스마트폰의 보급이 보편화되고 이용률이 높아진 만큼 모바일 쇼핑 시장 또한 그 규모가 커지고 관련 산업에 관한 기대도 증가하고 있다. 모바일 쇼핑 앱은 패션과 뷰티, 라이프 스타일 등 다양한 산업과 융합이 이루어지고 있으며 비대면의 활성화에 더불어 사용자 수를 늘리기 위한 기업의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모바일 쇼핑 앱의 지각된 가치와 사용의도에 관한 연구를 가치기반수용모델(VAM)을 기반으로 진행하였다. 본 연구의 가설을 검증하기 위하여 266명의 국내 기업에서 출시한 모바일 쇼핑 앱을 사용해 본 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문을 진행하였고 이를 분석에 활용하였다. 결과를 살펴보면, 모바일 쇼핑 앱의 지각된 가치 중 유용성과 즐거움은 모두 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그러나 모바일 쇼핑 앱의 지각된 희생 중 기술적 특성과 지각된 위험은 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 모바일 쇼핑 앱의 지각된 가치는 사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 모바일 기술과 시장의 급속한 성장과 더불어 점점 더 기업 간의 경쟁이 치열해지고 있는 모바일 쇼핑 앱 산업에서 지각된 가치와 사용의도에 영향을 미칠 수 있는 요인을 살펴보고 관련 기업과 관계자들이 모바일 쇼핑 앱 사용자를 더욱 늘리기 위한 효율적인 전략을 수립할 수 있도록 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
최근 기업은 유비쿼터스 컴퓨팅에 핵심 기술이자 신기술 적용 제품인 RFID를 도입하여 재고관리, 공정효율성, 비용절감, 제품의 신뢰성 등을 통해 경영활동의 효율성과 고객 만족도를 향상시키고자 제품을 도입하고 있다. 그러나 신제품(솔루션) 도입 시 기업은 많은 위험요소를 안고 있다. 따라서 본 연구는 RFID 구매자들에게 존재하는 구매 위험, 공급자의 속성과 정보, 구매의사결정 단계 및 구매 행동 등 이론적 배경을 근거로 연구문제를 돌출하고 이를 분석하여 시사점을 제시함으로서 RFID 공급사 및 산업마케터들의 마케팅전략을 수립에 도움이 되고자 시작되었다. 연구 결과, (1)신규 구매의 경우 제품의 신뢰성, 기술명세의 정확성, 단순 재구매의 경우 가격의 적절성이 중요한 속성으로 나타났고, (2)정보원천은 두(신규 구매와 단순 재구매) 경우 모두 제품 성능 테스트결과, 조직 내의 기술자, 그리고 타사 구매자들의 의견 및 견본확인 등을 통해 정보를 얻고, (3)구매위험지각 정도는 신규구매의 경우에는 기능상의 문제 발생 가능성과 같은 성과 위험, 수리 및 투자비용 상의 손실 가능성과 같은 재정적 위험 등, 단순재구매의 경우에는 보다 나은 제품 구매에 대한 기회 손실과 같은 미래 기회 손실 위험 등이 나타났고, (4)구매센터의 역할은 신규구매의 경우에는 사용부서, 기획부서 구매부서 순이고, 단순재구매의 경우에는 사용부서, 구매부서 순이며, (5)구매의사결정단계별 영향력은 두 경우 모두 단계별 차이를 보이고 있으나 경영층 보다 사용부서, 기획부서, 구매부서의 비중이 높게 나타났다.
