중국기업경영 REPORT주제 : 네이버 vs 바이두과 목 명:중국기업경영담당교수님:학 과:학 번:이 름:목 차Ⅰ. 내부 역량 비교분석1. 기업 소개2. 사업 분야3. 다각화 전략4. 공통점 & 차이점Ⅱ. 외부환경 비교분석1. 경쟁환경2. 정부정책Ⅲ. SWOT 분석1. SWOT 분석Ⅳ. 기업의 현주소와 미래 전망참 고 문 헌Ⅰ. 기업 분석1. 기업 소개- 바이두(百度)바이두는 중국 3대 IT 기업 BAT에 속하는 중국 검색시장 점유율 1위의 중국 최대 검색서비스 기업으로서 이미지, 뉴스, 지도 등의 검색기능을 비롯해 검색 서비스 내 커뮤니티 서비스를 제공하는 등 네이버와 같이 검색서비스를 기반으로 성장한 기업이다.더불어 바이두는 온라인 검색엔진을 바탕으로 중국 내 독보적인 위치를 차지해왔으며, 빅데이터를 기반으로 하는 SW/HW 융합 생태계를 구축 중이다. 특히 검색영역에서의 독보적 지위를 기반으로 축적한 빅데이터를 강점으로 하드웨어 협력업체에게 마케팅, 홍보, 유통 등의 지원서비스를 제공하는 BAIDU Inside 생태계 구성하고 있다.? 기업철학바이두의 기업철학은 ‘목표를 정했으며 바로 행하고, 시류에 흔들리지도 동요하지도 말라’는 것이다. CEO 리옌홍의 경영 스타일은 침착, 관용, 인내로 요약할 수 있다. 그는 바이두를 경영하면서 줄곧 냉정하고 침착했다. 또한 그는 판단력, 인품, 열정, 경영 기술 경험이라는 명확한 기준을 가지고 인재를 평가했다. 일반적으로 경영자들은 자신과 성격이 상반되거나 개성이 너무 강한 사람들을 배제하고 자신과 비슷한 사람을 찾으려는 경향이 강하다. 그러나 리옌홍은 능력이 조금 부족하거나, 혹은 개성이 강한 직원들을 모두 포용하려 노력한다.- 네이버(NAVER)네이버는 국내 1위 인터넷 검색 포털 ‘네이버’ 서비스를 기반으로 광고, 쇼핑(B2B2C), 디지털 간편결제, 클라우드, 콘텐츠 사업을 통해도 글로벌 사업 기반을 확장하고 있는 ICT 기업이다.또한 국내 최대 IDC를 보유한 기업으로서 공공/금융 분야를 중심으로 클라우드를 어플리케이션이나 PC의 프로그램과 연결되는 센서가 달려있어, 센서를 통해 특정 음식의 온도, 산도(pH), 식용유의 상태 등을 측정하여 정보를 제공해준다.④ 바이두 인사이드바이두는 검색, 클라우드, 위치기반 서비스 분야에서의 기술우위를 바탕으로 여러 단말 사업자들과의 협력을 통해 자사 스마트 생태계 구축에도 노력을 기울이고 있다. 바이두는 ‘바이두 인사이드’ 계획을 발표하고 협력기업을 공개모집하는 등 하드웨어 협력업체들에게 수년간 축적한 빅데이터를 이용한 마케팅, 유통채널 확보와 같은 일련의 생태계 지원 서비스와 함께 바이두의 각종 기술과 솔루션을 제공하고 있다.? O2O 분야에 대한 영향력 확대O2O 분야에 영향력 확대를 위해 식당, 백화점, 여행사 등과 제휴하여 O2O 시장 진출에도 관심을 보이고 있다. 12년도부터 온라인 여행사 Qunar와 공동구매업체 nuomi 등을 합병하고 바이두 지갑을 개발하는 등 일상 속에서 일반 이용자들이 다양한 바이두 서비스를 이용하고 즐길 수 있도록 생활 밀착형 서비스를 지속적으로 출시하고 있다.※ 네이버① V라이브 ‘Fanship’ 역량 강화네이버가 브리아리브의 글로벌 커뮤니티 멤버십 플랫폼인 ‘Fanship’의 역량 강화와 차세대 영상 비즈니스 확대를 위해 SM엔터테인먼트의 계열사들에 총 1000억원 규모의 투자를 진행하고, 라이브 및 커뮤니티 플랫폼 기술 지원에 나서고 있다.② 1:1 고객 상담 문의 서비스 ‘엑스퍼트 오피셜’ 런칭2020년 4월, 네이버의 1:1 온라인 상담 플랫폼인 ‘지식인 엑스 퍼트’를 통해, 1:1 고객 상담 문의 서비스인 ‘지식인 엑스퍼트 오 피셜’ 서비스가 시작됐다. 이는 고객센터 상담원 간의 비대면으로도 가능한 디지털 상담을 시도한다. 지식인, 블로그, 네이버앱과 관련된 고객센터 문의는 ‘엑스퍼트 오피셜’을 통해 진행되며, 향후 네이버의 다른 서비스와 관련된 고객센터 문의에도 ‘엑스퍼트 오피셜’을 적용할 예정이다.