• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2005년도 동계학술대회 발표논문집
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• pp.51-67
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• 2005

점포선택에 영향을 미치는 선행변수들을 규명한 기존 연구들은 주로 점포 방문행동에 초점을 두고 진행되어 왔으나, 이러한 점포 방문행동이 과연 실제 구매행동으로까지 이어질 것인가에 대한 연구는 매우 제한적으로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 관찰 자료를 이용하여 점포선택의 단계를 점포방문행동과 실제 구매 행동으로 분류한 후, 이들 각 단계에 영향을 미치는 요인들을 탐색적으로 실증하는데 그 목적이 있다. 소매점포를 대상으로 수집된 관찰 자료를 이용하여 분석한 결과, 경쟁점포의 수를 제외한 유동인구, 소매점포의 시계성과 같은 소매점포의 입지요인과 점포의 크기, 가판대 설치, 판촉 행사와 같은 소매점포의 마케팅 요인이 점포방문행동에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 점포방문행동이 실제 구매동향에 미치는 영향력은 주효과뿐만 아니라 상품구색과 같은 점포내부요인과의 상호작용효과가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 이러한 결과의 이론적 및 실무적 시사점이 논의되고, 연구의 한계점과 미래의 연구방향이 제시되었다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제40호
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• pp.125-136
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• 2019

최근 플라워 시장의 성장 둔화와 함께 소비자의 다양한 욕구 증대로 플라워샵 관리자는 고객에게 더 나은 가치를 제공하여, 장기적인 관계를 맺기 위한 많은 노력을 하고 있다. 기존 연구 결과 플라워 상품의 경우, 고객과의 장기적인 관계에 중요한 영향을 미치는 요소가 점포속성이다. 따라서 본 연구는 그동안 점포속성 분야에서 연구가 많이 미흡했던 플라워샵을 대상으로, 쾌락적 제품의 대표로 손꼽히는 플라워 상품을 자신만을 위해 쾌락적 동기로 재구매하고자 결정할 때, 영향을 미치는 요인들을 먼저 파악하고, 영향요인의 영향력 순위를 규명하고자 하였다. 조사대상으로는, 자신을 위해, 즉 본인을 위한 쾌락적 동기로 플라워 상품을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 서베이 조사를 실시하였다. 분석결과, 가격, 판매원의 전문성, 점포 접근성이 재구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 이러한 세 개 변수의 영향력 순위는 가격, 판매원의 전문성, 점포 접근성 순으로 나타났다. 본 연구는 자신만을 위해, 쾌락적 동기로 플라워 상품을 구매하는 소비자들을 대상으로, 플라워샵의 점포속성이 재구매의도에 미치는 영향관계에 대해 실증함으로써 이론적 토대를 제공하였다는 점에서 학문적 시사점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.387-390
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• 2021

최근 전자 상거래 시장이 급격한 성장을 이루면서 고객들의 급변하는 니즈를 파악하는 것이 기업들의 수익에 직결되는 요소로 인식되고 있다. 이에 기업들은 고객들의 니즈를 신속하고 정확하게 파악하기 위해, 기축적된 고객 관련 각종 데이터를 활용하려는 시도를 강화하고 있다. 기존 시도들은 주로 구매 행동 예측에 중점을 두었으나 고객 행동의 전후 과정을 해석하는데 있어 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 고객이 구매한 상품을 확정 또는 환불하는 행동을 취할 때 해당 행동이 발생하는데 있어 어떤 요소들이 작용하였는지를 파악하고, 어떤 고객이 환불할 지를 예측하는 예측 모형을 새롭게 제시한다. 예측 모형 구현에는 트리 기반 앙상블 방법을 사용해 예측력을 높인 XGBoost 기법을 적용하였으며, 고객 의도에 영향을 미치는 요소들을 파악하기 위하여 대표적인 설명가능한 인공지능(XAI) 기법 중 하나인 SHAP 기법을 적용하였다. 이를 통해 특정 고객 행동에 대한 각 요인들의 전반적인 영향 뿐만 아니라, 각 개별 고객에 대해서도 어떤 요소가 환불결정에 영향을 미쳤는지 파악할 수 있었다. 이를 통해 기업은 고객 개개인의 의사 결정에 영향을 미치는 요소를 파악하여 개인화 마케팅에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.460-461
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• 2018

전통적인 방식의 추천 시스템은 사용자가 독립적으로 행동한다는 가정하에 개발된 방식이며, 단순하게 상품을 나열하거나 상품의 속성과 사용자의 기호를 연관하는 기능이 부족하여 가독성과 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상품 리뷰 데이터를 크롤링을 한 뒤 R을 이용한 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 비정형의 리뷰 데이터를 사용자의 구매이력과의 연관 분석을 통해 의미 있는 정보로 가공하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자는 방대한 양의 상품 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 자신에게 필요한 데이터만을 제공받을 수 있게 되어 사용자의 의사결정에 도움 될 것으로 사료된다.

