• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.04a
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• pp.52-52
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• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.

• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.40 no.12
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• pp.63-83
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• 2002

본 연구는 미국 소비자들이 지각한 온라인 쇼핑속성에 대한 차원을 밝히고. 온라인 속성에 대한 중요성과 상품범주별 구매의도와의 관계를 밝혀 상품범주별 마케팅 전략과 인터넷 소비자 관리 및 교육 프로그램 개발에 기여하고자 하였다. 조사대상자는 가정에서 인터넷을 사용하고 있는 미국 소비자 303 명으로 구성되었으며, 질문지법에 의해 자료 수집되었다. 자료분석을 위해 탐색적 요인분석을 실행하였고, LISREL8에 의해 측정모델과 구조적 관계 모델을 동시에 검증하였다. 자료 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자가 지각한 온라인 쇼핑에 대한 속성은 거래 및 비용, 사이트 디자인, 구매유인 프로그램, 상호 관계성의 4개 차원으로 분류되었다. 둘째, 온라인 상품은 구매의도에 따라 인지적 상품, 경험적 상품, 서비스 3개 범주로 분류되었다. 셋째, 지각된 온라인 쇼핑속성의 중요도와 각상품군 구매의도와의 구조적 관계모델을 추정한 결과,“거래 및 비용”은 3개의 상품군에 대한 구매의도에 모두 유의한 영향을 주었으며,“구매유인 프로그램”은 경험적 상품과 서비스에 대한 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 따라서, 소비자들에게 중요하게 지각되는 인터넷 특정 속성 즉, 보완, 배달 및 비용을 초점으로한 상품범주별 차별화된 이점을 제시하여 효과적인 마케팅 전략을 수립해야 할 것이다. 또한, 전자 상거래와 관련 보완, 환불정책 등에 관한 소비자 교육과 보호법이 요구되고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.149-163
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• 2022

With the development of the culture industry, online transactions of cultural products are being activated, and offering information and establishing relationship with customers in web-site have an important influence on online purchase decision making. The purpose of this research is to examine the effect of information and relational benefits provided by online sales sites of cultural products on online purchasing intention, and to reveal through empirical analysis whether these influences show a difference between stage products and screen products. Looking at the results of the study, first, in the case of the whole, both information offering and relational benefits have a significant effect on online purchasing intention. Second, in the case of stage products(plays), product understanding information, economic relational benefits, and customization relational benefits showed significant effects, but product purchasing information showed no significant influence. Third, in the case of screen products(movies), product purchasing information and economic relational benefits showed a significant effect, but product understanding information and customization relational benefits had no significant effect. In conclusion, the impact of information offering and relational benefits on online purchasing intention differs according to cultural products, and economic relational benefit is found to be an important influencing factor on online purchase decision making in all cases. These research results are expected to be helpful in establishing differentiated marketing strategies including customer relationship management in online transactions of cultural products.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.340-348
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• 2004

온라인상점의 상품추천시스템은 일대일마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 대부분의 상품추천시스템은 시시각각 변화하는 소비자의 기호에 따라 상품을 어떻게 추천할 것인가에 대한 문제에 직면해 있다. 본 연구에서는 급변하는 온라인상점 환경에 탄력적으로 대응하기 위하여 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 제안하는 상품추천시스템은 현재 운영중인 온라인상점 데이터로 프로토타입을 구축하고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 검증하였으며, 그 결과 실제 유용할 것으로 확인되었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.1
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• pp.17-37
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• 2010

Currently, online searching sites offer a variety of services such as just sorting by price, manufacturer, sorting by release date for sale as well as the product reviews to help and enjoy online shopping provided consumers with more shopping information. The purpose of this study is to examine the effects of online product reviews attributes (informativeness and usefulness) and familiarity on consumers' loyalty in online product searching site via trust and satisfaction. To identify these relationships, the secondary data or past studies were collected and theoretically arranged. I made the theoretical proposed model to explain the relationships between the constructs, identify the operational definitions and 8 Hypotheses were established, there was executed the survey of 175 customers. As the result of test that make the relations of used variables clear, i can get the conclusion; site familiarity and informativeness, Usefulness of online reviews have the positive effect empirically on trust building and loyalty. From the empirical test, i suggest the strategic advices in online product searching site. To increase the consumers' loyalty, it would be developed that a variety of methods and ways to raise the site familiarity and informativeness, usefulness in online product reviews. It is necessary for sticking the consumers to raise the positive trust building and satisfaction. The results of this study would help companies operating the online product searching site.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.4
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• pp.19-33
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• 2009

