본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
모바일 정보통신 사용자들에게 있어서 모바일 상거래는 기존에 존재하던 정보에 대한 통신 및 네트워크 접속 등 이용상의 제약을 뛰어넘어 정보이용의 활성화에 있어 주요한 전환점을 가져오고 있다. 모바일과 같은 정보통신기술의 발달로 금융정보화 투자가 촉진되어 금융중개기관의 경영전략 사무합리화 업무효율화 및 고객과의 관계 등과 같은 부분에서 여러 가지 변화가 일어나게 되었다. 금융산업계에서는 고객들의 금융 서비스 욕구가 다양해지고, 고객 중심의 금융시장으로의 전이로 인해 고객을 최우선으로 하고 고객과의 관계를 효과적으로 구축하기 위한 경쟁이 치열하다. 그 노력의 일환으로 IT기술을 활용한 CRM(Customer Relationship Management)을 금융산업의 중요한 전략 중 하나로 추진하고 있다. 하지만, 모바일 환경을 고려한 CRM 성공요소들이 CRM 성과에 미치는 영향에 대한 연구는 여전히 부족한 편이다. 따라서 본 연구의 주목적은 모바일 기술의 대표적 특성인 이동성과 편재성이 CRM 성공요소(최고경영자지원, 고객지향 조직문화, 부서간 상호작용, 고객정보 통합성)와 CRM 성과 사이에서 어떤 영향을 미치는지에 대해 실증적으로 규명하고자 하는데 그 목적이 있다.
활성화되고 있는 전자상거래에 있어서 단순히 정해진 정보를 고객에게 제공하는 범위를 벗어나 고객의 특성에 따라 고객에 맞는 정보를 제공함으로서 매출 신장을 통하여 이윤확대를 꾀할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 베이지안 학습법을 이용하여 회원고객의 특성에 따른 분류화를 통하여 잠재적 구매 고객에 대한 구매 스타일을 예측하여 타겟광고가 가능한 기법에 대해 연구하였다.
e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.
본 고에서는 인터넷 쇼핑몰 기업들 중 신생기업들을 대상으로 이들의 기업환경에 맞는 데이터베이스 마케팅 방법론을 제시하고자 한다. 그러므로 데이터마이닝(Data Mining)을 이용하여 기존고객을 세분화한 다음 고객 개개인의 특성에 맞는 마케팅을 프로모션(Promotion)하고 신규고객을 획득할 때는 신규고객의 특성을 미리 예측하여 고객의 평생가치(LTV:Life Value)를 촉진하여 기업과 고객과의 관계성을 높이고, 기업은 안정된 고객층으로부터 수익을 창출하고, 기업으로부터 더 많은 혜택을 받게 하는 것에 대하여 연구하였다.
네트워크 기술과 모바일 기기의 발전으로 인하여 사람들의 생활 패턴에 많은 변화가 나타나고 있으며 사회적 생산과 소비 행동이 세분화되고 있는 가운데 새로운 유통채널들이 나오고 있고 하나의 유통 트렌드로 자리를 잡아가고 있다. 또한 코로나19라는 사회적 영향으로 비대면 분야의 유통채널들이 두각을 나타내고 있는 가운데 기존의 1인 방송 위주였던 라이브 스트리밍 방식에서 이제는 라이브 커머스 스트리밍 이라는 새로운 유통채널로 자리 잡았다. 기존에 홈쇼핑과 온라인 쇼핑몰들이 단방향의 제품정보를 고객들에게 줬다고 한다면 이제는 라이브 커머스 스트리밍에서는 양방향 서비스로 고객과 소통하고 고객이 원하는 제품의 정보를 즉시 줄 수 있는 것과 마음에 드는 제품을 현장에서 바로 결제할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 라이브 커머스 스트리밍의 방송 특성과 모바일의 서비스 특성에 대해 연구하고 구매만족과 재구매의도에 대한 연구를 하려고 한다. 방송 특성으로는 진행자의 능력과 고객과의 소통하는 상호작용성에 대해서 연구하고 모바일 서비스에 대한 특성에 대해서 연구를 하고 방송 특성과 모바일서비스 특성 중 어떠한 특성이 구매만족과 재구매의도에 영향을 미치는지에 대한 실증적인 연구를 하려한다.