최근 기업은 유비쿼터스 컴퓨팅에 핵심 기술이자 신기술 적용 제품인 RFID를 도입하여 재고관리, 공정효율성, 비용절감, 제품의 신뢰성 등을 통해 경영활동의 효율성과 고객만족도를 향상시키고자 제품을 도입하고 있다. 그러나 신제품(솔루션) 도입 시 기업은 많은 위험요소를 안고 있다. 따라서 본 연구는 RFID 구매자들에게 존재하는 구매 위험, 공급자의 속성과 정보, 구매의사결정 단계 및 구매 행동 등 이론적 배경을 근거로 가설을 설정하고 이를 분석하여 시사점을 제시함으로서 RFID 공급사 및 산업마케터들의 마케팅전략을 수립에 도움이 되고자 시작되었다. 연구 결과, (1) 신규 구매의 경우 제품의 신뢰성, 기술명세의 정확성, 단순재구매의 경우 가격의 적절성이 중요한 속성으로 나타났고, (2) 정보원천은 두(신규 구매와 단순재구매) 경우 모두 제품 성능 테스트결과, 조직 내의 기술자, 그리고 타사구매자들의 의견 및 견본확인 등을 통해 정보를 얻고, (3) 구매위험지각 정도는 신규구매의 경우에는 기능상의 문제 발생 가능성과 같은 성과 위험, 수리 및 투자비용상의 손실 가능성과 같은 재정적 위험 등, 단순재구매의 경우에는 보다 나은 제품구매에 대한 기회 손실과 같은 미래 기회 손실 위험 등이 나타났고, (4) 구매센터의 역할은 신규구매의 경우에는 사용부서, 기획부서 구매부서 순이고 단순재구매의 경우에는 사용부서, 구매부서 순이적, (5) 구매의사결정단계별 영향력은 두 경우 모두 단계별 차이를 보이고 있으나 경영층 보다 사용부서, 기획부서, 구매부서의 비중이 높게 나타났다.
전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.
복잡성(complexity)은 신제품개발 과정에서 프로젝트 팀이 빈번하게 당면하는 개발과제의 주요 속성으로 이에 대한 적절한 대처 여부는 신제품개발의 성과에 적지 않은 영향을 미친다. 복잡성이란 속성이 신제품개발의 관리에서 주목 받게 된 배경으로는, 우선 제품개발과정에서 당면하는 복잡성이 증가 추세에 있다는 점을 들 수 있다. 새로운 기술과 공법 그리고 소재의 등장, 복합 제품의 개발(예: 디지털 컨버전스), 또한 기업간 제휴를 통한 개발은 신제품개발의 복잡성 증대와 관련이 된다. 한편 신제품개발의 복잡성에 대한 미흡한 대처는 개발과정의 지연, 개발비용의 예산 초과, 제품개발의 포기 등과 같은 부정적 결과를 초래한다. 이와 같이 복잡성의 증대 추세 및 복잡성으로 인한 적지 않은 영향력을 고려해볼 때, 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 연구의 필요성은 증대된다. 그러나 아직까지 복잡성에 대한 연구는 현실적 필요성에 비해 상대적으로 적은 관심만이 기울여져 왔다. 본 고에서는 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 주요 연구과제들을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선, 주요 영역별로 나누어 그간의 복잡성에 대한 연구성과를 정리한 다음, 이를 토대로 향후 중요시되는 연구과제들을 도출하고자 한다. 신제품개발 과정의 복잡성에 대한 주요연구과제에 대한 이러한 고찰은, 향후 이 분야에 대한 연구 전개에 있어서 하나의 발판이 될 것으로 기대된다.
코로나19로 인하여 언택트 마케팅이 활성화되고 있다. 그로 인하여 e 커머스 시장에서도 언택트 판매인 라이브 커머스가 활성화되고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자들이 라이브 커머스를 통해 구매할 경우 어떠한 요인이 영향을 미치는지에 대해 알아보고자 했다. 특히 이제 막 활성화되고 있는 라이브 커머스 플랫폼과 제품에 대한 소비자의 신뢰가 중요하고 콘텐츠에 대한 소비자들의 몰입이 중요하므로 이들의 매개 효과를 분석하였다. 연구 모형은 선행 연구를 바탕으로 라이브 커머스 특성 중 공통 변인을 도출하여 설정하였다. 실증 분석을 위해 온라인 설문조사를 진행하였다. 라이브 커머스에서 1회 이상 구매한 사용자 200명을 분석 대상으로 삼았다. 연구 결과는 다음과 같다. 라이브 커머스 특성 중 오락성, 경제성, 전문성은 구매 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 사용 용이성은 구매 의도에 유의한 영향을 미치지 못했다. 영향력은 오락성, 전문성, 경제성 순으로 나타났다. 신뢰의 매개 효과는 오락성, 경제성, 전문성이 구매의도에 영향을 미침에 있어서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 반면 사용 용이성과 구매 의도간에는 유의한 매개효과가 검정되지 않았다. 몰입의 매개 효과는 오락성, 경제성이 구매의도에 영향을 미침에 있어서 몰입이 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면 사용 용이성과 경제성이 구매의도에 영향을 미침에 있어서 몰입의 매개효과는 검정되지 않았다. 몰입과 신뢰의 이중 매개효과는 오락이 구매의도에 영향을 미침에 있어서는 몰입의 매개효과가 신뢰의 매개효과 보다 강하게 나타났다. 전문성이 구매의도에 영향을 미침에 있어서도 역시 몰입의 매개효과가 신뢰의 매개효과 보다 강하게 나타났다. 반면, 경제성이 구매의도에 영향을 미침에 있어서는 신뢰만 매개효과가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과는 학술적으로 소비자들이 라이브 커머스를 이용함에 있어서 콘텐츠의 재미와 흥미 요소인 오락성이 가장 중요한 요인임을 실증적으로 검증한 점이다. 또한 신뢰와 몰입이 동시에 매개 역할을 하기도 하고 전혀 매개 역할을 못하는 경우등 다양한 결과를 도출한 점이다. 라이브 커머스 플랫폼 사업자와 판매업체들에게 소비자에게 다가가기 위해서 무엇에 우선 순위를 두어야하는지에 대한 단초를 제공하였다는 점에서 실무적인 시사점을 찾을수 있다.
