금융기관들은 개인들의 다양한 욕구를 충족시키기 위해서 경쟁적으로 수많은 금융상품을 개발하여 판매하기 시작하였으며, 이러한 상품들은 나름대로 독특한 특성을 지니게 되어, 개인들은 이에 대한 수많은 정보를 수집하고 분석할 필요성을 가지게 되었다. 금융상품정보의 정보원 선택 선호요인으로는 정보원 자체의 특정 이외에도 개인이 가지는 성격적 특징과 환경적 요인들을 들 수 있다. 따라서 개인의 성격유형에 따라 선호하는 정보원의 유사점과 차이점을 알아보았다. 본 연구에서는 금융상품정보를 취득하는 정보원에 대한 선호요인인 개인의 성격유형을 파악하기 위하여 MBTI(Myers Briggs Type Indicator)를 근거로 작성된 성격특성평정척도(Personality Trait Ration Scales: PTRS)를 이용하여 파악된 성격유형들이 금융상품 정보원 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 성격유형변수를 4개의 군집으로 집단화하고 성격요인과 차이분석을 실시한 결과 감정 직관적인 성격이 강한 주관적 감정형, 외향 직관적인 성격이 강한 사교적활동형, 내향 사고적인 성격이 강한 수동적개인형, 인식 판단적인 성격이 강한 합리적이성형의 4개 군집으로 나누어졌다. 8개의 성격요인 중 감각을 제외한 7개 성격요인 모두가 p<. 05에서 4개의 성격유형군집과 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 사교적활동형은 여러 정보원 중 'TV'를, 합리적이성형은 '잡지', '금융상품팜플렛', '재테크서적'을, 주관적감정형은 '은행창구직원', '친구나친지'를 선호하였다. 그러나 수동적개인형은 어떠한 금융상품정보원도 선호하지 않았다. 특히, 합리적이성형은 전문금융정보를 원하는 것으로 나타났고, 주관적감정형은 인간적인 면을 더 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구가 가지는 의의는 각 성격유형별로 선호하는 금융상품정보원의 차이를 분석함으로써 개인의 정보욕구를 보다 더 만족시킬 수 있는 하나의 요인으로 성격요인과 정보원의 차이에 관한 정보를 제공하며, 금융정보를 제공하는 주체들에게 각 정보원에 적합하도록 정보의 성격에 관한 특성요인과 고객선호정보원을 살펴볼 수 있는 정보취득방안에 대한 연구의 필요성을 제시하는데 있다.
본 연구는 생체지문 인식장치의 전략적 상품기획 프로세스를 통하여 표준화된 신상품 기획안을 도출하는데 있다. 이를 위해 사업전략과 목표시장을 설정한 후 1차 설문결과, 고객 요구준건을 , 2차의 설문조사 응답 결과를 바탕으로 기획품질을 결정하며, 이것의 만족도 정도를 Sales point로 삼았다. 상관 매트릭스를 이용하여 요구품질과 기술적 요소의 대응 정도를 살펴 본 후, 개발 제품 현재의 품질 특성치를 파악하기 위해 경쟁업체의 제품을 기준으로 벤치마킹 테스트를 실시하여 첫째, 세대별 상품전략 둘째, 세대별 요소기술 map. 셋째, 세대별 상품 컨셉. 넷째, 세대별 개발계획의 4개 파트의 다세대 상품기획을 수립하였다.
보험시스템은 상품 및 보험 종류에 따라서 결정되는 요소들이 많고 이에 대한 예외 사항이 많이 존재하는 특성을 가지고 있다. 기존 시스템에서의 상품속성 반영은 테이블을 통한 값 정의와 어플리케이션에서의 예외처리 로직(if then else)을 병행하여 사용함으로 인해, 상품변경과 신상품 개발에 대한 비용이 증가하고 신속한 시장 대응이 어려웠다. 본 논문에서는 보험상품 속성의 비즈니스 로직을 데이터화로 가능하게 하는 Well Formed Rule Base 시스템을 제시하고 실제 프로젝트 적용을 통한 효과를 설명한다.
컨버전스는 소비자 니즈의 다양화, 고도화 및 관련 IT기술의 발전을 기반으로 21세기의 문화와 사회를 대표하는 키워드로 부각되었다. 현재 우리 사회는 컨버전스의 진화 단계에 있어 두 번째 단계인 산업간 융합 단계, 즉 IT의 활용 범위가 확대되면서 방송, 통신, 금융, 자동차, 의료 등 다양한 산업 영역이 융합되는 단계에 있으며, 본 연구의 대상인 통신 방송 결합상품은 이런 산업간 융합의 대표적 사례이다. 본 연구는 통신 방송 결합상품의 수용과정에 기술혁신상품의 수용모델인 TAM을 적용하여 결합상품의 서비스특성이 소비자의 해당 상품 수용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 통 방 결합상품의 주요 서비스특성인 저렴한 비용(가격할인), 서비스 통합성, 선택가능성이 소비자의 지각된 유용성, 지각된 이용편의성 및 지각된 위험에 영향을 주어 소비자의 수용의도를 높일 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 통신 방송 결합상품의 수용과 확산을 위해서 가격할인 전략(요금전략)과 더불어 이용요금고지시스템, 납부시스템, 콜서비스시스템, 설치 및 A/S시스템의 통합과 같은 시스템적 통합(서비스전략), 그리고 이용자에게 선택권을 줄 수 있는 결합상품 및 관련 옵션들의 개발(상품전략)이 필요하다는 시사점을 제시하고 있다.
