 5).
본 연구에서 새로 개발된 CBD는 SMRB 데이터에서도 상당히 양호한 정확도(3.12와 3.26)를 보여줬을 뿐 아니라 AGB 데이터에 대해서도 우수성을 보여주었다(1.89와 1.37).
이렇듯 각 모델이 모든 데이터에 대해 틀린 결과를 보여주는 점은 데이터 자체의 문화간 차이가 있음을 시사한다 하겠다. 특히 미국의 광고업계에서 가장 많이 사용되고 있는 BBD가 뉴질랜드의 데이터에 대해서는 상당히 저조한 결과를 보이는 것을 보더라도 매체의 발달이나 이용도에 있을 문화적 차이를 연구해 볼 필요성을 시사한다.
2) 평균 노출분포 백분율 오차
앞에서 살펴 본 AER이 노출률을 전체로 보고 평가한 오차인 반면, APE는 각 노출수준(0은 제외)마다 실제치와 추정치간의 차이를 평가해 보는 기준이라 하겠다. 따라서 삽입수가 많은 큰 매체 일정의 경우는 추정 오차를 증가시킬 소지가 많으므로 같은 모델의 APE수치가 AER보다 대개 크게 마련이다.
표 6과7에서 볼 수 있듯이 APE에 대해서는 CBD, MSAD, MDD와 CANEX가 전 데이터를 통해 우수한 것으로 검증되었다. 모든 모델을 한꺼번에 고려한 ANOVA 테스트에서 각 모델의 정확도간에 유의할 차이가 있음이 발견되었으나 세부적인 Tukey pairwise 비교에서는 앞에 나열한 우수한 모델 간에는 서로 중요한 차이가 없고, 다만 그 나머지 모델들(BBD, HBBD, HGD, PBD)과는 정확도에 유효한 차이가 있음이 판명되었다(표 8~11).
MSAD모델이 84년도 SMRB에 대해 정확도(20,58)가 약간 떨어진 반면 CBD는 모든 데이터에 대해 상대적으로 우수함을 보였다. 특히 AGB데이터에 대해서는 가장 정확한 모델로 나타났다(12.88과 15.62).
3) 노출분포를 추정하는데 소요되는 평균시간
급속도로 발전되는 컴퓨터 기술에도 불구하고 다변량 종합확률(multiple joint probability)을 처리하기에는 아직 상당한 시간이 요구된다. 매체 계획이라는 일의 성격은 여러가지 종류의 매체와 한 매체 내에서도 무수히 많은 비히클, 그리고 서로 다른 삽입수의 배정을 통해 가능한 여러대안들 중에서 가장 효과적이고 효율적인 대안을 빠른 시간 내에 선택해야만 하는 것이다. 어떤 모델이 1개의 큰 매체 일정을 검사하는 데 10분 정도가 걸린다면 실용성이 떨어진다 하겠다.
CANEX를 제외한 대부분의 모델들은 실용적일 수 있을 만큼 짧은 시간이 걸린다(표 12, 13).
가장 긴 컴퓨터 소요시간이 요구되는 CANEX모델은 매체 일정의 크기가 작은 것일 때는 다른 모델 못지 않게 빠른 속도로 처리되지만 한 매체 계획에 포함되는 비히클의 수나 삽입수가 증가 함에 따라 계산되어지고 컴퓨터에 저장되어져야하는 종합확률(joint probabilities)의 수들이 기하급수적으로 늘기 때문에 상당한 처리시간이 필요하게 된다. 이것이 다변량확률 모델을 개발하는데 극복해야 할 주요한 문제점이기도 하다.