③ 모바일 운전면허증 서비스 도입2020년 9월 3일, 과학기술정보통신부의 ‘I억원을 투자했다. 올해 1월에는 북미 최대 웹소설 플랫폼 왓패드 지분 100%를 6520억원에 인수했다.? 웹툰, 메타버스 등 글로벌 시장 진출본격적으로 해외 시장에 진출한 사업들이 실적이 빠르게 늘었고, 콘텐츠, 쇼핑, 핀테크 등 신사업 부문 성과도 두드러졌다. 네이버는 당분간 수익성 개선보다 적극적인 사업 확장을 통해 매출 확대에 집중할 계획이다.- 바이두? 검색연계사업 + 금융O2O 시장 진출을 위해 식당, 백화점, 여행사 등과 제휴하여 일상 속에서 일반 이용자들이 바이두 서비스를 이용할 수 있도록 생활 밀착형 서비스를 출시했다. 중국 유통업체 완다그룹과 O2O 해외 사업 진출을 위한 협력 추진 중에 있다.? 씨게이트 테크놀러지와 파트너십 체결씨게이트 테크놀러지는 바이두와 정보 기술, 빅데이터 분석, 첨단 스토리지 시스템 개발 및 구현 분야에서 전략적 제휴 협약을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 2014년 9월 기존 협약을 강화한 것으로 바이두가 스토리지 제품과 솔루션을 선택할 때, 씨게이트에 우선순위를 부여하고 바이두에 대해 전담 엔지니어 팀을 두어 제품, 서비스, 그리고 지원에 대한 보다 나은 액세스를 제공한다는 내용이다.4. 바이두와 네이버의 공통점과 차이점- 공통점유럽에서만 무려 90% 이상의 점유율을 자랑하는 구글이 유독 먹히지 않는 나라가 있다. 바로 네이버와 바이두가 국내시장 점유율 상당 부분을 차지하고 있는 한국과 중국이다. 두 기업은 각 국가의 검색 시장에서 오랜 기간 부동의 1위를 지켜오면서, 해외 검색엔진이 비집고 들어올 틈을 주지 않는다. 현재 네이버는 한국 점유율 58.45%, 바이두는 중국 점유율 80%로 높은 국내시장 점유율을 가지고 있다는 것이 공통점이다.또한 네이버와 바이두는 설립 시점이 비슷하다. 네이버는 1999년 6월 설립된 이후 10여년 만에 시가총액 24조원이 넘는 기업으로 성장했으며, 바이두는 그 이듬해인 2000년에 설립돼 구글, 야후와 함께 세계 3대 검색엔진의 축을 담당하고 있다.- 차이점같은 검색엔진으로 여가장 큰 시장인 중국 자국내에서 본다면 중국 기업인 알리바바그룹, 텐센트, 소후와 퀴후 등이 바이두의 경쟁자라고 볼 수 있다.(출처 : statcounter.com)- 네이버네이버는 사업 분야가 방대한 만큼 다양한 분야에서 경쟁사업자가 존재한다. 포털, 메신저 방면에서는 국내 1위 메신저인 동시에 포털사이트 다음을 운영 중인 카카오가 경쟁 상대가 될 것이며, 검색플랫폼 분야에서는 업계 선도기업인 세계 최고 검색 사이트 운영 기업인 구글과의 경쟁 환경이 형성됐다.더불어 영상 플랫폼 방면에서는 업게 선도기업인 유튜브와의 경쟁에 맞서야 할 수도 있다.2. 정부정책※ 바이두 ? 정부의 인터넷 플랫폼 규제바이두는 다중플랫폼에서 사용할 수 있는 메타버스 앱을 출시했다. 중국에서도 메타버스에 대한 관심이 높아지고 있어 바이두가 시랑을 출시하는 등 중국 IT 기업들도 메타버스 시대를 준비하고 있지만 일각에서는 중국 정부의 강력한 규제가 메타버스 시장 숙련에 문제를 일으킬 수 있다는 분석을 내놓고 있다.중국현대국제관계연구원이 지난달 30일 발간한 보고서에서 메타버스가 국가안보에 정치적, 사회적 영향을 미칠 수 있다고 경고하고 당국의 엄격한 규제와 지침을 요구했다.또한 중국 당국의 규제 강화로 인해 바이두의 적자가 확대되고 있다. 중국 당국이 올해 들어 인터넷 플랫폼에 대한 규제를 강화하면서 바이두의 의료, 미용 광고에 대한 수익이 타격을 입기도 했다.※ 네이버 ? 정부의 거대 플랫폼 제한 추진정부는 날로 거대화 돼가는 네이버와 같은 온라인 전자상거래 플랫폼을 규제하는 법안을 본격 추진한다고 밝혔다. 금융위원회와 금융감독원은 네이버파이낸셜 등 온라인 금융플랫폼이 ‘금융소비자보호법’위반 우려가 있다고 문제를 제기했다. 추진 배경에는 소상공인을 보호하고 온, 오프라인을 통해 골목상권까지 장악한 대기업을 견제하기 위한 목적이 있는 것으로 분석된다. 