최근 패션 e 커머스 시장이 팽창됨에 따라, 온라인쇼핑몰시장이 급격히 증가하고 있으며 경쟁이 치열한 상황이다. 많은 유통업자들은 온라인 쇼핑몰에 뛰어들어 물류서비스 품질에 대한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 패션온라인 쇼핑몰에 대하여 고객만족도와 재구매율에 영향을 주는 물류서비스 품질이 무엇인지, 또 성별에 따라서 차이가 있는지 조사하였다. 200명의 온라인 쇼핑몰 이용자를 대상을 표집하였으며 SPSS25 패키지를 이용, 분산분석, 요인분석, t-test, 상관분석 등 통계 분석하였다. 그 결과, 반품이유에 따라서 성별에 따른 차이를 나타내었는데, 품질에 차이를 보이거나 다른 제품이 배달되어도 남성은 여성보다 반품을 덜 하고 있었다. 또 패션온라인 쇼핑몰에서도 반품물류서비스는 일반적인 물류서비스 요소와 동일하게 정보성, 신뢰성, 신속성 등 3가지로 나눌 수 있었으며, 이에 대한 평가와 고객만족은 정적인 상관관계를 나타내었으며, 이는 재구매 의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셀렉 쇼핑몰이 반품이유, 재구매 의도와 만족도가 높은 반면에 전문쇼핑몰이나 일반 쇼핑몰은 비교적 낮은 것으로 나타났다. 반품물류 유통은 물류서비스의 품질과 구성요소 뿐만 아니라 잡지와 같은 정보를 제공하는 페이지 및 콘텐츠를 추가함으로써 고객의 만족도 및 재구매율이 높아질 것이다.
오늘날 인터넷의 보급으로 인해 우리의 일상생활에 많은 변화가 이루어졌다. 그 중 인터넷 패션 쇼핑몰에 대한 인식은 나날이 증대되고 있으며, 인터넷 패션 마케팅 시스템을 보다 정확히 이해하고, 가상공간에서 마케팅 활동을 강화하기 위해서는 보다 과학적이고 체계적인 연구가 필요하게 되었다. 하지만 직접 입어보는 특수한 형식을 대체할 수 없는 것이 패션몰의 큰 단점이며 이를 대체할 시스템이 갖추어지지 않은 것이 현 실정이다. 따라서 다양한 체형을 감안하여 3D아바타에게 온라인 소비자의 정보를 주입한 가상 피팅 모델을 만들고, 여러 가지 옷들과 악세사리 및 장소(배경)까지 선택해 볼 수 있는 그런 완전한 가상 패션 쇼핑몰을 구축한 후, 인터넷 패션 쇼핑몰을 이용하는 소비자에게 온라인 매장에서 옷을 입혀 온라인의 쇼핑환경을 구축하는 것은 소비자의 신뢰를 확보할 수 있는 유일한 대안이다. 본 논문에서는 PC카메라를 이용하여 영상을 입력받고 경계선을 추출하여 가상 피팅 모델에게 옷을 입히는 가상 피팅 시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 온라인 쇼핑몰에서 패션상품을 브라우징을 하는 과정에서 브라우저에게 미치는 쇼핑몰의 유인요소 및 저해요소에 대해 분석해보았다. 패션상품을 온라인으로 브라우징을 하는 것에 관심이 있는 20대~50대 여성을 대상으로 브라우징 관련 질문을 제시하여 심층 면담을 실시하였고, 면담자들의 답변을 바탕으로 근거이론을 활용하여 브라우징의 유인 요소 및 저해 요소를 가격 요인, 판촉 요인, 구매 후기 요인, 시각적 정보 요인, 제품 정보 요인, 서비스 요인 등의 여섯 가지 요인으로 분석하여 제시하였다. 본 연구에서 분석한 브라우징의 유인요소 및 저해요소 등의 내용을 바탕으로 쇼핑몰 측면에서 브라우징 환경을 잘 구상할 수 있는 전략을 제시하였으며, 이는 관련 업종의 실무적인 전략과 마케팅에 도움이 될 것이며, 오늘날 비약적으로 발달하는 정보통신기술과 관련한 새로운 형태의 쇼핑몰 브라우징 환경에 관한 논문에 기초자료를 제시할 것이다. 또, 브라우징 과정에서 쇼핑몰의 저해요소와 관련하여 겪게 되는 부정적인 감정과 관련한 부분은 소비자의 심리와 연관한 패션상품 브라우징 연구에 도움이 될 것으로 본다.
