본 연구에서는 게임이용자들의 확률형 아이템 구매 확률과 지출액의 관계를 살펴보고 확률형 아이템이 성인과 청소년에게 미치는 차별적인 영향의 존재여부 대해 검증해보았다. 2017년과 2018년의 게임이용자 실태조사자료를 이용한 분석결과, 성인에 비해 청소년의 확률형 아이템 구매확률이 유의하게 낮았으며 확률형 아이템에 대한 지출액도 차이가 없거나 낮은 것으로 나타났다. 또한 확률형 아이템 구입은 게임에 대한 총지출액과 정의 상관관계를 갖는 것으로 나타났지만 확률형 아이템을 구매한 청소년은 게임에 대한 전체 지출액이 낮은 것으로 나타났다. 이는 확률형 아이템이 청소년들에게 비용 절약형 상품으로 소비되고 있을 가능성을 시사한다.
본 연구는 소비자 선택행위에 대한 설명과 예측에 유용한 이산적 선택모델들 중 널리 알려진 다항 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 통해 소비자의 특성과 구매 행동을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 미용화장지 시장을 중심으로 제조업자 브랜와 유통업자 브랜드간 경쟁상황을 파악하고 어떤 인구 통계적 특성과 마케팅 변수들이 소비자들의 브랜드 선택에 영향을 미치는가를 파악하고자 한다. 이를 위하여 개개인의 시점별 구매기록이 담겨진 패널(panel) 자료를 연구목적에 맞도록 재구성하고 소비자의 구매시점별 브랜드 선택 확률 및 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 진행하였다. 실증분석 결과 구매자의 연령과 소득이 높을수록 제조업자 브랜드 구매확률이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 구매 장소가 달라짐에 따라 브랜드 선택에 중요한 영향을 미치는데, 백화점이나 대형할인점에서는 유통업자 브랜드를 선택하는 것으로 확인되었다. 판매촉진의 경우에는 고소득자는 오히려 구매확률이 낮아지는 것으로 나타났으며, 판매촉진의 형태가 사은품일 경우보다 가격할인이 일어날 경우에 구매확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 구매단계별 분석결과를 살펴보면, 유명제조업자 브랜드 충성고객은 가격이 높을수록 구매확률이 증가하고, 유통업자 브랜드를 지속적으로 구매하는 고객은 가격할인을 통한 판매촉진에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
본 연구는 확률형 아이템의 사행성 이슈와 관련하여 청소년의 확률형 아이템 구매경험과 도박행동의 관계를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 전국조사인 2018년 청소년 도박문제 실태조사에 참여한 17,520명을 대상으로 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 49.9%는 확률형 아이템 구매경험이 있었다. 둘째, 돈내기 게임 경험이 있는 청소년의 확률형 아이템 구매경험은 문제도박에 영향을 미쳤다(OR=1.48, p<.001). 셋째, 돈내기 게임 경험이 없는 청소년의 확률형 아이템 구매경험은 사행활동 참여의향에 영향을 미치는 것으로 나타났다(OR=1.89, p<.001). 넷째, 확률형 아이템 구매와 도박과의 관계에서 성별차이는 없었고, 모두 문제도박 및 사행활동 참여의향에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상과 같은 결과를 바탕으로 청소년의 도박문제의 예방과 치료를 위한 실천적·정책적 방안을 논의하였다.
본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.
마케팅 분야에서는 제품품질, 고객만족, 고객추천을 바탕으로 구매행동과의 영향 유무 및 상관관계를 통계적 Regression 방법으로 가설 검증하는 것을 주요한 연구 대상으로 하고 있다. 또한 최근에는 ASCI와 같은 고객만족지수 혹은 라이켈트의 NPS와 같은 고객추천지수를 바탕으로 실제 기업성과와 연관되는 시장 지분에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 통계적 분석 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실제 고객이 매장을 방문하여, 과거 고객카드에 명품을 구매하던 구매하지 않던 간에 만족/불만족을 표시한 체인 및 고객 추천의향을 검토하여 Hidden Markov Model을 이용한 고객의 최상의 구매패턴을 분석하는 확률적 기법에 대하여 연구하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 바탕으로 고객만족 -> 고객추천의향 -> 고객추천행동->구매 및 재구매 체인에 대응하는 실제 소비자의 구매패턴을 고객만족과 NPS(순추천지수) 및 여러 수리통계적 이론-Hidden Markov Model, Bayesian Inference, Maximum Likelihood Estimation을 이용하여 확률적 추적 메카니즘을 구현하는 것을 목표로 한다. 제시된 목표는 인공지능을 구현하는 이론과 알고리듬을 사용하여 달성되었기에 이론적 추적 메카니즘을 여러 인공지능망 -DNN, CNN, GAN등을 사용하여 기업에서 사용할 수 있는 고객의 구매패턴 앱으로 발전시키는 것을 후속연구에서 기대한다.
