본 논문은 사용자의 피부 상태에 따라 사용자에게 적합한 화장품을 소개해주는 화장품 추천 웹 쇼핑몰, "PBTI"를 개발한다. 요즘 유행하는 성격 유형 설문조사인 MBTI에서 영감을 받아 피부 유형과 퍼스널 컬러를 검사하고 이를 기반으로 화장품을 추천하는 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 제작하게 되었다. 바우만 교수의 피부 유형 지표를 바탕으로 제작된 질문을 통해 사용자들의 피부 유형을 검사하고 해당 피부 유형 결과에 따른 상품을 추천해주는 알고리즘이 탑재되어 사용자에게 맞는 상품을 추천해준다. 텐서플로우 기반의 인공지능을 탑재하여 퍼스널컬러 테스트를 제작하였다. PBTI의 이러한 무료 테스트 서비스 제공은 다른 온라인 뷰티 쇼핑몰과 극명한 차별점을 만들고, 쇼핑몰 매출을 크게 증대시킬 것으로 기대한다.
이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원할 수 있는 개별화 서버 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보 등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어져 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반이며 상거래직과 개별화 서버가 분리된 개별화 서버 구조와 고객에게 고객 지향적인 서비스를 제공하기 위해 규칙기반의 매칭기술 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있다.
인터넷의 보급 확산과 정보통신기술 및 웹 기술의 발달로 쇼핑몰 사이트가 등장하게 되었다. 현재 쇼핑몰 사이트는 그 종류가 다양해지고, 규모가 대형화되고 있으며, 매출규모 또한 증가하고 있는 추세이다. 이러한 많은 쇼핑몰 사이트들은 매출경쟁에서 자사의 수익창출을 위해 끈임없이 노력하고 있고 특히, 고객이 편리하게 쇼핑을 할 수 있도록 원활한 페이지 이동을 지원하고 있다. 고객의 쇼핑과정에 영향을 미치는 페이지 이동을 기존의 웹사이트 설계기법인 플로우차트, 스토리보드, 사이트 맵으로 표현하기에는 미흡한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개념적이고 직관적인 설계가 가능한 EMFG(Extended Mark Flow Graph)[6]를 이용하여 쇼핑몰 사이트에서 웹 페이지간의 이동흐름을 나타내는 링크구조를 표현하고 분석 한다.
본 논문에서는 기존의 인터넷 쇼핑몰의 지루함을 극복하기 위해 Ajax 기술을 이용하여 새로운 느낌의 쇼핑몰을 제작한다. Ajax(Asynchronous Javascript and XML) 기술은 긴 로딩 속도를 줄임과 동시에 플래시에만 의존하던 기존 웹사이트와 차별화가 되며, 보다 편리한 사용자 인터페이스 구현까지도 가능하다. 따라서, 본 논문은 Ajax를 이용하여 향수 쇼핑몰을 설계 및 구현하므로써, 자신이 원하는 상품을 손쉽게 추가 및 삭제가 가능하고 눈으로 확인할 수 있도록 한다. 또한 장바구니에 단순한 드래그앤 드롭 방식을 적용하여 사용자에게 편리함을 제공함과 동시에 쇼핑에 대한 흥미를 불러 일으키도록 한다.
본 논문에서는 PHP와 MySQl의 언어를 기반으로 한 오픈 소스 기반의 콘텐츠 관리시스템인 워드프레스(Wordpress)를 설치하고 이를 기반으로 쇼핑몰을 구축 한다. 워드프레스는 각종 테마를 통해 자신이 원하는 디자인으로 홈페이지를 꾸밀 수 있고 수많은 플러그인으로 사용자가 원하는 기능을 추가할 수 있는데, 이 논문에서는 우커머스(Woocommerce)라는 플러그인 설치하여 상품의 주문 내역을 확인 할 수 있고 쿠폰을 등록할 수 있고 '보고서'라는 기능을 통해 이들에 대한 내용을 관리 분석할 수 있으며, 상품을 추가, 삭제, 수정 할 수 있으며 재고관리도 가능한 쇼핑몰을 구축한다.
