현재 우리나라의 오픈마켓은 저가 구조로 수익과 성장에 한계를 맞고 있지만 이미 외국에서는 소셜 네트워크를 중심으로 소셜 쇼핑이 소비자 주도의 쇼핑몰로 인기를 얻고 있으며 새로운 쇼핑몰 형태로 각광받고 있다. 소셜쇼핑은 블로그나 커뮤니티와 같은 사회적 네트워킹 서비스를 기반으로 어떤 특정 인터넷 쇼핑몰에 구애됨 없이 다양한 상품을 각 개인이 퍼 오거나 게시하고 이에 대한 상품평과 사용후기를 개인 블로그나 커뮤니티에 올리거나 올리게 하여 거래가 일어나도록 하는 전자상거래 방식이다. 소셜 쇼핑은 사람/정보/쇼핑 검색이 가능하고 블로그나 커뮤니티를 통한 정보 공유가 가능하며 타 판매 사이트로부터 쇼핑 구매도 가능하다. 소셜 쇼핑은 또 하나의 플랫폼을 제공하며 다양한 판매자, 소비자, 광고주 등과 제휴가 가능하고 네트워킹이 가능하기 때문에 변화하는 소비자들의 특성을 반영하고 수익의 한계를 돌파하기 위한 진정한 web 2.0 쇼핑형태로써 발전 가능성이 크다.
IT 기술의 발전으로 온라인 서비스의 혜택과 활용이 늘어나면서 기존의 통신사나 방송사업자 및 제3의 사업자들이 다양한 미디어 콘텐츠를 온라인을 통해 제공하게 되었다. 온라인과 모바일 기술, 플랫폼 사업자의 정책, 콘텐츠 공급자의 인식, 이용자와 이용의 형태가 복합적인 변화로 나타났고, 전문 콘텐츠 제작자뿐만 아니라 1인 제작자를 지원하는 플랫폼도 등장하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 단순 이미지 업로드 방식의 중고판매가 아닌 동영상으로 중고물품에 대한 자세한 정보를 파악할 수 있도록 중고판매를 위한 온라인 1인 쇼핑콘텐츠 영상 제작 플랫폼을 제안한다.
플랫폼에 의존적인 쇼핑몰들은 서버 환경에 따라 프로그램이 변해야되기 때문에 유지보수에 있어서 인적, 시간적으로 낭비가 될 수가 있다. 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법은 JSP를 가지고 쇼핑몰을 구축하면 해결될 수 있다. 본 논문에서는 프로그램의 재사용성과 객체지향의 개념을 가지고 있는 JSP를 이용하여 쇼핑몰을 설계하고 구현한다.
e-커머스 플랫폼 문헌에서 유효한 관점 중 하나는 정보 비대칭 상황에서의 판매자 신호전략이다. 본 연구에서는 판매자의 신호전략이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하기 위해 신호이론과 쇼핑목표이론을 기반으로 연구모델을 구성하였다. 구체적으로 소비자의 쇼핑 목표에 따라 판매자가 제공하는 신호 효과(i.e., 평판, 온라인 구전 비율, 가격)에 차이가 있는지 분석하였다. 실증분석을 위해서는 대표적인 e-커머스 플랫폼인 아마존을 대상으로 26,246개의 데이터를 수집하여 가우시안 코플라 방법을 활용하였다. 분석결과, 판매자가 제공하는 신호는 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 효과는 소비자의 쇼핑목표에 따라 조절되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 쇼핑목표이론을 기반으로 소비자가 입력하는 키워드에 따라 판매자의 신호전략 효과에 차이가 있다는 점을 발견함으로써 신호이론 및 전자상거래 문헌에 기여하였다.
최근 스마트 기기의 발전 및 보급 확대에 따라 사용자의 범위는 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라 모바일 쇼핑 이용자들이 지속적으로 늘고 있고, 광고 또한 인터넷 기반에서 모바일 플랫폼 기반으로 변화하고 있는 추세이다. 모바일 기기의 중요성이 커지고 편의성이 증대되면서 소비자들의 구매방법에도 많은 변화가 일어나고 있는데, 정보를 탐색하고, 구매를 결정하고, 결제하는 행위 등 모바일에서 이루어지는 비중이 늘어나면서 앱을 구성하는 것 또한 중요한 마케팅 전략으로 자리잡고 있다. 본 연구의 목적 역시 사용량이 급증하게 된 모바일 쇼핑에서 SNS활용도의 조절효과를 중심으로 하여 광고 유형과 애플리케이션 특성이 소비자들의 구매의도에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 결과를 제시하여 관련 업계에 도움을 주고자 한다. 본 연구에서는 모바일 쇼핑 이용자들의 모바일 쇼핑을 통한 구매의도에 미치는 영향 요인을 파악하기 위한 선행연구와 이론적 배경을 통해 모바일 광고유형, 앱 특성에 관한 고찰과 구매의도와의 인과관계를 살펴보았다. 연구의 목적은 모바일 쇼핑 이용자들의 모바일 쇼핑을 통한 구매의도에 미치는 영향 요인을 파악하고, 변수들 간의 관계를 규명하는데 있다. 구매의도에 영향을 미치는 요인을 광고 유형, 앱 특성으로 구분하고 이들 변수들이 구매의도에 미치는 영향력을 조절하는 변수로 SNS활용도를 도입하였다.