인삼에 관련된 수많은 연구에도 불구하고, 인삼을 경제, 경영학적 관점에서 다루는 논문은 부족한 편이다. 최근 인삼제품을 구매하는 원인을 경제학적으로 밝히려는 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 미시경제학적 관점에서 국제관광소비자의 인삼구매 요인을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 설문자료를 통해 대한민국을 방문하는 국제 관광소비자가 인삼 및 인삼 관련 제품을 구매하는 형태를 실증적으로 조사하였다. 그 결과를 이용하여 인삼을 구매하는 데 영향을 미치는 결정요인을 다항 로지스틱 모형(multinomial logistic model)을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 다음과 같은 인삼 구매 결정요인을 발견하였다. 첫째, 경제적 요인은 인삼구매의 중요한 결정 요인이 가구소득보다 가처분소득(일일평균 지출비용)이 인삼 구매에 미치는 영향이 컸다. 일일평균 지출비용이 높음에도 불구하고 다른 제품을 더 선호하면 인삼을 덜 구매하는 것으로 나타났다. 둘째, 인구통계학적 요인 중 성별과 나이 또한 인삼 구매의 중요한 결정 요인이다. 나이가 많은 남성 소비자층의 인삼제품 구매 확률이 높은 것으로 밝혀졌다. 셋째, 관광 목적은 인삼 구매에 영향을 끼친다. 여가 목적의 관광소비자가 다른 목적의 관광소비자보다 인삼 구매 확률이 높았다. 마지막으로 관광지 속성도 인삼 구매의 결정 요인이다. 관광지의 치안(안전성), 모바일/인터넷 사용 편리성과 길찾기 용이성 등의 관광지 속성은 인삼 구매에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 특히 쇼핑의 편리함을 의미하는 모바일/인터넷 사용 편리성과 길찾기 용이성이 관광소비자의 인삼구매 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이 연구는 국제 관광소비자의 인삼 선택을 선호(preference)에 기반한 계량경제학적 모델로 분석하여 인삼제품 구매 선택의 결정요인을 탐구하였다는 점에서 의의가 있다.
복권 구매와 관련된 요인과 복권 구매가 인간의 동기·행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 실험연구를 진행하였다. 일상 현실에서의 복권이 가지는 특성들을 포함하는 컴퓨터 게임을 이용하여 게임의 중간에 복권구매의 기회가 주어지고 실험참가자들이 복권을 구매하는가 여부를 측정하였다. 그리고 지각되는 컴퓨터 게임의 난이도, 게임성적에 대한 만족도, 지각된 경품획득 가능성과 복권의 당첨금과 당첨확률 구조가 복권구매결정에 영향을 미치는가를 분석하였다. 또한, 복권의 구매기회와 구매경험이 구매자의 행동과 심리에 어떠한 영향을 주는가를 조사하기 위해서 실험참가자들의 최종 게임 만족도, 자기능력평가와 컴퓨터 게임에서의 수행결과를 측정하였다. 기본적으로 복권을 구매한 사람들과 복권을 구매하지 않은 사람들 간에 위에서 나열된 변인들에서 차이가 존재하는가를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 실험에서 주어진 컴퓨터 과제를 더 쉽게 지각할수록 미래에 더 긍정적인 결과를 예상할수록 실험참가자들은 더 복권을 사는 경향을 보였다. 반면에 게임의 수행결과 자기 수행만족도와 복권당첨금과 당첨확률은 복권구매결정에 영향을 미치지 않았다. 복권구매기회와 행동이 미치는 영향에 대한 분석에서는 일반적인 상식과 달리 수행결과, 만족도, 지각되는 즐거움, 자기능력평가 등에 유의미한 결과를 미치지 않았다. 다만, 수행결과와 자기능력에는 일부 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 일반적인 설문방법에 근거한 기존 연구와 비교하여 복권의 의미를 분석하고, 전반적인 실험연구의 한계 측면에서 논의하였다.
본 논문은 고객의 수요정보에 대해 모호한 정보를 가진 공급자와 구매자 사이의 공급망 계약에 관한 것을 다루고 있는 것으로, 고객 수요에 대한 불확실성은 확률적 프로그래밍 모델에서 공식적으로 다루어져왔다. 확률적 프로그램의 한 가지 핵심적인 가정은 널리 알려져 있는바와 같이 수요에 대한 확률분포가 알려져 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고 만약 수요에 대한 정보가 모호하거나 정확하지 않다면 수요에 대한 확률분포가 정확하지 않다는 점이다. 이런 상황에서 퍼지 이론은 수요정보를 나타내는데 유용하다고 할수 있다. 본 논문은 퍼지 랜덤수요변수들을 분산시스템의 공급망 계약에서 다루고 있다. 이 계약은 구매자의 주문량을 조정하는 옵션을 이용한다. 본 연구는 퍼지 랜덤 변수들을 GMIR(Graded Mean Integration Representation)을 이용하여, 알고리즘을 통해 구현함으로써 실증적 결과 값을 제시하고 미래 연구의 확장 가능성을 제시하고 있다.
구매 계약과 구매에 직접적인 영향을 미치는 상품 가격에 반응하는 소비자의 행동은 꾸준한 주목을 받아왔다. 기존의 많은 연구에서 소비자는 상품을 사거나 계약을 할 때 과거 있었던 가격 또는 변할 수 있는 미래 가격을 고려하지 않고 현재 주어진 가격에만 반응을 보인다는 가정을 하였다. 또 다른 연구에서는 소비자는 미래 있을 가격이 어떠한 확률 분포를 따르는 지를 정확히 알고 반응을 보인다고 조금은 과장된 가정을 하였다. 하지만 최근의 연구에서는 소비자가 상품 판매자의 가격 결정 정책을 고려하면서 상품 구매 또는 구매 계약을 한다는 즉 가격에 민감한 반응을 보인다는 가정을 하게 되었다. 이 연구에서는 소비자가 상품 구매나 구매 계약 시 필요한 정보들 중 가장 중요한 상품의 가격을 어떻게 얻어서 이용하는지 분석해 보고자 한다. 즉 상품의 미래 가격 변화를 소비자가 어떻게 추정하여 구매 계약과 구매 시 이용 하는지를 분석하고자 한다. 이 연구에서는 소비자가 상품 구매 계약 시 가격을 추정하는 방법으로 과거의 경험에서 얻어진 가격들을 이용한다는 가정하의 수학적 모형을 세워 소비자의 가격 추정이 실제 상품 구매와 계약에 미치는 영향 그리고 판매자의 가격 결정에 미치는 영향을 분석해 보았다.
본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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