정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.
코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.
본 연구는 Facebook 사용자들의 Like활동 정보를 사용하여 정치성향을 예측하기 위한 분석 모델과 프로그램를 개발하였다. Facebook의 Ajax사용 특성 을 반영한 Facebook 크로울러를 개발하였으며, 이를 사용하여 수집된 성기고 방대한 데이터의 상관 매트릭스 정보를 효과적의 축소하기 위한 카테고리 레벨 필터링 기법을 개발하였다. 대한민국 사용자들을 대상으로 LCA (Latent class analysis) 분석한 결과 28 개의 기준 (전체 대상페이지의 3% 미만) 으로 사용자의 정치적인 극성을 상당히 정확하게 (AUC of 0.82) 예측할 수 있음을 확인하였다.
정보통신 기술(ICT)의 발달로 이루어진 4 차 산업혁명으로 '빅데이터'의 시대가 도래하고 있다. 소셜 네트워크 서비스(SNS), 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI) 등 다양한 장소에서 다양한 형태로 데이터들이 쌓이고 있다. 그중 MBTI 성격유형 검사를 통한 다양한 분석 시스템이 많아지고 있다. 사람들은 재미를 위해 자신의 성향을 입력하고 정해진 MBTI 검사 기준을 통해 결과를 받는다. 이러한 개개인의 성향 데이터를 모으면 거대한 빅데이터 플랫폼을 만들 수 있을 것이라 기대한다. 이에 본 논문은 구체적인 방안을 제시하고자 한다.
최근 소셜 네크워크 서비스의 발달로 인해 개인의 감정이나 의견을 표현하는 소셜 데이터들이 하루에도 수백만 건씩 생산되고 있다. 또한 소셜 데이터는 개인의 의견에 또 다른 생각을 더하는 등 정보의 생산과 소비가 누구나 가능해짐으로써 사회현상을 잘 반영해주는 도구로 성장하고 있다. 본 연구에서는 블로그에 올라온 부정적인 감성어들을 분석하여 블로거의 감성변화를 탐지하기 위해 다변량 관리도를 이용하고자 한다. 이를 위해 2008년 1월 1일부터 2009년 12월 31일 사이에 생성되었던 모든 블로그를 사용하였다. 품질 특성치가 다변량으로 주어지는 경우 호텔링의 $T^2$ 관리도가 널리 사용된다. 그러나 이 관리도는 품질 특성치들의 분포가 다변량 정규분포라는 가정을 하고 있어, 비정규 다변량 자료에 대한 관리도의 성능은 좋지 않다. 이에 본 논문에서는 Sun과 Tsung (2003)이 제안한 써포트 벡터머신에서 단일 집합 분류 기법 중 하나인 SVDD(support vector data description) 알고리즘과 이를 확장한 K-관리도를 소개하고, 실제 데이터 분석에 적용해 보았다.
본 연구는 화장품을 판매하는 공급자와 화장품을 구입한 경험이 있는 구매자의 화장품 관련 소셜미디어를 접한 고객을 대상으로 두 집단의 소셜미디어 활동이 화장품 제품 속성과 구매자들의 구매 만족도 사이에서 매개역할을 하는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어를 접한 후 화장품을 구입한 구매자 321명이 참여했으며 온라인 설문지를 활용해 자료를 수집했다. 데이터 분석에는 기술통계 분석과 구조방정식 모델링(SEM)이 적용되었다. 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 화장품의 구매특성은 직접적인 구매의도에 영향을 주지 못하였다. 둘째, 구매의 특성은 공급자의 소셜미디어 활동과 구매자의 소셜미디어 활동에 정적으로 영향을 미쳤으나, 공급자의 소셜미디어활동 영향력이 다소 더 크게 확인되었다. 셋째, 화장품 구매 속성과 구매 만족도 사이에서 공급자와 구매자의 소셜미디어 활동은 완전 매개하는 것으로 나타났으며, 최종 화장품 구매에 있어서, 구매자들의 소셜미디어 활동의 영향력이 공급자의 소셜미디어 활동보다 더 강하게 나타났다. 결과적으로 구매자가 최종 화장품을 구매할 때는 공급자의 소셜미디어 활동보다는 구매자의 실제 사용 후기나 그 제품을 쓰는 모습들과 같은 오프라인에서 느낄 수 있는 것을 화면이나 후기로 보았을 때 더욱 고객들이 제품을 구매하고자 하는 의향이 강함을 알게 되었으며, 소셜미디어 활동은 공급자의 소셜미디어 활동보다는 실제 구매자의 사용 후기의 공헌도가 높은 것을 알 수 있다.
최근 대형 마트 및 백화점에서는 옴니채널 형식의 유통전략이 급부상하고 있으나, 소상공인 및 전통시장은 고비용의 옴니채널 형식을 도입하기가 어렵다. 이를 해결하고자 소자본으로 구축 가능한 니즈 분석을 활용한 모바일 플랫폼이 고안되었으나, 단순히 사용자의 행동 및 후기를 활용한 니즈분석은 개인만의 선호도 분석으로서 타인의 선호도를 알 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 내 외부 소셜 네트워크 서비스를 활용하여 타인의 상품 선호도 또한 분석하고 결합하여 보다 효과적으로 상품 선호도 분석을 하였으며 사용자 지정 선호도 분석을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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