[Python]Galaxy Z Flip·Fold5 소비자 반응 수집(네이버 데이터랩, 빅카인즈 기사, 유튜브 댓글 크롤링&시각화)

출처: 삼성전자 공식 홈페이지

 

 

 

 

 

* 삼성전자, Z플립·폴드5 출시

 

 

- 갤럭시Z 플립·폴드5 국내 사전판매 100만대 돌파 (23.08.08 기준)

⇒ 국내 폴더블폰 사전판매 역사상 최고 기록

⇒ 플립·폴드4 사전판매: 97만대 / S23 사전판매: 109만대 / 갤럭시노트10 사전판매: 138만대(최다 사전판매 기록)

 

- 국내 사전판매 비중, 플립5:폴드5 = 7:3

 

- 20~30대의 큰 호응: 2030이 전체 고객의 약 62% 차지

 

- 색상 선호도 : 플립5 = 민트, 크림 / 폴드5 = 아이스 블루

 

- 플립5: 2030 여성 / 폴드5: 3040 남성에게 인기

 

 

 

 

- K-Culture와 연계한 다양한 폴더블 마케팅 진행

 

- 코엑스 K-POP 스퀘어에 한국의 문화와 폴더블의 혁신성을 결합한 3D 크리에이티브 콘텐츠 공개

 

- 한국의 '병풍'과 접히는 '폴더블 스마트폰'을 조화롭게 접목 (신사임당의 '초충도(草蟲圖)' 모티브)

 

- 폴더블 제품의 활용성과 K-Culture을 결합한 디지털 숏폼 공개 (한옥·셀피·맛집 등의 한국 최신 트랜드 + '플렉스캠(FlexCam)', 'S펜' 등 갤럭시 폴더블 스마트폰의 혁신적인 사용성)

 

- LG U+ 한정판 '갤럭시 Z플립5 가비지타임 에디션' 인기 (지상고, 장도고 에디션)

 

 

출처: LG U+ 공식 홈페이지 가비지타임 에디션 

 

*기사 원본

갤럭시Z 플립·폴드5 사전판매 100만대 돌파… “폴더블폰 역대 최고”

삼성전자 '플립5·폴드5' 이색 마케팅…"한국의 멋 담았다" - 뉴스웍스

 

 

 

 

 

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* 네이버 데이터랩

 

- 기간: 이전 기종 출시일 ~ 현재(2023.08)

- 범위: 전체 (모바일+PC)

- 성별: 전체 (여성 + 남성)

- 연령: 전체 (10대 ~ 60대 이상)

 

z플립3 - z플립・폴드4 - z플립・폴드5 네이버 데이터랩 검색량 비교

기종별 출시일 비교

 

 

- z플립3 > z플립4 > z플립5 순서로 시리즈가 진화할 수록 검색량이 점점 감소한 것을 볼 수 있음

 

- 하지만 사전판매량은 Z플립5(102만대)가  Z플립4(97만대)보다 높음

 

 

 

갤럭시s23 - z플립・폴드4 - z플립・폴드5 네이버 데이터랩 검색량 비교

 

- 갤럭시 S23출시일(2023.02)에도 Z플립4의 검색량이 훨씬 우위

 

- 갤럭시 S시리즈와 비교한 Z플립, 폴드의 영향력 확인 가능

 

 

 

 

 

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* 언론기사 텍스트 마이닝

 

- 빅카인즈 자료를 활용하여 텍스트마이닝을 진행

- 기간: 2023년

- 키워드: 갤럭시 Z플립5

- 기사 추출 양: 321개

 

빅카인즈(BIG KINDS)

 

Z플립5 언론기사 텍스트마이닝 결과값

 

- 비교하는 키워드 多 : 개선, 전작, 전망, 대비, 애플, 아이폰 등

 

 

 

* Python 코드

(빅카인즈 기사 텍스트 마이닝 + 워드클라우드)

!pip install konlpy
import pandas as pd

# txt 파일의 경로 설정 (아래의 '파일경로.txt'는 실제 파일 경로로 변경해야 합니다)
file_path = '/content/z플립_폴드_5.txt'

# txt 파일 읽기
with open(file_path, 'r') as file:
    article_txt = file.read()

# 데이터 확인
print(article_txt)


from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

okt = Okt()
line = []

line = okt.pos(article_txt)
n_adj = []
for word, tag in line:
  if tag in ["Noun", "Adjective"]:
    n_adj.append(word)
print(n_adj)

counts = Counter(n_adj)
tags = counts.most_common(50)
print(counts)
print(tags)

from wordcloud import WordCloud

font = "/content/drive/MyDrive/malgun.ttf"
word_cloud = WordCloud(font_path = font, background_color = "black", max_font_size = 300,
                       colormap = "Blues").generate_from_frequencies(dict(tags))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (10,8))
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis("off")

cf) 워드클라우드 생성 참고 글

[Python ML]텍스트 마이닝 시각화(Text Mining_konlpy, word cloud)

 

 

 

 

 

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* 유튜브 댓글 크롤링

 

- 소비자들의 솔직한 반응을 시각화 해보기 위해 IT유튜버 잇섭님의 영상 댓글을 크롤링하여 분석

 

- 활용 tool : Google Youtube Data API, Python(Google Colab)

 

 

(1) 너무 예뻐서 무조건 살 겁니다. 갤럭시 Z 플립5&폴드5 실물로 본 느낌은?

