본고는 국내 통신상품 결합전략을 도출하기 위해서 각 상품들을 소비자들이 어떻게 평가하는가를 분석하였다. 이를 위해서 각 상품의 가치에 영향을 미치는 다양한 속성을 서비스 특성, 서비스 가격, 그리고 기업이미지로 크게 분류하고 소비자들이 이들 개별상품의 가치를 평가할 때 각 속성들을 중요시하는 정도를 측정하였다. 따라서 본고의 연구주제는 결합되기 이전, 이후의 각사 서비스들의 인지가치 속성별로 기업 및 결합상품에 대해 중요하게 생각하고 있는지 논의하였으며, 마지막으로 통신 3사의 결합 시나리오에 따른 평가와 기업들의 대응 전략 방향에 대해 논의하였다. 결론적으로 각 통신 상품들은 그 구성 상품들의 속성에 따라 소비자들에 의해 다르게 평가되고 있으므로 각 기업들은 자신과 경쟁자들의 소비자 가치의 비교에 의해 자신들의 경쟁력을 극대화하기 위한 결합전략 시나리오를 도출하거나, 자신들의 상품 속성 중에서 가장 시급하게 보완해야하는 부분을 파악할 수 있다. 국내 통신 3사의 사례에서는 B사와 A, C사의 전략에 차별점이 있었으며, A, C사는 기업이미지와 서비스 특성에 대한 소비자의 평가를 향상시키기 위한 노력이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 결합상품 확장의 6가지 시나리오분석에서는 전반적으로 A사의 QPS 확장이 가장 유리하였으나, B, C사의 강점을 활용한 DPS의 확장시 순차적인 시나리오로 가합성의 급격한 하락을 방지 할 수 있을 것으로 분석되었다. 상기와 같은 결과는 각 영역에서 고른 지배력을 보유한 기업도 있으나, 특정분야 강점이 있는 기업이 상대적인 약점을 보완하며 순차적인 차별화를 이룰 경우 경쟁력의 강화에 기여할 수 있음을 보여주는 것으로 기존의 연구에 비해 이론적, 실무적 공헌점이 크다고 볼 수 있다. 또한, 소비자들의 평가에 의한 가합성 지수가 각 기업들의 노력에 의해서 변화될 수 있음을 가정할 때 이러한 시나리오 플래닝은 각 상품의 속성별로 각 기업들의 투자와 홍보가 동시에 고려되어야 함을 보여주는 연구 성과라고 할 수 있다.
온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.
상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.
온라인 상품평 데이터는 제품의 특성에 대한 구체적인 평가를 담고 있으면서도 인터넷상에서 쉽게 수집할 수 있기에 제품의 장단점 및 긍정/부정 척도를 판단하기에 높은 효용 가치를 가진다. 기존의 감성 분석 연구들은 여러 문장으로 구성된 상품평 전체 단위의 감성 평가 방법을 제안하였다. 제품의 여러 속성별로 감성 평가 결과를 얻을 수 있으면 후속 제품 개발 과정에 유효한 입력이 될 수 있다. 본 논문에서는 제품의 속성 단위의 감성 분석을 하기 위해 상품평의 문장 단위로부터 제품 속성을 추출하여 감성 평가를 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 LSTM과 조건부 무작위장(CRF)을 활용한 문장분석 모델을 통해 제품 속성과 감성어를 추출한다. 추출된 제품 속성별 감성 평가 결과는 본 논문에서 제안하는 감성 평가 규칙을 활용하여 계산된다. 제품 속성별 감성평가 결과는 품질 전개 기법에 적용되어 후속 제품 개발과정에 반영된다. 제안하는 방법론은 헤어드라이기 제품 사례를 통해 적정성을 보여준다.
스마트폰 보급의 확산으로 상품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 상품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방식은 소비자가 직접 리뷰 데이터를 찾아 읽어야하기 때문에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 가공되지 않은 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 따라서 상품의 리뷰를 수집하여 기본 정보뿐만 아니라 리뷰 문장의 감정 분석을 통한 가공된 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 하지만 현재 이러한 상품 리뷰 분석 정보를 제공하는 시스템의 대다수는 상품의 분류와 상품의 속성을 반영하는 것이 부족하다. 본 논문에서는 상품의 분류와 속성을 반영하는 리뷰 감정 분석을 통한 전자 상거래 상품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 도서 상품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 상품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 상품의 속성 및 분류에 따라 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.