이에 따라 온라인 플랫폼에 입점하는 업체에 대해 대기업 갑질과 같은 부당행위가 적발되면 과징금을 부과하고 판매 수수료 인상 폭을 제한하는chat 및 서구 시장의 Whatsapp, Facebook Messenger 등 기존 사업자의 시장 선점으로 인해 가입자수 확보는 더욱 제한적으로 이루어지고 있다. 2010년대 초반의 산업 초창기 대비 현재 시장의 점유율의 극적인 확대가 어려워졌다.2. 수익성 약화모바일 시장의 PC 인터넷 시장 대체와 영업수익 증대에 따른 영업비용, 광고, 지급수수료 등의 지속적 증가로 수익성 지표는 점차 둔화되고 있다. 네이버의 영업이익률은 2018년 16.87%, 2019년 10.77% 연단위로 보았을 때 크게 하락하고 있는 추세다. 여전히 일반 제조업 기업에 비교해 우수한 수준의 수익성을 유지하고 있으나 네이버의 인터넷 포털 및 모바일 메신저의 시장점유율이 하락하거나 경쟁 심화로 과도한 비용 지출이 발생할 경우, 매출 및 수익성은 하락될 수 있다.O1. 온라인 쇼핑 시장의 성장2. 온라인 광고 시장의 성장온라인 광고 시장의 성장은 미디어 환경의 변화와 모바일 중심의 디지털 컨텐츠 발전에 기인한다. 온라인 광고는 모바일과 PC 나아가 IoT를 비롯한 뉴미디어 플랫폼을 기반으로 진행되는 디지털 마케팅에 활용되는 광고 상품 뿐만 아니라 플랫폼을 통해 사용자와 비즈니스, 비즈니스와 비즈니스를 연결한다. 온라인 광고는 기존 광고매체 대비 정확한 마케팅 성과의 측정이 가능하고 효율적인 예산 분배가 용이한 장점이 있어서 대형 브랜드 광고주뿐 아니라 중소형 사업자들 역시 다양한 목적을 가지고 광고를 집행할 수 있다는 장점이 있다.T1. 모바일 메신저 경쟁환경현재 인터넷 서비스 시장은 스마트폰의 보급으로 인해 모바일의 비중이 점차 증가하고 있으며, 전세계적으로 모바일 인터넷 서비스는 SNS 및 메신저 서비스를 기반으로 성장하고 있다. 네이버는 2011년 6월 신규 사업으로 모바일 인스턴트 메신저 서비스인 라인(LINE)을 출시했다. 라인 가입자 수는 아시아 지역을 중심으로 지배적 위치를 차지하고 있으나, 국내 시장의 카카오톡 및 서구 시장의 Whatsapp 등 기존 사업자의 이용자 선점분리
거시경제지표 예측 보고서4조항 목예측값자료원 및 발표일자고용고용율(5월, 단위: %)59.93통계청, 다음달 10~15일실업률(5월, 단위: %)4.21통계청, 다음달 10~15일생산광공업생산지수(4월, 2010년1월=100)124.96통계청, 다음달 말일물가소비자물가지수(5월, 2010년1월=100)118.13통계청, 다음달 1~5일생산자물가지수(5월, 2010년1월=100)108.70한국은행, 다음달 9~15일통화M2(4월, 단위: 조원)2,462.17한국은행, 익익월 6~12일해외원/달러 환율(6월 첫째주 금요일 종가)1,130.14통계청주가종합주가지수(6월 첫째주 금요일 종가)3,169.11통계청- 예측의 도출과정분석기법 1 ? 지수평활법시계열 자료 분석 방법에는 회귀분석, 지수평활법, Box-Jenkins 방법 그리고 시계열 분해법 등이 존재한다. 우리는 그중에서도 지수평활법과 회귀분석방법을 사용하여 거시경제지표를 예측하려한다.우선 단기적인 예측을 하는 것이 우리의 과제이기 때문에, 시간에 흐름에 따라 최근 시계열에 더욱 많은 가중치를 부여하며 미래를 예측하는 방법인 ‘지수평활법’을 사용하는 것이 적절하다고 판단했다. 일반적으로 평활지수 ?값은 0과 1 사이의 값으로 구체적인 값의 기준은 없으나, 1에 접근하는 값을 가질수록 현재 시점으로부터 멀리 떨어진 시계열 값으로부터 적게 영향을 받는다. 단기적인 예측을 하기 위해선 가장 최근의 자료에 중점을 두는 것이 우선이라고 생각했다. 그렇기에 최근 1년의 데이터를 가지고 분석했고, 우리는 ?값을 0.4로 가정하고 예측을 해보았다.하지만 지수평활법만으로는 지표의 정확성을 표현하기에는 어렵다고 생각했다. 따라서 우리는 지수평활법 뿐 아니라 회귀분석을 통해 좀 더 세밀한 분석을 하려 한다.