The purpose of this paper was to propose the efficient strategies of internet fashion shopping malls to success in the internet shopping mall market growing rapidly. Representative 5 internet fashion shopping malls - Halfclub, Fashionplus, e-Hyundai, Hansol CSClub and LGeShop - were selected and in-depth interviews were performed to analyze their marketing 4P's strategies. The results of this study are as fellows. Five shopping malls'main targets are women in twenties and early thirties. The price strategies are various according to shopping malls'character. In general, there are small amounts of discounts on new products(about 5%) which are sold by department stores. Shopping malls executed delivery of goods by cooperation with distribution companies and direct distribution of subcontract companies. Shopping malls are sending e-mails to the members as a promotion strategy. CRM(Customer Related Management) is partially implemented. Joint purchase and various events are conducted frequently. Shopping malls guarantee exchange and refund services.
WWW의 확산과 함께 온라인 쇼핑몰 사용자들에게 상품 정보를 수집하고 제공하는 비교 쇼핑 에이전트들의 필요성도 증가하고 있다. 그러나, 웹사이트들은 대부분 그들 자신의 데이터 표현 포맷을 가지므로, 각 웹사이트별로 다른 wrapper가 작성되어야 한다. Wrapper는 특정한 포맷으로 쓰여진 웹페이지들로부터 정보를 추출하는 특수 목적의 프로그램이다. 본 논문에서는 효율적인 wrapper 작성을 위해서 주어진 URL로부터 자동적으로 wrapper를 생성하는데 사용되는 핵심 정보를 추출하는 에이전트를 제안한다.
WWW의 확산과 함께 온라인 쇼핑몰 사용자들에게 상품 정보를 수집하고 제공하는 비교 쇼핑 에이전트들의 필요성도 증가하고 있다. 그러나, 웹사이트들은 대부분 그들 자신의 데이터 표현 포맷을 가지므로, 각 웹사이트별로 다른 wrapper가 작성되어야 한다. Wrapper는 특정한 포맷으로 쓰여진 웹페이지들로부터 정보를 추출하는 특수 목적의 프로그램이다. 본 논문에서는 효율적인 wrapper 작성을 위해서 주어진 URL로부터 자동적으로 wrapper를 생성하는데 사용되는 핵심 정보를 추출하는 에이전트를 제안한다.
초기 온라인 쇼핑몰이 등장할 때부터 지금까지 BEST 100은 모든 쇼핑몰 웹사이트의 핵심 기능으로 제공되고 있다. BEST 100은 소비자들이 한눈에 인기 상품들을 확인할 수 있기 때문에 쇼핑몰의 매출 등에 미치는 영향이 높지만 온라인 쇼핑 선행 연구에서 BEST 100과 관련된 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 현 온라인 쇼핑몰 11곳을 대상으로 선정하여 쇼핑몰별 판매 특징을 분석하였다. 연구 방법으로 각 쇼핑몰 웹 사이트의 BEST 100의 구성요소인 판매문구, 가격, 무료배송의 유/무 확인을 크롤링 하여 탐색적 자료 분석 기법(EDA)을 활용하였다. 분석 결과 쇼핑몰 11곳의 종합 평균 가격은 72,891.41원으로 나타났으며 상품 가격이 저렴할수록 무료배송 비율이 낮음을 확인하였다. 가격 이외에 판매문구에서는 텍스트 마이닝을 통해 8개의 카테고리로 구분하였다. 가장 많은 카테고리는 fashion 부분이었으나 카테고리의 설정이 제품 속성이 아닌 마케팅 문구를 분석한 점에 의의가 있다. 본 연구는 EDA를 활용하여 현 온라인 시장 흐름을 파악하고 향후 방향을 제시하는데 시사점이 있다.
전자상거래의 보편화와 더불어 인터넷 쇼핑몰이 급격히 늘어나면서 선택의 폭이 커짐과 동시에 고객에게는 선택의 불편이 있고, 판매자에게는 경쟁이 가중될 것이므로 더욱 치밀하고 편리한 마케팅 기법이 요구되어지고 있다. 따라서 인터넷 쇼핑몰에서의 개별고객의 니즈를 파악하기 위한 다양한 분석적 접근이 이루어지고 있다. 웹 데이터마이닝은 웹사이트에 접근한 사용자들의 개인별 접근패턴을 파악하고 예측하기 위해 로그파일을 분석한다. 본 연구에서는 eCRM의 핵심요소인 로그분석을 위한 데이터마이닝 엔진을 설계하고 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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