• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.04a
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• pp.52-52
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• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.04a
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• pp.35-35
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• 2017

이 연구의 목적은 온라인 판매에 집중하는 창업 기업들의 온라인 판매량 증진을 위해 구매 전환율에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위한 것이다. 일반적으로 온라인 판매에 있어서는 네이버 및 다음 등 검색엔진 및 판매하는 마켓별로 CPC 또는 전시입찰 등의 광고를 집행을 통해 매출에 긍정적인 영향을 미친다고 알려졌으나, 최근에는 과다경쟁으로 인한 광고비의 집행비용의 인상율에 비해, 광고로 인한 판매율-구매전환율(ROAS)이 떨어짐을 확인되고 있어, 판매자들에게 혼란을 주고 있다. 매출 및 구매전환율을 늘리기 위한 효과적인 방법을 찾는 과정에서, 온라인 광고를 하면서도 그 외 요인들로 인해 경쟁사보다 판매량이 높은 상품들을 확인할 수 있었고, 소비자들에게 긍정적인 영향을 미치는 구매 단서를 통해 판매량에 긍정적 영향을 끼치는 것으로 보여, 연구를 하게 되었으며, 온라인 판매되는 상품들의 비교를 통해 가장 긍정적 영향을 미치는 요인을 확인하고자 한다. 또한, 수많은 상품들이 있는 온라인 시장에서 온라인 광고는 소비자들에게 자신의 상품이 노출되기 위한 필수불가결인 요소이나, 광고를 하면서도, 구매전환율(ROAS)을 높이기 위한 구매에 영향에 미치는 요인을 찾아, 온라인 판매 기업들의 효율을 높이기 위한 연구이다. 구매 전환율에 영향을 미치는 요인이 확인되었을 때, 해당 요인들에 집중하여, 결과적으로 판매량을 늘리고 매출을 높일 수 있을 것이다.

• The Science & Technology
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• v.28 no.10 s.317
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• pp.68-69
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• 1995

WTO체제출범 후 세계는 바야흐로 무한경쟁시대로 접어들었다. 이제 상품개발의 가본이 되는 기초과학기술의 무임승차는 없다. 기업이나 국가가 사는 길은 오직 독창적인 첨단과학기술 개발 뿐이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.4
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• pp.159-182
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• 2009

We construct product networks from the retail transaction dataset of an off-line department store. In the product networks, nodes are products, and an edge connecting two products represents the existence of co-purchases by a customer. We measure the quantities frequently used for characterizing network structures, such as the degree centrality, the closeness centrality, the betweenness centrality and the centralization. Using the quantities, gender, age, seasonal, and regional differences of the product networks were analyzed and network characteristics of each product category containing each product node were derived. Lastly, we analyze the correlations among the three centrality quantities and draw a marketing strategy for the cross-selling.

• 발명특허
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• v.11 no.8 s.126
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• pp.48-51
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• 1986

• 발명특허
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• v.11 no.3 s.121
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• pp.34-38
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• 1986

• Venture DIGEST
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• s.111
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• pp.30-31
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• 2007

• 발명특허
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• v.11 no.2 s.120
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• pp.56-59
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• 1986

• 발명특허
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• v.11 no.7 s.125
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• pp.48-52
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• 1986

• 발명특허
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• v.11 no.9 s.127
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• pp.50-53
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• 1986