본 연구는 TV와 디지털의 크로스미디어 광고 노출에 대한 커뮤니케이션 효과를 통합노출량 추정 모형을 사용하여 예측해보기 위한 목적으로 시행되었다. 이를 위해, 닐슨코리아의 싱글소스 패널 데이터를 활용해 선행연구들의 방법론에 적용하여 TV와 디지털 광고의 통합 누 적빈도 분포(Reach 1+, 2+, 3+)를 추정하는 수식을 구축하고, 구축된 수식을 활용하여 카테고 리가 다른 두 브랜드의 추정된 통합 노출량에 따른 커뮤니케이션 효과를 예측하는 모델을 수립 하였다. 연구는 크게 3단계로 나뉘며, 첫째 통합 노출량 추정식 구축, 둘째, 실제 브랜드의 통합 노출량 예측 및 검증, 셋째, 커뮤니케이션 지표(광고TOM, 구매의도) 예측을 위한 미디어 모델의 제시와 검증으로 진행하였다. 연구 결과, 통합 노출량을 추정하기 위한 방법론으로는 독립변인과 종속변인에 로짓변환을 취해준 회귀식이 일반 회귀모형보다 우수한 모형으로 판단되었다. 또한 이종매체의 중복 노출량에 미치는 영향력은 디지털이 TV보다 높게 나타났다. 광고 노출 이외의 요인이 광고인지에 미치는 영향이 존재하였고, 브랜드에 대한 이해와 브랜드가 처한 시장 상황 을 고려해 인지모형을 구축할 필요가 있었다. 본 연구에서 제시된 예측 모델들의 검증 결과는 대 부분 매우 유의한 결과를 보였으며, 본 연구에서 제시한 미디어 효과 모델은 광고 집행에서 TV 와 디지털 매체의 미디어 믹스를 위해, 그리고 그 효과를 미리 시뮬레이션 하여 정량적으로 ROI 를 평가할 수 있는 기회를 제공한다.
　
The main purpose of this study is to predict advertising communication effects using integrated exposure estimation model in TV & digital media. Single-source panel data provided by Nielsen Korea were used to estimate the cumulative frequency distribution (Reach 1+, 2+, 3+) in TV and digital media. Quantitative models were established to predict the communication effects based on the calculated integrated exposure distribution of two real brands in Korea. This study was largely divided into three stages: first, the integrated exposure estimation equation, second, the actual brand's integrated exposure prediction, and third, the communication indicator, such as advertising TOM & purchase Intention, prediction model. The results show that the regression equation with logit transformation for both independent and dependent variables was adopted to be a better model than the general regression model. Most of the research results presented in this study were verified that the prediction models were very significant for the brands used as case studies. The media effect model adopted in this study suggests an opportunity to quantitatively evaluate ROI for media mix between TV and digital media by pre-simulating the effects.