• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.323-326
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• 2005

실세계에서 일어나는 문제는 매우 복잡하고 다양하기 때문에 예측하기가 어렵고 다양한 상황들이 발생한다. 특히, 소비자의 구매에 따르는 행동을 분석하고 소비자의 다양한 기호를 예측하기 위해서는 구매자의 심리적 요인과 내적 요인이 많은 영향을 미치게 된다. 이러한 요인들은 직접적인 정보 처리가 어렵기 때문에 정보의 불확실성을 취급하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상품 구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 분류하는 방법을 제안하였다. 특히, 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거한 후 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매 패턴을 분류하도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.306-311
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• 2005

소비자의 구매패턴을 분석하기 위해서는 문화적 요인, 사회적 요인, 개인적 요인, 심리적 요인 등을 고려해야 한다. 소비자의 구매에 이르는 심리나 내부 상태까지 깊이 고려하여 분석하게 되면 소비자의 구매행동을 정확하게 예측하거나 구매요인을 추측할 수가 있기 때문에 기업에서는 소비자의 기호에 맞는 상품개발에 효과적으로 이용할 수가 있다. 이러한 요인들은 직접적인 정보처리로 분석하기 어렵기 때문에 불확실한 정보를 취급하는 기술이 필요하다. 베이지안 네트워크는 불완전한 자료나 관측이 불가능한 자료에도 대응이 가능하며 구매자의 구매에 이르는 심리나 내적상태등과 같은 관측이 곤란한 요소도 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상품구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 예측하는 방법을 제안하였다. 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거하고 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매패턴을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.239-241
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• 2000

전자상거래에서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 지능형 로그 서버를 정의하고 이를 설계, 구현하였다. 지능형 로그 서버란 전자상거래 쇼핑몰의 환경에서 사용자 로그를 데이터베이스화하여 저장하고 데이터베이스에 저장된 정보를 서버 종류별, 시간별, 페이지별 등으로 분석하여 사용자 패턴을 분석할 수 있는 서버를 말한다. 이 서버는 텍스트 파일로 로그를 저장하는 서버보다 자세한 정보를 효율적으로 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스 접근 기술로 ADO(ActiveX Data Object)를 사용하여 데이터베이스 접근 속도를 향상시켰으며 관계형.비관계형 데이터베이스에 모두 접근할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 소비자의 구매 패턴을 분석하기 위해 DBMiner2.0을 사용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.347-357
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• 2000

본 연구는 국내 전자상거래 연구에서 아직 시도되지 않은 분석방법인 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 이용하여 전자상거래에서의 소비자 구매 패턴을 분석하였다. 전자상거래에서 소비자들은 종합중개형 쇼핑몰보다 종합유통업형 쇼핑몰을 선호하고 브랜드명이 있는 대기업 제품을 선호하였다. 또한 온라인 입금보다 신용카드 결제를 선호하며 즉시적 구매 만족을 위해 빠른 배달기간을, 그리고 소비자들은 제품의 하자가 발생하는 경우를 고려하여 교환 및 환불이 불가능한 경우보다 가능한 경우를 선호하였다.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2003년도 정기총회 및 춘계학술발표대회
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• pp.99-100
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• 2003

최근, IT산업의 급격한 발달과 쇼핑패턴의 변화로, 전 세계적으로 온라인쇼핑의 이용자가 증가되고 있다. 이러한 변화와 더불어 학계에서 중요하게 다루어진 부분은 소비자들이 사이버공간이라는 새로운 쇼핑매개체를 어떻게 받아들이는가 하는 부분, 즉 온라인 쇼핑에서 기존의 구매방식과는 다르게 어떠한 위험들이 지각되고 있는가 하는 것이다. 온라인 쇼핑에서 지각되는 위험을 알고, 이를 고려한 쇼핑환경을 조성한다면, 소비자들이 온라인 쇼핑패턴을 받아들이고 신뢰하게 되며, 나아가 특정 온라인 쇼핑몰에 상표충성 하도록 할 수 있을 것이다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.163-165
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• 2000

고객 DB를 통해 세분 고객별로 구매량, 주요 고객을 파악케 하며 각종 마케팅 활동이나 판촉활동이 고객의 구매/이용 패턴에 어떤 영향을 미치며, 물품을 구매하는 소비자의 다양한 구매 패턴을 분석하기 위해서 쇼핑몰 운영자가 여러 각도에서 문제 분석과 의사 결정을 빠르고 신속하게 할 수 있도록 기존 쇼핑몰의 관계형 DB을 이용하여, 다차원적 데이터 모델링을 통해서 다차원적인 분석이 가능하도록 하는 ROLAP를 이용한 인터넷 쇼핑몰의 데이터 웨어하우스 구축 방안을 제시하고자 한다.

• 월간 닭고기
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• 제17권10호
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• pp.120-121
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• 2011

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1125-1128
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• 2012

최근 FTA 체결은 국내의 농식품 소비자들을 값싼 외국산 농식품으로 소비 패턴을 변화시킬 수 있다. 또한 유통시장의 변화 즉, 소비자-생산자 간의 직거래 형태는 개인이 프로슈머로서 농식품 관련 컨텐츠의 제작과 생산이 더욱 활발해지도록 하며 소비자들이 구매의사 결정에 중요하게 작용하고 있다. 따라서 농식품의 효과적인 마케팅 전략읠 수립 및 실행을 위하여 소비자가 무엇을 원하고 인식하지 못한 욕구가 있는지 소비자 유형을 분석 할 필요가 있다. 본 논문에서는 농식품 소비자 구매의도를 통한 제품이나 서비스의 이용의도로서 종속변수로 설정하여 구매의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 연구 모형을 위해 교류빈도, 친밀감, 호혜성, 감정의 강도라는 SNS 특성을 도출하여 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.7-13
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• 2019

인터넷의 발전으로 온라인 쇼핑이 활성화 되면서 소비자들의 구매 형태가 기존의 대면 구매방식에서 온라인 구매방식으로 변하고 있다. 이에 수많은 판매자가 쇼핑몰로 유입되었고, 판매자들 간의 경쟁이 매우 치열한 실정이다. 따라서 쇼핑몰 내 판매자들은 소비자의 구매 패턴 및 제품 판매동향을 분석하여 합리적인 마케팅 전략을 세울 필요가 있다. 본 논문에서는 오픈 쇼핑몰에서 판매업자가 동일 제품을 판매하는 경쟁사의 제품 가격, 평점, 판매수량을 시간대별로 분석하여 소비자의 구매 패턴을 파악했다. 또한 수집된 정보들을 차트로 가시화하여 자사와 경쟁사의 판매동향을 쉽게 비교할 수 있도록 하였다. 위 시스템을 사용하면 분석된 구매패턴을 통해 판매수량을 예측할 수 있고 판매동향을 파악하여 상품의 합리적인 가격 선정이 가능하다.