본 연구는 소비자의 인터넷 사용동기, 온라인 구매성향과 제품구매의도 사이의 관계를 밝힘으로써 온라인 상품 범주화의 기초 개념을 밝히고자 하였다. 조사대상은 미국 남서부 지역에 거주하는 대학생 총 217명으로 구성되었으며, 자료분석을 위해 요인분석과 경로모델을 추정하였다. 분석결과, 소비자의 인터넷 동기는 기분전환, 경제적, 정보적, 사회적 동기의 4개 요인으로 분류되었다. 또한 온라인 제품은 구매의도에 따라 감각상품, 인지상품과 탐색상품의 3개 범주로 분류되었다. 경로모델의 추정결과, 인터넷 사용의 기분전환과 경제적 동기요인이 충동구매성향에 영향을 주는 반면, 경제적, 정보적, 사회적 동기요인은 계획구매성향에 영향을 주는 것으로 나타났다. 온라인 구매의도에 있어서, 감각상품은 충동구매성향과 더 높은 관계를 나타낸 반면, 인지상품과 탐색상품은 계획구매성향과 더 높은 관계를 나타냈다. 또한, 인지상품은 경제적 동기에 근거한 계획구매성향에 의해 더 강한 효과를 보였으며, 탐색상품은 정보적 동기에 의한 계획구매성향에 의해 더 강한 효과를 나타났다. 따라서 본 연구는 특정 상품 범주에 따른 이론적 정립과적절한I-마케팅 전략의 관리적 측면이 논의되었다.
본 연구는 주부 소비자의 상품 구매시 백화점 판매원 능려의 중요성 인지도와 백화 점 이용성향을 관련변수 및 판매원의 능력에 대한 소비자 인식과의 관계를 비교.분석하며 인과관계를 파악하고자 하였다 그 결과 기업과 백화점 판매원 및 소비자에게 백화점 판매원 능력의 중요성을 밝혀 백화점 판매원이 소비자엑 질적.양적으로 유용한 정보를 제공하고 소비생활상담자로서의 전문인이 되어야 함을 강조하는데 그 목적이 있다 이러한 연구목적 아래 서울시에 거주하며 백화점을 이용하는 주부 510명을 대상으로 질문지를 통하여 조사하 였다. 그 결과 주부소비자는 상품 구매시 백화점 판매원을 중요한 정보원으로 인식하고 백 화점 이용성향이 다소 많았으며 소비자의 백화점 이용성향과 판매원의 중요성 인지도는 정 의 상관관계를 이루었다 또한 소비자가 젊을수록 교육수준이 높을수록 백화점 이용성향은 높아 이들을 위한 소비자교육이 실행되어야 할것으로 보인다 그리고 여러변수중 특히 주부 소비자의 교육수준은 소비자의 판매원 능력에 대한 인시을 매개로 하여 구매시 백화점판매 원의 중요성 인지도와 이용성향에 영향을 미치므로 소비자가 최종 구매결정 단계에서 최선 의 선택을 하도록 기업측은 보다 질이 강화된 판매원 양성에 주력하여야 하고판매원 능력중 에서 판매기술은 더욱 소비자 지향적인 체계로 전환할 필요가 있다.
본 연구는 인터넷 사용동기에 근거한 온라인 시장을 세분화하고자 하였다. 표본은 미국 남서부지역의 대학생으로 총 219명의 Y세대 소비자로 구성되었다. 자료분석을 위해 군집분석(Cluster Analysis)과 분산분석(ANOVA)을 사용하였다. 군집분석결과, 온라인소비자는 3개의 세분시장 즉, "쾌락적 소비자", "실용적 소비자", "비능동적 소비자" 집단으로 분류되었다. 개인적 특성 중, 성별과 연령에 따라 세 집단별 유의한 차이가 없었으나, 능동적 소비자 집단 (쾌락적소비자, 실용적 소비자)이 비능동적 소비자 집단보다 인터넷 사용시간과 온라인쇼핑에 드는 비용을 더 많이 소비하는 것으로 나타났다. 온라인구매성향에 있어서, 전반적으로 충동구매성향이 낮지만, 세 집단별 통계적으로 유의한 차이를 보여, 쾌락적 소비자가 가장 높았고, 다음은 실용적 소비자, 비능동적 소비자 순이었다. 계획구매성향은 전반적으로 높았으며, 쾌락적 소비자와 실용적 소비자 두 집단이 비능동적 소비자보다 계획구매성향이 더 높게 나타났다. 또한, 온라인구매의도는 실용적소비자가 가장 높았으며, 다음은 쾌락적 소비자, 비능동적 소비자 순이었다. 구체적으로 상품군별 구매의도차이를 검증한결과, 실용적소비자는 "책 또는 잡지", "액세서리와 보석"에 대한 온라인 구매의도가 가장 높은 반면, 쾌락적 소비자는 "여행티켓 또는 예약", "오락 및 여가상품"에 대한 온라인 구매의도가 가장 높은 경향을 보였다. 따라서, Y세대 소비자를 위한 온라인 시장세분화에 따른 차별화된 마케팅 전략이 논의되었다.
전자상거래가 대중화되면서 다양한 아이템을 손쉽게 구매할 수 있는 환경이 조성되었다. 전자상거래에서 소비자의 구매율을 향상시키기 위해 개인 맞춤 추천 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향과 제품의 신뢰성을 고려한 상품 추천 기법을 제안한다. 사용자의 성향은 찜하기, 리뷰, 클릭 등과 같은 다양한 사용자의 행위 분석을 통해 추출하고 상품의 신뢰성은 SNS에서의 언급 수와 서비스내의 사용자 행위를 통해 계산한다. 계산된 성향을 기반으로 협업 필터링을 수행하여 상품별 예측 점수를 생성하고 상품의 신뢰성을 고려하여 최종적인 추천 목록을 생성한다.