 

결과값(1)

 

- 폴드와 플립을 동시에 소개하는 영상이지만 '폴드' 키워드 가장 많이 추출

 

- 키워드 추출: 힌지, 성능, 카메라, 노트, 주름, 펜 등

 

 

 

(2) 한 편으로 끝내드립니다. 갤럭시 Z 플립 5 언빡싱&간단 사용기

 

결과값(2)

 

- Z플립에 관한 리뷰 영상이지만 '폴드' 키워드 가장 많이 추출됨

⇒  예상(1): 일반 소비자들은 플립과 폴드 이름 구분을 잘 못한다. 

⇒  예상(2): 플립과 폴드 사이 비교를 많이 한다. 

 

 

(3) 현존 폴더블 중에선 최고.. 그러나? 삼성 갤럭시 Z 폴드5 궁금한점 모두 해결하기!

 

결과값(3)

 

 

 

* Python 코드

#1. 유튜브 댓글 크롤링 & 엑셀파일로 저장 (Google Youtube API)

!pip install google-api-python-client
import pandas
from googleapiclient.discovery import build

comments = list()
api_obj = build('youtube', 'v3', developerKey="개인KEY 입력")
response = api_obj.commentThreads().list(part='snippet,replies', videoId="비디오ID 입력", maxResults=100).execute()

while response:
    for item in response['items']:
        comment = item['snippet']['topLevelComment']['snippet']
        comments.append([comment['textDisplay'], comment['authorDisplayName'], comment['publishedAt'], comment['likeCount']])

        if item['snippet']['totalReplyCount'] > 0:
            for reply_item in item['replies']['comments']:
                reply = reply_item['snippet']
                comments.append([reply['textDisplay'], reply['authorDisplayName'], reply['publishedAt'], reply['likeCount']])

    if 'nextPageToken' in response:
        response = api_obj.commentThreads().list(part='snippet,replies', videoId="비디오ID 입력", pageToken=response['nextPageToken'], maxResults=100).execute()
    else:
        break
        
df = pandas.DataFrame(comments)
df.to_excel('저장할 엑셀 파일명 입력.xlsx', header = ['comment', 'author', 'date', 'num_likes'], index = None)

cf) Developer Key 받는 방법 &  유튜브 Video ID 위치

[Python]LG그램&뉴진스 YouTube M/V 댓글 크롤링 후 텍스트 마이닝 시각화 해보기

 

#2. 크롤링한 댓글 워드클라우드 시각화

!pip install konlpy

youtube_1 = open("크롤링한 결과값의 txt파일 경로.txt", "rt", encoding = "UTF-8").read()
youtube_1

from konlpy.tag import Okt
from collections import Counter

okt = Okt()
line = []

line = okt.pos(youtube_1)
n_adj = []
for word, tag in line:
  if tag in ["Noun", "Adjective"]:
    n_adj.append(word)
print(n_adj)

stop_words = "결과값에서제외할단어"
stop_words = set(stop_words.split(" ")) #스페이스로 값 구분
n_adj = [word for word in n_adj if not word in stop_words]

counts = Counter(n_adj)
tags = counts.most_common(50)
print(counts)
print(tags)

from wordcloud import WordCloud

font = "/content/drive/MyDrive/malgun.ttf"
word_cloud = WordCloud(font_path = font, background_color = "white", max_font_size = 300,
                       colormap = "PuBuGn").generate_from_frequencies(dict(tags))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (10,8))
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis("off")

 

 

 

 

 

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* Z플립 5 vs 갤럭시S23 워드클라우드 비교

 

갤럭시 S23 유튜브 댓글 워드클라우드 결과값

Z플립5 유튜브 댓글 워드클라우드 결과값

 

 

- 인사이트 정리

 

(1) 갤럭시 S23에서는 아이폰, 애플의 비중이 크지만, Z플립5에서는 크게 두드러지지 않음

⇒ 플립 구매자들은 폴드를 비교군으로 두지만, 갤럭시 S23 구매자의 비교군은 아이폰임을 유추

 

(2) 갤럭시 S23에서는 '퀄컴'같은 소프트웨어와 관련된 키워드가 추출되었지만, Z플립5에서는 '주름', '힌지'와 같은 기기의 하드웨어적인 부분에 대한 키워드가 추출됨. 

⇒ 플립 구매자들은 '접힌다'는 디자인 적인 부분을 구매 이유로 두고, 갤럭시S23 구매자들은 성능을 구매 이유로 둠을 유추

 

 

 

 

 

* 갤럭시S23 vs 아이폰14 비교 글

[마케팅 분석]#3-2. "삼성전자" - 분석(언론ㆍ유튜브 댓글 텍스트마이닝, 소비자 반응) & 인사이트

 

 

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* 전체 코드공유 : https://github.com/SohyunKimmm/SohyunKimmm/blob/main/zflip5_fold5_230807.ipynb