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.
언제 어디서나 사용 가능한 스마트기기를 통한 온라인 쇼핑이 보편화되어 소비자들은 손쉽게 패션 관련 상품을 구입할 수 있다. 따라서 소비자들은 패션 관련 상품을 구매할 때 날씨, 판매 가격과 같은 다양한 환경 변수에 반응하여 상품을 구매한다. 따라서 효율적인 재고 관리를 위해 판매된 상품들의 빅데이터를 활용하는 것이 패션 산업에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 패션 회사 'A'의 실제 상품 판매 빅데이터를 활용하여 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 패션 상품의 판매량 변화를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 예상할 수 있는 판매량 결과와 예상하지 못한 판매량 결과를 얻었다.
IT 장비의 발전에 따라 온라인 쇼핑도 데스크 톱 환경에서 스마트폰에 이르기까지 다양한 형태로 이루어지고 있으며, 판매 품목도 다양하게 진행되고 있다. 뿐만 아니라, 판매 형식도 하루에 한 종목만을 판매하는 형태 등 오프라인에서 볼 수 없는 형태의 온라인 판매 형식이 다양하게 나타나고 있다. 이러한 판매 형태에서도 경쟁은 매우 심화되고 있으며, 이들 가운데에서도 차별화된 특징이 경쟁력을 도모할 수 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 하루 한 종류의 상품만을 온라인 마케팅에 활용하여 일일 상품에 대한 기대치를 높임으로서 매출 향상을 목적으로 기획 및 구현된 사이트 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위해서 기존 상업 사이트들에 대해 일일 상품 사이트 기획들에 대한 분석을 기반으로 평소 관심을 갖지 않던 품목에 대한 관심을 증대시킬 수 있으며, 고객들이 사이트 방문 시 마케팅 기획과 정보 배치를 중심으로 강조된 사이트를 구축하였다. 이를 통해 특정 품목에 대한 일부 고객층 대상으로 일일 품목 홍보 효과 증대와 매출 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 TV홈쇼핑의 상품판매를 위해 쇼호스트가 전달하는 다양한 메시지 분석을 통해 쇼호스트의 구매설득커뮤니케이션 전략을 파악하고자 한다. 무엇보다도 홈쇼핑 판매의 양대산맥인 유형상품과 무형상 품에서의 그것을 비교분석함으로써, 그 차이점과 공통점을 발견해 향후 보다 세련된 연구와 전략 수립의 기초가 되고자 한다. 두편의 해외여행상품, 등산복, 호두 판매방송 각1편씩을 선정해, 언어수사적내용분석 방법을 적용한 결과, 유, 무형재 상품에서 공히 <상품매력성강조전략>, <가격매력성강조전략>, <희소성소구전략>이 집중적으로 사용되고 있음이 밝혀졌다. 반면 <사회적증거제시전략>, <긍정적소비가치소구전략>, <구매안전성소구전략>은 무형재 상품의 판매만에서 크게 중용되고 있었다. 본 연구는 다양한 상품군을 포괄하지 못하고 네편의 방송만을 분석대상으로 한 한계점을 안고 있다. 연구결과를 바탕으로, 향후 각 전략들이 어떤 효과를 발휘하는지를 파악할 수 있는 경험적 연구 및 실험적 연구가 나오는데, 본 연구가 이론적 초석으로 작용하고자 한다.
최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.
온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구는 통신판매에 있어 TV홈쇼핑의 사업구조 확대와 이를 준비하는 TV홈쇼핑 회사의 사업구조적인 부분을 이론적인 고찰을 통해 연구하여 현재 TV홈쇼핑 회사가 성숙기에서 전망을 하고 있는 사업을 위해 무엇을 준비하며 이를 위해 현재의 TV홈쇼핑의 사업구도가 어떠한지를 조사하였다. 이론적 연구를 위해 국내외 문헌을 조사하였고, 실증적 연구를 위해 K사에서 모델 TV홈쇼핑업체를 선정 가정용품의 판매 실험을 통한 결과를 토대로 병행하였다. 본 연구의 취지는 TV홈쇼핑의 현재 영업구조를 이해하고 매출을 일으키기 위한 방법으로 상품의 판매가격의 변동을 주어 매출을 유도하는 방식에 대한 연구를 하였다. 이의 실증적 연구를 위해 가정용품의 판매가격을 중심으로 연구를 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. TV홈쇼핑에서 가정용품의 판매가격이 매출에 미치는 영향에서 TV홈쇼핑 회사는 방송시간당 효율단가를 두고 그 효율에 도달하기 위한 매출전략을 두기에 상품이 TV홈쇼핑으로 진행이 되면서 판매가격의 할인으로 매출을 지키려 한다. 하지만 이것은 절대적인 것은 아니다. 일반적인 프로모션이 보편화가 되었다. 상품가격은 그 상품의 생명력과도 같다. 계속되는 할인행사는 상품의 신뢰를 떨어뜨리고 그 결과는 그대로 상품공급업체가 책임을 져야 한다. K사 모델 TV홈쇼핑의 총매출 증가율은 13% 증가하였고 효율구성비도 9%가 상승하였다. 매출금액은 9%가 상승하였으며 평균 이상의 안정적인 매출을 얻을 수가 있었다. 판매수량 또한 100%를 유지하였다.
최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 상품을 추천하는 연구들은 다양하게 발전하고 있지만 추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 상품을 구매할 시점을 추천해 주는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준 시계열 패턴과 유사한 시계열 패턴을 정규화 변환된 유사도로써 검색한다. 검색된 과거 가격 패턴을 기준으로 미래 가격 패턴을 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화에 따라 상품 구매시점을 추천한다. 또한 본 논문에서는 이러한 구매시점을 추천하는 상품 추천 시스템을 설계한다.
최근 온라인 쇼핑 시장이 커지면서 소비자들은 다양한 물건을 온라인에서 쉽게 접근하고 구매할 수 있게 되었다. 이와 함께 인터파크의 '톡집사', 네이버 쇼핑 등에서는 다양한 쇼핑몰의 가격 정보를 모아서 소비자들이 합리적인 가격에 상품을 구매할 수 있도록 도와주고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 가격 비교 시스템을 활용하여 판매자들을 대상으로 서비스하는 시스템을 제안한다. 문서 유사도를 비교하기 위하여 쓰이던 코사인 유사도 분석 기법을 쇼핑몰 상품명 분석에 이용할 수 있도록 한다. 실제 상품명 정보를 이용해 코사인 유사도 분석을 실행하고 코사인 유사도 분석 결괏값으로 관련성이 낮은 상품을 배제한다. 나머지 상품의 정보를 바탕으로 최저가 분석을 수행하여 적정 판매가격을 추출하여 제시한다. 따라서 제안하는 방식을 적용하여 상품 분석을 시행하면 비슷한 범주에 있는 상품들을 추출한 뒤 최적의 가격을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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