인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 온라인 패션 쇼핑몰들은 매출을 증가시키기 위하여 신상품을 눈에 잘 띄는 곳에 배치하거나, 모델을 도입하여 상품을 돋보이게 표시하는 등 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나, 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매가 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 쇼핑몰 구축 시, 내용 기반 필터링 방식(Content-based filtering)의 기계학습을 이용하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동 계산하여 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만, 자신의 신체나 패션스타일에 맞는 의류를 온라인 쇼핑몰에서 검색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 여성 의류의 패션/코디 추천시스템에 대하여 특히, 개인의 신체적 특성에 가장 잘 맞추어진 의류 추천기능에 대하여 논한다. 또한, 계절별 유행에 대한 전문가의 추천도 고려할 수 있고, 자신의 좋아하는 의류스타일도 미리 등록해 둔 후에, 다양한 방법의 선택을 통하여 등록된 상품 중 자신이 원하는 최적의 상품을 추천받을 수 있도록 패션/코디 쇼핑몰에서의 추천방법을 제안하였다.
The purposes of this study were 1) to examine the dimension of fashion shopping mall attributes and shopping value related to online shopping, and 2) to investigate the effects of fashion shopping mall attributes and shopping value on purchase intention in online shopping. Data were obtained from 423 online fashion shopping mall consumers who have experiences of buying products or visiting to online fashion shopping mall in Busan, and were analyzed using by factor analysis, Cronbach's alpha, path analysis of LISREL 8.53. The results showed online fashion shopping mall attributes were composed of Visual information, Loading speed Space composition, Product assortment, Checkout service, and Help desk. Shopping value perceived by online fashion shopping mall consumers were consisted two factors: Hedonic value and Utility value. Hedonic value and Utility value Perceive by online consumers were influenced by Product assortment, Visual information, Help desk, and Space composition of shopping mall. Additionally, hedonic and utility shopping values perceive by online consumers impacted online purchase intention. Findings suggest that fashion shopping mall attributes mediated by shopping values are important in predicting purchase intention of online shopping mall. Implications are drawn for the information useful to consumer behavior researchers and retailers of online fashion shopping mall.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
As the online shopping mall market faces severe competition, marketers have focused on visual factors that generate positive consumer responses in order to induce more consumers. Although product photos are crucial in the communication of product information as well as in the development of positive images of online shopping mall, there was little intention the effect of diverse types of product photo. In this study, three types of backgrounds (i.e., no background, indoor background, street background) are compared in order to explore whether consumer sensibility factors are different according to photo backgrounds. Moreover, it investigates the effect of sensibility toward photo backgrounds on consumer attitude. A total of 222 consumers participated in the experiments. As a result, six sensibility factors were generated from online model photos, including structure, upscale, uniqueness, interest, simpleness, and easiness factors. Among these factors, simpleness and structure showed the highest means; simpleness was the factor indicating the differences according to photo backgrounds. Sensibility factors affecting attitude toward online shopping malls were uniqueness in the case of no background, interest in the case of indoor background, and upscale in the case of street background photo.
정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 패션/코디 쇼핑몰의 개수가 증가함에 따라 소규모 쇼핑몰 운영자들은 자신의 사이트에 방문자를 늘이기 위하여 첫 페이지에 다양한 이벤트나 어울리는 상의-하의로 치장을 하게 된다. 운영자는 매일 혹은 며칠에 한번 씩 첫 페이지의 내용을 수작업으로 바꾸어서 방문자에게 항상 신선한 느낌으로 상품을 소개한다. 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 첫 페이지의 장식을 도와줄 수 있을 뿐 아니라 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매에도 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 코디 전문가가 상의-하의 의류에 대하여 휴리스틱에 의한 어울림 값을 속성별 매트릭스 형태로 등록하여, 실제 의류들에 대하여 상의-하의 의류를 자동 매칭해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
Many entrepreneurs who launched online fashion shopping malls faced failure compared to those who achieved success. Recognizing the importance of research that reflects reality, this study explores entrepreneurs' experiences during the failure process of online fashion shopping malls. Two studies utilized YouTube videos documenting such online fashion shopping malls' failure. Study 1 employed text mining techniques, including high-frequency analysis and topic modeling, while Study 2 used a qualitative research method, specifically grounded theory. Study 1 identified the prominent experiences of operating online fashion shopping malls, while Study 2 provided a holistic perspective on the failure processes. The integrated findings from both studies highlight that entrepreneurs' passion for fashion motivates them to establish online fashion shopping malls, yet they encounter numerous challenges during the operational process. Insufficient business preparation and operational capabilities contribute to their failure to achieve financial goals. Despite efforts to boost sales and profit, entrepreneurs often close their businesses due to inadequate funds and waning motivation. The outcomes of this study can inform us about the operational challenges faced by online fashion shopping malls and offer valuable insights for developing new strategies to sustain and improve them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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