최근에는 데이터마이닝(DataMining)이나 고객관계관리(Customer Relationship Management) 시스템 등을 이용하여 고객을 유치, 관리 및 서비스를 해오고 있으나, 이러한 시스템을 개발하고 관리하는데 있어서는 과다한 비용과 시간이 소요되는 점과 관리자가 시스템을 올바르게 이해하고 관리하는데 어려움이 따른다. 본 논문은 구매자와 유사한 신상정보를 지닌 사용자들로부터 선호하는 상품에 대해 추천을 받을 수 있으며, 하나의 상품에서도 여러 특성을 지니고 있다는 점을 고려하여 사용자의 구매 상품에 대한 특성을 파악하여 보다 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.
친숙도는 제품의 (특성)평가와 선택의사결정을 위한 소비자의 정보탐색 행동과 관련하여 소비자 행동분야에서 자주 연구된 주제이다. 본 연구에서는 제품선택과 점포선택과정이 본질적으로 매우 유사하다는 점에 착안하여 인터넷 쇼핑몰의 특성평가와 선택된 몰에서의 상품조회와 구매의도와의 관련성이 친숙도에 의해 어떻게 영향을 받는가를 분석하고자 시도하였다. 가설검정을 통한 분석결과, 안전성과 기능성의 인터넷쇼핑몰 특성과 상품조회와의 관련성은 친숙도에 의해서 유의적인 영향을 받았으나 실체성 특성과 상품조회와의 관련성은 유의적인 영향을 받지 못한 것으로 나타났다. 그리고 몰의 특성과 몰에서의 구매의도 형성과의 관련성에 친숙도가 미치는 영향을 분석해 본 결과, 안전성, 기능성, 그리고 실체성의 세 특성차원 모두에서와 구매의도와 의 연관성은 친숙도에 의해서 유의할 정도로 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 제품차원에서의 평가와 선택과정과 관련하여 사용해 왔던 친숙도 개념을 인터넷 쇼핑몰의 특성평가, 상품조회, 그리고 구매행동과의 분석에 친숙도 개념을 적용하여 친숙도를 이론적으로 확장시키는데 공헌할 것이다.
전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정의 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 것 등에도 같은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용하여 추천하는 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로 MMDB를 활용한다.
본 연구는 오프라인을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 유통체계와 상품판매의 공간적 특성을 밝히는 것이 목적이다. 본 사례업체의 유통체계는 크게 메이커에서의 상품 선정과정과 소비자로의 상품 배송과정으로 구분된다. 이는 물류센터의 기능과 역할을 모두 위탁한 결과이다. 또한 오프라인인 백화점과 구별된 물류시스템을 이용하고 있으며 비용절감과 보다 빠른 배송을 위해 배송부문을 택배사에 외부수주하고 있다. 배송권별 상품판매의 특성을 살펴보면 본사가 입지한 배송권에 상품판매가 집중적으로 이루어지는 형태를 보인다. 이는 오프라인을 기반으로한 인터넷 쇼핑몰이 공간의 제약을 완전하게 극복한 통신판매가 아님을 말해 주는 것이다. 또한 지역별 상품 판매에 영향을 미치는 공간적 분포 요인은 20$\sim$49세의 여성인구수와 거리임이 밝혀졌다.
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
소셜커머스의 이용의 증가와 더불어 단점이 부각되고 있다. 하지만 소셜커머스의 특성상 소셜커머스 사이트를 통해 소개되어지는 업체들은 대부분이 소비자들이 많이 접하지 못했던 영세 업체가 많고, 사용자들은 미리 구입한 쿠폰을 통해서 받은 상품의 질과 서비스가 좋지 않아도 이벤트 성으로 이루어진 판매이기에 환불이나 교환 등이 어렵다는 점에서 소비자의 주의가 필요하다. 본 논문에서는 PMI-IR 수식을 이용하여 소셜커머스에서 거래가 이루어지는 상품명과 연관 있는 상위 세개의 평을 추출하여 제공함으로써 상품의 질과 서비스에 대한 평가를 알아보고 사용자의 신뢰성 있는 거래를 도모한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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