본 연구는 모바일 비즈니스(Mobile-business)에서 모바일 서비스 특성이 고객충성도와 재구매에 미치는 영향에 관하여 연구하고자 한다. 모바일 서비스를 제공하는 기업들이 성공하기 위해서 사용자의 서비스에 대한 충성도를 높일 수 있는 확실한 콘텐츠를 개발하는 것은 매우 중요하다. 모바일 비즈니스의 기존연구를 살펴보면 고객의 충성도와 재구매를 높이기 위해 구체적 어떠한 서비스 특성이 영향을 미치는 가에 대한 연구는 미진한 편이다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 연구된 모바일 비즈니스의 특성과 인터넷 특성을 고려하여 모바일만의 서비스 특성을 제시하고, 이를 실증 분석하여 주요한 영향요인을 도출하고자 한다. 본 연구에 제시하고자 하는 모바일 특성의 3가지 유형은 모바일 정보 특성과 인터페이스 특성, 모바일 이용 특성으로 분류하고 있다. 본 연구를 수행하는 방법은 모바일 특성을 선행변수로 하고, 재구매 의도와 고객충성도를 결과변수로 하는 연구 모형을 설정하여 실증연구를 수행하였다. 모바일 사용 주계층인 10대에서 30대를 대상으로 총 226부을 연구에 사용하였다. 연구 결과 첫째, 고객충성도와 재구매 의도간에 강한 영향정도가 있었고, 둘째, 고객충성도에 영향을 미치는 요인으로는 정보 특성 요인과 인터페이스 요인 중 간결성으로 나타났으며, 셋째, 재구매 의도에 영향을 주는 요인은 정보 특성 요인 중 정확성과 최신성과 인터페이스 특성 요인으로 나타났다.
최근 고객관리 서비스는 사용자의 환경 및 특성까지 분석하여 개인에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 형태로 변화하고 있다. 하지만 기존 고객관리시스템은 회원 가입 시 작성하는 정보 이외에 추가적으로 고객에 관한 정보를 얻기 위한 방법이 한정적이다. 이러한 기존의 고객관리 시스템은 고객의 성향에 따른 다양한 형태의 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 무선 통신 방법인 NFC(Near Field Communication)를 이용하여 고객의 성향을 신속하게 파악하며 분석할 수 있는 고객관리 시스템을 개발 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 데이터의 처리 및 전송 경로가 사용자정보를 직접 서버로 전송하게 되며, 정보를 관리 서버에서 범주별로 분류하여 속성 단위로 가중치를 적용하여 분해하는 기능을 제공한다. 개발된 서버에서는 범주별로 규정되어 있는 속성정보에 대해 가중치와 저장된 사용자 정보를 제공된 알고리즘에 따라 상황인식기반으로 내용을 분석하게 되고, 분석된 사용자 정보들의 결과 값이 가장 높은 값을 가진 범주를 사용자의 특성으로 제공한다. 본 시스템으로부터 추출된 예측된 값은 사용정보를 수신할 때마다 갱신이 가능함으로 개발된 시스템은 사용자의 동향을 이용한 서비스를 온라인으로 제공할 수 있게 된다.
본 연구에서는 인터넷의 광범위한 보급과 사용의 편리성으로 인해 최근 급속히 성장하고 있는 인터넷 유료콘텐츠 서비스 중 정보콘텐츠 이용고객을 대상으로 유료콘텐츠 특성이 고객만족, 고객애호도에 미치는 영향을 검증하였다. 선행연구들을 통하여 인터넷 유료 정보콘텐츠 서비스특성을 정의하고, 이들이 고객만족과 고객애호도에 미치는 영향을 검증하기 위한 연구모형과 가설을 세워 359명의 유효표본을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 연구결과로는 인터넷 유료 정보콘텐츠 서비스특성 요인 중 적시성과 다양성을 제외한 신뢰성, 비용성, 유용성, 편의성이 고객만족에 유의한 영향을 미치는 변수로 파악되었으며, 고객만족은 고객애호도에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 인터넷 유료 정보콘텐츠의 다양한 서비스특성이 고객만족과 고객애호도에 미치는 영향관계 검증을 통해, 유료화 된 정보콘텐츠를 구매하는 소비자의 태도 및 행동의지를 이해하고, 충성도 높은 고객의 호응을 불러일으킬 수 있도록 정보콘텐츠의 질적 향상을 도모하여 인터넷 콘텐츠 비즈니스 시장의 활성화를 거듭나게 하고자 한다.
정보기술을 바탕으로 전자상거래의 규모는 빠르게 늘어가고 있다. 본 연구에서는 종합쇼핑몰의 성격을 띠는 사이버 쇼핑몰의 고객과 구매 고객의 특성 등을 살펴보고 의사결정나무를 이용한 이탈고객의 분류, 쇼핑몰에 등록된 상품군과 인구특성적인 변수들간의 대응분석을 실시하여 쇼핑몰에 대한 인식을 제고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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