분석기법 2 - 회귀분석지표 분석의 정확도를 위하여 최근 2년 간의 자료로 분석했다. 고용, 생산, 물가, 통화는 인자가 1개인 선형회귀분석을, 환율과 종합주가지수는 인자가 2개 이상인 다중회귀분석을 이용했다. 또한 월별이 아닌 일별의 분석이 필요하기 때문에 2021년도 1월~5월 28일까지의 종가를 가지고 분석했다. 결정계수(R Square)과 조정된 결정계수(Adjusted R Square)은 0.6 이상의 값을 가질 때 유의미하다고 보기 때문에, 정확한 설명력을 나타낼 수 있는 독립변수를 선택했다.또한 유의한 F는 0.05보다 클 경우에 P-value가 높은 X변수를 삭제하면서 0.05 미만 값을 충족할 때까지 회귀분석을 다시 했다.마지막으로 회귀 분석에 필요한 예측 달의 독립변수는 Forecast 함수 식을 사용하여 도출했다.우리는 위 두가지 분석기법을 토대로 값을 예측한 후, 평균값으로 최종 예측값을 도출했다.1. 고용율 ? 5월 예측값 59.93( 표본 날짜 : 2019년 1월 ~2021년 4월 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 5월의 고용율 예측값은 59.71688이다.- 회귀분석 ( 회귀식 => 고용율 = -2.8156 + 0.0023 * 취업자 수 )결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.93>0.6, 0.96 > 0.6유의한 F ? 2.3E-16 < 0.05P값 - 2.3E-16 < 0.05회귀 분석을 통해 고용율을 예측하는 데 있어 가장 주요한 변화량을 보이는 취업자 수를 독립변수로 지정했고, 5월 취업자 수는 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 60.14719로 나타났다.따라서 최종적으로 두 분석수치의 평균값은 59.93204로 나타났다.2. 실업률 ? 5월 예측값 4.21( 표본 날짜 : 2019년 1월 ~2021년 4월 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 5월의 실업률 예측값은 4.318이다.- 회귀분석 ( 회귀식 => 실업률 = -0.1383 + 0.0368 * 실업자 수 )결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.99>0.6, 0.99 > 0.6유의한 F ? 6.3E-29 < 0.05P값 - 6.3E-29 < 0.05회귀 분석을 통해 실업률을 예측하는 데 있어 가장 주요한 변화량을 보이는 실업자 수를 독립변수로 지정했고, 5월 실업자 수는 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 4.10968로 나타났다.따라서 최종적으로 두 분석수치의 평균값은 4.21384 로 나타났다.3. 광공업생산지수 ? 4월 예측값 124.96( 표본 날짜 : 2019년 1월 ~2021년 3월 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 5월의 광공업생산지수 예측값은 128.5588이다.- 회귀분석 ( 회귀식 => 광공업생산지수 = 10.806 + 1.07 * 국내공급지수 )결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.89>0.6, 0.94 > 0.6유의한 F ? 1.3E-13 < 0.05P값 - 1.3E-13 < 0.05회귀 분석을 통해 광공업생산지수를 예측하는 데 있어 가장 주요한 변화량을 보이는 국내공급지수를 독립변수로 지정했고, 4월 국내공급지수는 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 121.363921로 나타났다.따라서 최종적으로 두 분석수치의 평균값은 124.96136 로 나타났다.4. 소비자물가지수 ? 5월 예측값 118.12665( 표본 날짜 : 2019년 1월 ~2021년 4월 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 5월의 소비자물가지수 예측값은 119.0749이다.