• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.353-354
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• 2021

본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.11
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• pp.1599-1607
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• 2022

The data mainly used for the model are as follows: the personal information, the information of insurance product, etc. With the data, we suggest three types of models: content-based filtering model, collaborative filtering model and classification models-based model. The content-based filtering model finds the cosine of the angle between the users and items, and recommends items based on the cosine similarity; however, before finding the cosine similarity, we divide into several groups by their features. Segmentation is executed by K-means clustering algorithm and manually operated algorithm. The collaborative filtering model uses interactions that users have with items. The classification models-based model uses decision tree and random forest classifier to recommend items. According to the results of the research, the contents-based filtering model provides the best result. Since the model recommends the item based on the demographic and user features, it indicates that demographic and user features are keys to offer more appropriate items.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.6
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• pp.143-158
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• 2020

This study examines the effect of VMD (Visual merchandising) of unmanned stores and the affordance of unmanned systems on a customer's value and intention of revisit. The proposed research model and developed hypotheses were tested using structural equations modeling based on data collected from 297 customers with experience in unmanned stores. The results of the study confirm the positive effects of the unmanned system's affordance and unmanned stores' VMD on customer value. In addition, there is a positive relationship between a customer's value and intention of revisit. The study provides valuable insights into the sustainability of unmanned stores after post-COVID 19 and the importance of developing unmanned stores' VMD and affordance.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.215-228
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• 2001

인터넷쇼핑몰을 이용하여 기업은 고객에게 상품/서비스를 전달하고 고객은 이를 구매하는 비중이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 소비자의 인터넷쇼핑몰 이용요인에 영향을 미치는 선행요인들을 밝혀 보고 인터넷 쇼핑몰의 설계 및 관리에 함의를 얻고자 한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.47-55
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• 1998

인터넷이 보편화되고 발전되는데도 클라이언트 서버 사용자는 보안의 문제 등으로 인터넷을 클라이언트서버와 연결하여 어플리케이션에 거의 사용하지 않고 있는 실정이다. 그러나 여기 소개하는 사례기업 T사에서는 현장에서 고객과 대응하면서 정보의 부족으로 즉각적 대응을 하지 못해 고객의 불만이 많았었는데 인트라넷을 A/S 시스템에 적용하여 사 용함으로써 업무에 획기적인 변화를 가져오게 되었고 고객으로부터 새로운 평가를 받게 되 었다. 또한 그로 인한 경비의 절감과 사원들의 사기앙양등 유무형의 좋은 효과를 가져왔다. 앞으로 영문판을 보완함으로써 내국인 중심시스템에서 명실상부한 웹 중심 업무시스템이 될 것이다. 물론 보안 문제 등 문제가 없는 것은 아니다. T사에서도 그러한 문제들을 방화벽과 암호 등을 이용하여 극복하고 있다. 본 연구로 클라이언트 서버와 인터넷을 연결함으로 많 은 업무개선영역을 넓혀가기를 바란다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1719-1722
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• 2003

최근에는 데이터마이닝(DataMining)이나 고객관계관리(Customer Relationship Management) 시스템 등을 이용하여 고객을 유치, 관리 및 서비스를 해오고 있으나, 이러한 시스템을 개발하고 관리하는데 있어서는 과다한 비용과 시간이 소요되는 점과 관리자가 시스템을 올바르게 이해하고 관리하는데 어려움이 따른다. 본 논문은 구매자와 유사한 신상정보를 지닌 사용자들로부터 선호하는 상품에 대해 추천을 받을 수 있으며, 하나의 상품에서도 여러 특성을 지니고 있다는 점을 고려하여 사용자의 구매 상품에 대한 특성을 파악하여 보다 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.215-224
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• 2005

본 연구는 인터넷 쇼핑몰 기업들의 새로운 경쟁요인으로 부각하고 있는 물류서비스 부분의 품질 평가기준이나 평가척도 등에 관한 기존 연구를 현 시점에 맞게 재해석하고 또 새로운 평가 요소를 발굴하여 이를 인터넷 쇼핑몰에 적용함으로써 이용자들의 만족도, 재이용의도 및 타인추천의도의 향상을 꾀하였다. 특히 물류서비스 요인들의 고객만족에 대한 직접적인 영향을 분석함과 동시에 구매 후 행동인 재이용의도와 타인추천의도에 대한 간접적인 분석을 통해 그 영향 정도를 실증적으로 파악하여 쇼핑몰 운영자에게 있어 실질적인 도움을 주고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.532-535
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• 2003

아웃바운드(Outbound) 형 콜 센터는 서비스 지향의 인바운드(Inbound) 형 콜 센터와는 달리 전화를 거는 주체가 고객에게 접촉하고자 하는 목적을 뚜렷하게 가진 상태에서 제품 또는 서비스, 정보제공 등을 전화나 기타 커뮤니케이션 채널을 통해 전달하는 업무를 담담한다. 본 논문에서는 아웃바운드 형 콜 센터 시스템을 예측 다이얼링(Predictive Dial Ing) 방식에 기반하여 개선된 콜 전략을 제안한다 개선된 콜 전략은 콜 센터 업무의 중심 역할인 콜링 리스트(Call ing List)를 데이터 추출 모듈을 사용하여 테이블로 구성한 뒤, 시간 활용을 통한 효율적 대응과 다양한 고객들의 정보를 바탕으로 고객과의 접촉확률을 증가시킬 수 있다.

• Asia Marketing Journal
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• v.8 no.1
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• pp.19-47
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• 2006

This study explores the effect of the properties of digital infra on customer participation to explain how customers' initiatives impact the marketing process in the digital environment. Also the effect of the accumulated information through customers' information sharing on their initiatives in the marketing activities can be discovered. These effects can be better understood by developing comprehensive model and employing large sample empirical test. Study1 identifies the properties of digital infra which overcomes the limitations of off-line environment in customers' participation - Information openness, connectedness, community interaction and structure clarity - and how these properties activate customers' participation in the marketing process. Study2 shows the process structure of reverse marketing activities in the digital environment. These findings deliver the fact that customers' initiatives in the marketing activities will be accepted generally under the digital environment. Consequently, this study suggests some managerial implications for completely different marketing strategies in response to customers' initiatives in the marketing activities under the digital environment.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.516-520
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• 2008

협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 인터넷 기반 전자상거래에서 좋은 추천 도구로 사용되고 있다. 협력적 필터링 방식은 고객의 선호도를 조사하여 이를 바탕으로 이웃 고객을 선정하고 이들에 대한 선호도를 수집하여 고객이 좋아할 만한 상품을 추천하는 기법이다. 이웃 고객에 대한 정보를 이용하여 추천에 사용하므로 이웃고객이 적은 경우 추천시스템의 예측에 어려움이 생긴다. 본 논문은 추천시스템의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 상품을 우선 선정하고 그들 상품에 대한 선호도를 조사하였다. 그리고 이들에 대한 선호를 나타낸 고객들을 선별하여 추천시스템의 예측 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.