본 연구는 고객만족과 기업가치 성과간의 관계를 분석하는 것이 목적이다. 기업가치성과는 주가와 신용등급으로 나눌 수 있는데, 전자는 기업의 시장가치이고 후자는 자금조달비용이라 구분하여 사용되고 있다. 고객만족과 주가와의 관계는 비교적 오래전부터 연구되어 왔으나 신용등급과의 관계는 최근 들어 연구되기 시작하였다. 대표적으로 Anderson and Mansi(2009)의 연구에서는 양자가 긍정적으로 관련된 것으로 밝혀졌으나, 윤상운(2010)이 국내자료를 사용한 연구에서는 그 관계가 입증되지 못하였다. 일치하지 않는 두 연구의 결과에서 아이디어를 얻어 본 연구에서는 고객만족이 신용등급에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고 이를 검증하였다. 두 연구에서 사용한 모델을 참고로 하였고 특히 우리나라 실정에서는 정부지원이 중요한 변수임을 감안하여 이를 포함한 연구모형을 설정하여 검증한 결과 긍정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 추가분석에서 자산규모가 큰 기업보다 작은 기업에서, 제조업보다 서비스업에서 고객만족이 신용등급에 더 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 유통환경과 소비자 라이프스타일의 변화 속에서 단순히 제품을 판매하고 유통시키는 것에 그치는 것이 아닌 소매점자산을 증대시켜 고객을 획득하고 유지할 수 있는 차별화된 경쟁우위가 필요하게 되었으며, 이러한 대안으로 소매점 이미지의 중요성이 날로 커지고 있다. 이에 따라, 본 연구는 소매점의 이미지와 자아이미지 일치성이라는 요인과 고객기반 소매점자산과의 구조적관계를 조사하여 소비자들의 재이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 본 연구의 가장 큰 학문적 기여점은 소매점자산에 영향을 주는 자아이미지일치성이라는 선행 요인을 찾아내는데 있으며, 또한 소매점자산이 재이용의도에 강력한 선행요인임을 확인하는데 있어서 기존의 연구들이 보여준 Second-order Construct 유형의 소매점자산척도와 결과 변수간의 단일차원 인과관계가 아닌, 소매점자산을 구성하는 각각의 요인들과 재이용의도의 좀 더 구체적인 변수간의 구조적관계를 실증할 수 있게 되었다. 본 연구는 소매점과 자아의 이미지일치성을 두 가지 차원(실제 자아이미지일치성, 이상적 자아이미지일치성)으로 나누고 소매점자산의 구성요소인 소매점인지, 소매점연상, 지각된 소매점 품질, 소매점충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고 자아이미지일치성을 토대로 평가된 소매점자산 요인들이 소매점의 재이용의도에 미치는 영향을 분석하여 소매점의 이미지의 관리와 투자에 대한 마케팅 측면의 중요성을 제시하고 있다. 연구모델에 대한 분석결과 소매점-실제 자아이미지일치성과 소매점-이상적 자아이미지일치성 모두 모두 소매점자산 요인들에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 그 중 이상적 자아이미지일치성이 소매점자산 요인들에 미치는 상대적인 영향력이 더 크게 나타났다. 또한 소매점자산을 구성하는 각각의 요인들은 소비자의 소매점 재이용의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 타겟 소비자들의 자아 이미지와 소매점의 상징적 이미지를 일치시키는 마케팅 노력을 통해 소비자들과 소매점 사이의 강력한 감정적 결속이 형성되어 해당 소매점의 자산을 높게 평가하고 지속적인 이용의도를 가져올 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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