정보의 시각화는 정보의 직관적 이해를 위해 중요한 역할을 하며, 다양한 응용영역에서 해당 환경의 특징에 맞추어 활용되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 상품을 효과적으로 검색하여 보여주기 위해서는 기존의 방식이 아닌 상품 정보의 특색에 맞는 검색 방식과 시각화 기법이 필요하다고 판단하여, 기존의 MapNet이나 클러스터맵 등의 기술을 반영한 상품 검색 비주얼라이제이션 기법을 소개한다. 상품 카테고리 검색과 속성 검색의 분리를 통해 검색조건에 명확한 시맨틱 부여를 가능하게 하고, 사용자에게 검색 결과를 평가하고 재검색을 수행할 수 있게 한다. 결과 평가는 원하는 결과를 얻지 못했을 경우 사용자가 질의어를 재작성하여 최적의 결과를 찾을 수 있게 한다.
본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 개인별로 컨텐츠를 효과적으로 추천하기 위한 개인화 시스템모델을 제안하였다. 제안한 모델은 묵시적인 평가정보를 이용한 사례기반추론 기법으로서 협동적필터링 기법과 달리 유사집단의 평가정보를 이용하지 않고 개인별 속성에 대한 가중치와 속성 값을 이용하여 추천하는 기법이다. 이 기법은 각 사용자의 상품 추매 속성을 추천에 반영할 수 있는 장점이 있으며 사용자 프로파일을 이용하여 개인화된 추천이 가능하다. 제안한 기법이 Recall, Precision, F-measure의 평가 방법을 통해 실험한 결과 협동적필터링 기법 보다 모든 부분에서 더 좋은 결과가 나왔음을 볼 수 있다. 그러므로 제안 시스템이 유사 사용자의 평가정보를 이용한 협동적필터링 기법보다 효율적인 개인화 전략이 가능하다고 말 수 있다. 본 제안 모델을 이용하여 일대일 마케팅을 위한 eCRM 시스템 개발이 가능하리라 예상된다.
현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호 영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다.
사람들은 상품에 대한 선호 결정과 가치 평가를 위해 제품을 직접 만져보기를 원한다. 일반적으로 사람들은 경험되는 햅틱 경험이 제품의 속성에 의해 이루어지고 있음을 가정하고, 계획적으로 선호와 판단의 근거로 사용한다. 하지만 경험되는 햅틱 경험이 제품의 속성에 의해 이루어지지 않았음에도, 즉 비계획적인 햅틱 경험이 제품의 선호와 가치 평가에 영향을 줄 수 있음을 시사하는 연구가 제안되고 있다 (Ackerman, Nocera, & Bargh, 2010). 본 연구는 이러한 비계획적/우연적 햅틱 경험이 (1) 사용자의 인지적 경향성을 변화시키는지 (2) 햅틱 경험의 원인에 대한 오귀인을 일으키는지, 두 가설을 제안하고 경험적으로 검증하였다. 실험 참여자는 태블릿 컴퓨터 화면에 제시되는 상품을 보고 부드러운 소재의 제품군과 딱딱한 소재의 제품군의 최대 지불 용이 가격을 책정하였다. 실험 결과 비계획적 햅틱 경험은 사용자의 인지적 경향성을 변화시킴으로서 상품의 가치 평가에 영향을 주었다. 모바일 디바이스의 커버, 오프라인 커머스 환경에서 제품의 포장재, 판촉물, 메뉴판 등 사용자들과 직접적으로 접촉하는 다양한 상황에서 발생하는 비계획적 햅틱 경험의 활용가능성을 논의하였다.
인터넷 쇼핑몰 초기부터 지금까지 쟁점이 되고 있는 이슈인 종합쇼핑몰이 더 유리한가 아니면 전문쇼핑몰이 더 유리한가를 점검해 보고 또한 두 쇼핑몰 유형의 성과에 영향을 주는 요인들에 차이가 있는지를 검토해 볼 필요가 있다. 본 논문의 연구목적은 소비자들의 인터넷 쇼핑몰 평가기준과 쇼핑만족, 재방문빈도, 재구매의도 간의 인과관계를 규명하고 그러한 관계와 영향요인들이 인터넷 종합쇼핑몰과 전문쇼핑몰간에 차이가 있는지를 분석하는 것이다. 구조방정식 모형을 사용하여 연구가설을 검정한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 종합쇼핑몰에서는 쇼핑몰의 오락성과 상품에 대한 제품인증, 상품경제성, 배송적시성이 쇼핑만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 전문쇼핑몰에서는 소비자의 쇼핑만족에 정보유용성 상품경제성, 그리고 배송적시성 등이 유의한 평가속성으로 나타났다. 둘째 기대와는 다르게 쇼핑몰의 사이트 디자인과 상품다양성은 종합쇼핑몰, 전문쇼핑몰 모두에서 쇼핑만족에 유의한 변수로 작용하지 못하였다. 마지막으로 인터넷 쇼핑몰에서의 쇼핑만족은 종합쇼핑몰과 전문쇼핑몰 모두에서 재방문빈도와 재구매의도에 영향을 미치고 재방문빈도가 높을수록 재구매의도도 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 관리적 시사점이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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