최근 검색사이트의 인공지능 기반 제품 추천 서비스의 도입이 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 인공지능 기반 제품 추천에 대한 소비자의 반응 및 광고효과를 이해하고자 브랜드의 특성과 소비자 성향에 따라 AI 상품추천에 대한 소비자의 반응이 어떻게 달라지는지 연구하였다. 본 연구는 대학생을 대상으로 실험연구를 진행하였으며 브랜드 명성(높음 vs.낮음)과 비교성향수준(높음 vs.낮음)이 AI가 추천한 상품의 브랜드태도 및 구매의향에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구 결과 브랜드 명성과 비교성향 수준은 AI가 추천한 상품의 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 AI 상품추천 서비스에 대한 소비자의 반응을 보다 세부적으로 이해하고 효과에 영향을 미치는 잠재적 요인들을 검증하였으며 AI를 활용한 서비스 전략 수립에 유용한 시사점을 제공하는 데 의의가 있다.
급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.
실세계에서의 상거래가 전자상거래로 전환되는 과정에서 점원의 역할이 많이 감소되고 있다. 점원의 역할 중 상품에 대한 정보를 제공하는 것은 HTML페이지에서 제공해 주고 있다. 그러나, 소비자의 성향을 파악하여 관련 상품을 추천해주는 일은 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용하여 소비자들의 구매성향을 파악하고 이를 이용하여 관련 상품을 추천해주는 방법에 대해 기술하고 있다. 이를 위하여 분석에이전트와 추천에이전트를 사용하였으며 데이터마이닝 기법을 사용하였다.
본 연구는, 그 동안 간과되어 왔던 의류 상품의 판촉에 초점을 맞추어, 판촉의 여러 방법 별 소비자들의 반응 정도를 알아보고, 그 반응 경향이 소비자의 인구통계적 특성, 판촉에 대한 태도, 의복 쇼핑 성향, 기타 의복 구매 행동과 연관성을 가지는지를 규명함을 목적으로 한다. 수도권 거주 여성 444명을 대상으로 수집한 자료를 이용해 분석이 이루어졌다. 실증적 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 판촉의 각 방법에 대한 소비자들의 반응 정도는 가격 할인이 가장 높았고 그 다음은 디스플레이, 쿠폰, 사은품, 백화점 패션쇼, 경품의 순서로 나타났다. 가격 할인, 디스플레이, 사은품, 쿠폰, 백화점 패션쇼 등 5가지 판촉 방법에 대한 소비자 반응 정도를 기준으로 군집분석한 결과 판촉에 대한 반응 유형에 있어 차이를 보이는 5개 집단을 규명할 수 있었다. 각 집단의 인구통계적 특성들 중에서는 소비자 자신의 학력과 자녀의 연령만이 집단간에 유의한 차이를 보였으며, 각 집단의 판촉 태도는 집단 간에 유의한 차이를 보였다. 둘째, 각 집단은 의복 쇼핑 성향 및 의복 구매 관련 정보원 이용에서 차이를 보였다. 결론에서는, 실증적 연구의 결과 판촉에 대한 소비자 반응 유형별로 인구통계적 특성, 판촉 태도, 의복 쇼핑 성향, 기타 의복 구매 행동에 차이가 있음을 알 수 있었으므로 의류 상품의 판촉 전략 수립시 표적 집단의 특성에 따라 판촉 방법 선택이나 판촉 정보 전달 경로 등을 조절하는 것이 필요함을 제언하였다. 예를 들어, 신중/경제적 쇼핑 성향을 가지며 판촉에 대한 태도가 호의적인 소비자들에 대해서는 다양한 정보 전달 경로를 통해 가격 할인이나 쿠폰을 제공하는 것이 좋은 판촉 방법이 될 것이며, 쾌락/유행 지향적이고 상표/품질을 중시하는 소비자들에 대해서는 잡지, 인적 정보, 카탈로그 등을 정보 전달 경로로 하여 디스플레이나 패션쇼를 통해 판매 촉진을 할 수 있을 것이다.0.10 $h^{-1}$과 0.09$h^{-1}$h-1이었고, 반감기는 각각 6.93 및 7.70시간으로 측정되었다. 각각의 농도에서 12시간 및 8시간 이후에는 g당 0.19$\mu\textrm{g}$ 및 0.18$\mu\textrm{g}$이하로 떨어짐을 알 수 있었다. Phosphamidon과 profenofos의 급성어독성은 profenofos가 높았고, BCF profenofos가 phosphamidon보다 약 100배 정도 높게 나타났으며, 배설속도는 phosphamidon이 profenofos보다 약 2배 정도 빨랐다.
최근 온라인 구매 환경이 활발하게 이용되고 있는 가운데 지속적인 성공을 위해서는 구매자들의 만족에 미치는 요인들을 규명해야 할 것이다. 본 연구에서는 온라인 거래 환경 사용자들의 만족을 설명하고, 실증적인 분석을 통해 성공요인을 검증한다. 기술수용모형에 근거하여 기초적인 변수들을 선별하고, 구매자의 성향을 대표할 수 있는 변수들을 선택하였다. 연구 변수로 상품 만족, 지각된 용이성, 지각된 유용성, 후회, 효용 극대 성향을 도입하였다. 온라인 구매 정보기술을 사용해 본 150명의 데이터가 PLS 연구 모형에 의해 검증되었다. 연구 결과 지각된 용이성, 지각된 유용성, 후회는 상품 만족에 유의한 영향을 미쳤으며, 효용 극대 성향 역시 지각된 용이성, 지각된 유용성, 후회에 유의한 양(+)의 영향을 미쳤다.
협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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