• 한국복식학회:학술대회논문집
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• 한국복식학회 2001년도 춘계학술대회
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• pp.50-51
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• 2001

많은 소비자들이 가치지향적인 의사결정을 할 때 제품의 품질을 매우 중요한 요소로 생각하며, 제품구매시 불완전한 정보 상황에서 빈번히 제품품질의 지표로서 가격을 이용한다고 한다(Peterson & Wilson. 1985). 이와 관련하여 시장에서의 실제 가격과 객관적 품질과의 관계를 분석하여 소비자의 효율성을 파악한 연구가 각국에서 이루어져 왔으나, 패션제품에 관한 가격과 객관적 품질과의 관계에 관한 연구는 국내 외적으로 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 1990년대 한국과 미국 패션시장의 가격과 객관적 품질간의 상관관계를 비교 분석함으로써 양국 패션제품의 품질수준을 비교해 보 는데 있다. 본 연구의 결과를 통해 가격이 제품품질의 지표가 될 수 있는가를 파악할 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 한국과 미국 패션제품 시장의 가격과 품질의 상관관계는 전체적으로 어떠한 차이가 있는가\ulcorner 둘째, 한국과 미국 패션제품의 가격과 객관 적 품질의 상관관계가 패션산업범주에 따라 어떠한 차이가 있는가\ulcorner 마지막으로, 본 연구의 결과와 같은 제품의 품질에 대한 정보탐색으로부터 얻을 수 있는 한국과 미국 소비자의 구매이득은 어느 정도인가\ulcorner 본 연구를 위한 내용분석에 이용된 자료는 양국의 소비자의 권익보호를 위한 중립적 정보원에서 발간하고 있는, 한국의 <소비자 시대>와 미국의 에 개 재 된 1990년부터 1999년까지 의 상품비교테스트 정보중에서 패션제품군에 관련된 자료를 토대로 하였다. 수집된 자료는 한국의 36개 패션제품군, 470개 제품과, 미국의 40개 패션제품군. 692개의 패션 제품이었으며, 패션산업범주는 여성복, 남성복, 유니 섹스 의류, 스포츠 의류, 유.아동복, 언더웨어. 잡화. 제화류, 침장류, 섬유직물, 화장품. 학생복 등 11 가지 산업범주로 분류하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국과 미국 패션제품의 지난 십년간의 가격 과 품질의 상관관계는 매우 약한 정(+)의 상관을 가지고 있었다. 한국패션제품의 전체 서열상관계수의 평균은 0.091이었고, 미국의 상관계수 평균은 0.192였 다. 상관계수의 수치만으로 볼 때 한국보다는 미국 패션제품의 가격과 품질간의 상관관계가 조금 높게 나타났으나, 양국간 통계적인 차이는 없었다. 또한, 한국 패션제품의 경우에는 제품군의 가격대별 상관관계를 살펴보았는데, 그 결과 1만원 미만의 저가 제품군과 330만원이상의 고가의 제품군의 경우 부(-)의 상관계수를 나타냈다. 둘째. 1990년대 한국과 미국 패션시장의 가격과 품질간의 상관계수의 범위는 제품군별. 산업범주별 로 상이한 분포를 보이고 있었다. 패션제품군별로 보 면, 한국의 경우는 가장 높은 '여행용가방(r = 0.707)' 에서 가장 낮은 '자외선 차단화장품(r = -0.58)'까지, 그리고 미국 패션제품군의 상관계수의 범위는 '팬티 스타킹'의 0.820에서 '남성용 런닝슈즈'의 -0.472까지의 분포를 나타냈다. 마지막으로, 제품의 가격과 품질에 대한 정보를 소비자가 알 경우 얻을 수 있는 소비자의 구매이득 을 추산한 결과 패션제품시장에서 완전한 품질정보를 가지고 있다고 가정한 '현명한 사람'은, 최고가격의 제품만을 구입한다고 가정한 '부유한 사람들'의 구입방식에 비해 최고 좋은 품질의 상품을 총 지불액의 비율로 보아, 한국의 소비자는 약 50% 정도를, 미국의 소비자는 약 91%나 되는 액수를 절약하여 구매할 수 있는 것으로 나타났다. 이상의 본 연구의 결과를 종합하여 볼 때 한국과 미국 모두 제품군별, 그리고 산업범주별로 상관관계가 차이를 보이고 있어, 양국의 소비자들이 패션제품 의 품질을 평가함에 있어 오로지 가격에 대한 정보만을 이용하는 것은 위험하고 비합리적인 구매의사 결정이라고 볼 수 있다. 따라서 소비자가 좀 더 합리적인 구매의사결정을 하여 재정적 손실을 막기 위해서는 가격과 품질에 관한 신뢰있는 정보의 탐색이 반드시 필요하다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.131-133
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• 2000

인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.283-289
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• 2015

본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 제품 상세페이지에서 구매요인에 영향을 미치는 정보가 무엇인지 살펴보는 것이다. 이를 위해 첫 번째로, 인터넷쇼핑몰의 제품 정보와 구매 요인을 결정짓는 것이 무엇인지 이전 연구를 통하여 조사하였고, 두 번째는, 이것을 바탕으로 기초 설문지를 구성하였고, 마지막으로 가장 큰 영향을 미치는 각 인자의 유효성을 검증하고 시행하였다. 연구를 통해 소비자가 정말 원하는 정보는 무엇이고, 구매를 하게 하는 정보는 무엇인지 알아내어 인터넷 쇼핑 사이트 설계에 도움이 되고자 한다. 인터넷 쇼핑 사이트에서 사용자 리뷰, 사이트의 안정성, 사이트의 내부 구조, 제품의 보유 수, 활용 가능한 3D 이미지와 제품 이미지에서 사용자 후기와 상품 이미지가 상품 구매에 영향을 주는 인자로 확인되었다. 사이트 디자인에서 레이아웃, 컬러 시스템, 텍스트 등 많은 디자인 요소도 중요하지만, 제공하는 제품에 대한 충분한 정보에 의해 구매할 수 있도록 설계되어져야 할 것이다.