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through the reviews. Product Reviews are results expressing customer's sentiments and thus are divided into positive reviews and negative ones. However, as the number of reviews in on-line shopping increases, it is inefficient or sometimes impossible for users to read all the relevant review documents. In this paper, we present a sentiment analysis algorithm for automatically classifying subjective opinions of customer's reviews using opinion mining technology. The proposed algorithm is to focus on product reviews of on-line shopping, and provides summarized results from large product review data by determining whether they are positive or negative. Additionally, this paper introduces an automatic review analysis system implemented based on the proposed algorithm, and also present the experiment results for verifying the efficiency of the algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.423-427
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• 2000

현재의 전자상거래는 일부의 예외들을 제외하고는 하드웨어가 전자상거래의 주요 대상이 되고 있으며 따라서 가장 중요한 수익성의 결정 요소인 효율적인 물류 처리를 위해 많은 노력을 하고있다. 하드웨어의 물류 이동을 수반하지 않는 디지털 상품은 매우 좋은 전자 상거래 대상이 될 수 있으나 오히려 불법 복제 문제 때문에 아직은 전자상거래의 기피 대상이 되고 있다. 전자상거래의 기반 기술인 공개키 암호화 기술의 정착은 디지털 상품의 온라인 유통에도 전혀 새로운 환경을 제공하고 디지털 상품의 유통에 있어 가장 커다란 문제인 사용권 관리 기술에도 커다란 기술적 진전을 가져오게 되어 일반적인 상식과는 달리 사용권관리, 불법 복제 방지는 이제 쉽게 해결될 수 있는 문제가 되었다. 이 논문은 온라인 유통에 적용될 수 있는 디지털 상품들의 특징을 설명하고 이들의 온라인 유통에 효율적으로 적용될 수 있는 동적 사용권 관리 기술에 대해 논의하였다. 이 사용권 관리 기술은 이미 실제 유통 시스템에 잘 적용되고 있어 실례를 통해 그 의미를 살펴보았다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.32 no.6
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• pp.890-901
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• 2008

This study explores an initial framework for online product categorization by examining the relationships among Internet motivations, buying tendencies, and online purchase intentions for product categories. A total of 217 usable questionnaires were obtained from respondents in a southwestern state in the United States. A path model using a correlation matrix with maximum likelihood was estimated using LISREL 8.53. Findings indicated that Internet motivations consisted of four factors: Diversion, Economic, Information, and Social motivations. In addition, online products were classified into three categories based on purchase intentions: Sensory, Cognitive, and Search products. Estimated path model showed that diversion and economic motivations affected impulse buying tendency, whereas economic, information and social motivations influenced planned buying tendency in the online context. Also, the buying tendencies were significantly related to online purchase intentions for the product categories. Purchase intentions for sensory products were more strongly affected by impulse buying tendency, whereas purchase intentions for cognitive and search products were more strongly affected by planned buying tendency. Theoretical and managerial implications were discussed for devising an appropriate e-market strategy for specific product categories.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.343-344
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• 2018

온라인 쇼핑몰에서 소비자들이 원하는 상품을 노출시켜 정보를 제공하기 위해서는 상품의 트렌드 분석에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 SNS 데이터와 서비스 내 사용자 데이터를 결합하여 보다 효율적인 상품 트렌드 분석 기법을 제안한다. 온라인 소셜 네트워크의 대중화로 소비자들은 시공간에 구애받지 않고 상품에 대한 정보를 SNS로 교류할 수 있다. 제안하는 기법은 이 과정에서 발생한 SNS 데이터와 사용자 성향 데이터에 시간 속성을 고려하여 상품 트렌드를 분석한다.