- 회귀분석 ( 회귀식 => 소비자물가지수 = 83.2893 + 0.3435* 주택전세가격지수 )결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.69>0.6, 0.83 > 0.6유의한 F ? 5.2E-08 < 0.05P값 ? 5.2E-08 < 0.05회귀 분석을 통해 소비자물가지수을 예측하는 데 있어 가장 주요한 변화량을 보이는 주택전세가격지수를 독립변수로 지정했고, 5월 주택전세가격지수는 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 118.17839로 나타났다.따라서 최종적으로 두 분석수치의 평균값은 118.12665 로 나타났다.5. 생산자물가지수 ? 5월 예측값 108.66( 표본 날짜 : 2019년 1월 ~2021년 4월 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 5월의 생산자물가지수 예측값은 110.1121이다.- 회귀분석 ( 회귀식 => 생산자물가지수 = -36.237 + 1.3612 * 소비자물가지수 )결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.68>0.6, 0.82 > 0.6유의한 F ? 7.34E-08 < 0.05P값 ? 7.34E-08 < 0.05회귀 분석을 통해 생산자물가지수를 예측하는 데 있어 가장 주요한 변화량을 보이는 소비자물가지수를 독립변수로 지정했고, 5월 소비자물가지수는 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 107.289로 나타났다.따라서 최종적으로 두 분석수치의 평균값은 108.70 로 나타났다.6. M2 ? 4월 예측값 2,462.17( 표본 날짜 : 2019년 1월 ~2021년 3월 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 4월의 M2 예측값은 1,958,329.40이다.- 회귀분석 ( 회귀식 => M2 = -566766 + 13.4195 * 2년미만 금전신탁 )결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.84>0.6, 0.91 > 0.6유의한 F ? 1.5E-11 < 0.05P값 - 1.5E-11 < 0.05회귀 분석을 통해 생산자물가지수를 예측하는 데 있어 가장 주요한 변화량을 보이는 만기 2년미만 금전신탁을 독립변수로 지정했고, 4월 만기 2년미만 금전신탁은 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 2,966.005(조)로 나타났다.따라서 최종적으로 두 분석수치의 평균값은 2,462.17 로 나타났다.7. 원/달러 환율 ? 6월 4일 (금) 예측값 1130.14( 표본 날짜 : 2021년도 1월 4일~5월 27일 )- 지수평활법전월의 예측값 * 0.6 + 실제값 * 0.4을 계산하여 지수평활법으로 분석한 6월 4일 원/달러 환율 예측값은 1,128.86원이다.결정계수(R Square), 조정된 결정계수(Adjusted R Square) - 0.71>0.6, 0.85 > 0.6유의한 F ? 3.1E-27 < 0.05X1 P값 - 1.1E-27 < 0.05X2 P값 ? 7E-08< 0.05- 회귀분석 ( 회귀식 => 원/달러 환율 = 797.357 + 4.695*엔/달러 + -0.059*주가 )다른 지표들과 달리 환율을 다중회귀분석을 한 이유는, 매일 변동하는 환율을 단 하나의 인자만으로 요인을 분석하기는 힘들다고 판단했다. 따라서 주요한 변화량을 보이는 회귀 분석을 통해 원/달러 환율을 예측하는 데 있어 가장 주요한 영향을 보이는 엔/달러, 주가를 독립변수로 지정했다. 엔/달러는 5/28~6/4까지, 주가는 5/31~6/4까지의 값은 Forecast 함수로 도출했다. 도출 값을 회귀식에 적용한 결과 분석한 예측 값은 1,131.41원로 나타났다.