인터넷과 전자상거래 시스템 기술의 발달로 인해서, 현재 인터넷상에서 많은 전자상점이 개설되고 있다. 이들 상점 중의 상당한 수는 소형으로서, 대형 전자상점과는 달리 자금력, 기술력이 열세하고, 판매상품의 종류가 제한적이며, 방문자의 수가 소수인 점등으로 인해서 운영상 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서, 소형 전자상점의 판매 증대를 위해서 이들 상점의 개별적 운영과는 별도로 이들의 상품을 모아서 공동으로 판매하는 공간이 필요하다. 본 논문에서는 SOHO형 전자상점들의 공동 판매 공간인 공동 전자상점의 모델을 제안하고, 이를 기반으로 전자상점 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 우리의 플랫폼은 기존 백화점식 쇼핑몰이나 메타 쇼핑몰과 비교해서, 소형 전자상점들과 공동 전자상점간의 자료 교환을 최소화함으로써, 기존 소형 전자상점이 쉽게 공동 전자상점의 참여할 수 있는 점이 장점이다.
이동 에이전트는 네트워크 상에서 필요에 따라 자발적으로 이종의 호스트들을 이동하면서 정해진 작업을 실행하고 결과를 제공하는 프로그램인데, 온라인 쇼핑, 실시간 장치제어, 분산처리작업 등에 응용할 수 있는 기술이다. 그러나 이동 에이전트의 보안 문제 등 해결해야 될 여러 가지 문제점들을 안고 있다. 본 논문은 이동 에이전트 보안을 위한 트러스티드 플랫폼 비용, 설치 및 운영의 어려운 점을 해결하기 위하여 트러스티드 플랫폼을 공유하여 서비스 제공자들이 쉽게 이동 에이전트를 위한 신뢰할 수 있는 플랫폼 서비스를 제공할 수 있도록 하는 방법을 제안한다.
스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.
본 논문에서는 블록체인의 분산 ID(DID, Decentralized ID)를 적용하기 위한 생체인증 리모콘(Remote Control, Remocon) 기반의 IPTV 통신사가 다양한 홈 쇼핑 방송사와 연동하는 FIDO(Fast IDentity Online) 거래인증 플랫폼을 제안한다. 이때, DID 기반의 스마트 리모콘은 개인 식별을 위한 생체인식 기법을 적용한다. 이러한 개인별 DID 스마트 리모콘은 분산 ID 블록체인을 적용함으로서, 홈 쇼핑 시청자가 채널 변경정보의 분석을 통해 신뢰성 높은 시청률 조사를 가능하게 한다. 아울러, 스마트 리모콘은 홈쇼핑 채널에서 상품구매 정보이력을 활용함으로서, IPTV의 홈 쇼핑 시청자가 다 채널에서 방송된 동일 상품정보를 블록체인 기법으로 공유 및 제품 특성을 비교할 수 있게 된다. 이로써 홈 쇼핑 시청자가 FIDO2.0 거래인증의 확인을 위한 실시간 온라인 접속결과를 확인함으로서, IPTV 통신사는 다수의 홈 쇼핑 방송사와 시청자용 DID 스마트 리모콘을 통해 홈 쇼핑 주문/결제 정보를 원스톱(One-stop)으로 처리할 수 있다. 또한, IPTV 통신사는 FIDO 거래인증 플랫폼을 통한 홈쇼핑 고객의 편익과 방송사의 결제부담을 경감하는 효과를 기대할 수 있다.
본 논문은 O2O쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품 검색을 위해 딥 러닝 기반의 이미지 검색 시스템을 이용한 서비스디자인을 제안한다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품에 대해서 검색 이미지를 사용하여 보다 편리한 검색 서비스가 가능한 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 구현하였다. 본 검색 시스템 구현을 위해 현재 운영 중인 쇼핑몰 업체에서 사용하고 있는 실제 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 그러나 본 시스템에서 여러 차례의 검색 실험을 통해서 데이터 성분으로 인한 검색 성능 저하 요인을 확인하였다. 그래서 검색 성능 향상을 위해서 검색에 방해가 되는 학습 데이터를 여러 차례 수정 정리한 후에 검증 데이터를 통해서 실험 결과 값을 수치화 하였다. 이와 같은 실험 결과의 수치 값을 활용하여 본 시스템에서 구현한 서비스디자인 설계에 반영하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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