신속하고 정확한 시장의 물가 파악은 소비자 개인을 넘어 정부와 관련 기업의 주요 관심 사항이다. 그러나 국가 단위의 물가 데이터 취합은 적지 않은 시간과 비용이 필요하다. 특히 통계 데이터 관련 인프라가 미약한 개발도상국의 경우 물가 지표 파악은 일 혹은 주 단위로 지연되어 국가의 정책 결정에 필요한 주요한 데이터의 부재가 있을 뿐만 아니라 투자 잠재성을 저하시킨다. 이러한 배경에서 이 연구는 온라인 소셜 네트워크 빅데이터를 활용한 실시간 물가 예측(Nowcast) 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 트위터와 같은 온라인 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 주요 소비재 시장물가를 실시간으로 단기 예측하는 알고리즘으로, 실제 15개월간 인도네시아를 대상으로 주요 식자재의 일별 물가 추이 예측에서 높은 정확도를 보임을 검증하였다. 해당 모델은 다양한 언어와 상품군으로 확장 가능하며, 기존 경제 통계를 보조함으로써 시장동향의 파악으로 정부와 기업의 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
Online recommendation services help people search for an appropriate product among a huge assortment in stores that also minimize consumers' choice overload. People with a need for uniqueness are likely to prefer this online recommendation service based on individual needs and tastes. This study verifies the effect of consumers' choice overload and similarity avoidance in consumers' evaluation towards an online recommendation service with a focus on innovativeness and use comparability. Two-hundred consumers participated in this study and data were collected through an online survey firm. A mock retailer's webpage was created and showed six types of sneakers, which was presented as a result of product recommendation based on consumers' personal information. Data was analyzed using confirmatory factor analysis (CFA), analysis of variance (ANOVA), and regression analysis. The results show that people with a high similarity avoidance perceive an online recommendation service as an innovative and compatible service. They also perceive a high level of use compatibility for an online recommendation service, especially when it is difficult to choose a product under choice overload. Innovativeness and use compatibility of an online recommendation service increase behavioral intention. The results of this study can contribute to strategies to start online recommendation services from online retailers' websites that identify circumstances in which consumers can adopt innovative services in a positive manner.
본 연구는 온라인 플랫폼을 통하여 표적 시장과 홍보 메시지의 수용자를 특정할 수 있다는 특성을 고려하여 유튜브 영상을 시청하는 시청자의 심리적 특성에 집중하여 시청자의 자기조절과 충동성 수준이라는 변수가 구매 의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 제품 유형에 따라 객관적인 정보 탐색의 중요성이 달라질 수 있으며 이러한 점이 심리적 특성과 관련이 있을 수 있다는 점을 고려하여, 시청자의 심리적 특성과 제품 유형의 관계 역시 함께 살펴보았다. 총 214 명을 대상으로 설문 연구를 진행한 결과, 자기조절 수준이 낮거나 충동성이 높은 집단이 그렇지 않은 집단보다 특정한 제품에 대한 유튜브 영상을 시청한 후의 구매의도가 높다는 것이 확인되었다. 또한, 제품의 구매 과정에서 객관적인 정보의 탐색이 중요한 실용적 제품의 구매 상황일 때 그 효과가 동일하게 나타나는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 기업이 마케팅 메시지를 수용하는 소비자들의 개인적인 심리적 특성을 활용한다면 보다 효과적인 마케팅 활동을 진행할 수 있다는 것을 확인하였다.
근래 지구온난화에 따른 자연재해의 증가와 장기 코로나19의 전염으로 사회적 비대면 필요성이 증대되면서 온라인을 통한 건강관리 및 의료 진단·처방 등 디지털 헬스케어의 필요성이 증대되고 있다. 디지털 헬스케어로 기존 병원 진료의 온라인 원격 진료/처방이 지속 증가하고 있을 뿐만 아니라 관련 빅데이터를 모아 개인 건강과 질병 상태 정보를 취합하여 건강 관리 및 치료를 하는 디지털 치료제 개발이 급속 진행되고 있으며 관련 벤처 창업도 활발히 진행되고 있다. 이러한 디지털 헬스케어, 디지털 치료제 산업의 활성화는 각 개인의 신체 상태를 상시 측정하고 이 정보를 관련 시스템과 연동 할 수 있는 웨어러블 디바이스, 특히 스마트워치의 보급 증대에 힘입은 바가 크다. 본 연구에서는 스마트워치의 기술혁신이 디지털 헬스케어의 수용성에 어떻게 영향을 미치는지 확장된 통합기술수용모델을 적용하여 분석하고, 혁신 사례로 스마트워치를 활용한 디지털 수면 치료제 벤처 개발 현황을 제시하였다. 본 연구를 통해 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째 디지털 헬스케어 스마트워치의 개인혁신성, 효용가치, 사용편의 등 ICT 변인들에 대한 기술발전의 매개 영향은 유의한 것으로 나타났다. 둘째 ICT 변인들과 기술발전 매개변수는 디지털 헬스케에 스마트워치 수용의도에 대부분 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 단 기술발전은 개인혁신성에는 크게 매개하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 혁신기술의 디지털 헬스케어 스마트워치 수용의도 영향 평가 결과는 스마트워치 각종 서비스 상품기획과 마케팅에 유효하게 참조 할 수 있을 것으로 보이며 추후 세분화 연구를 통하여 더욱 소비자 특화된 제품과 서비스를 창출하는데 기여 할 수 있을 것으로 사료 된다.
기존 미디어 서비스의 속성을 복합적으로 보유하면서도 서로 다른 단말기의 상호작용을 통해 새로운 가치를 제공하는 N스크린은 미디어와 콘텐츠, 그리고 소비자 간의 관계를 재구성하고 있다. 본 연구는 정보통신정책연구원의 2012년 한국미디어패널조사 통계조사에서 수집된 8,524명의 미디어 행태 자료 중 N스크린 이용을 중심으로 하여 서비스의 수용과 관련된 소비자 변수들과의 관계를 검증해 보고자 한다. 우선 N스크린 서비스 이용자와 비이용자 간에 인구통계변수, 미디어 이용 행태 중의 하나로서 온라인활동 참여, 라이프스타일 관련 활동 정도 및 제품구매성향, 기존 미디어 레퍼토리, 유료 콘텐츠 소비지출 등의 측면에서 차이가 나는지 각각 살펴보고 서비스 수용에 대한 다양한 변수들의 영향력을 종합적으로 고찰하였다. 본 연구는 소비자의 디지털 라이프스타일의 일부가 되고 있으며 미디어와 콘텐츠 소비 패턴의 변화를 주도할 것으로 예상되는 N스크린 서비스의 중요성에 주목하고, 서비스 수용과 관련이 있는 소비자들의 인구 통계학적, 사회심리학적 변수들과 미디어 행동 변수들을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
최근 대다수 온라인 기업들이 고객의 개인정보에 기반한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 하지만 고객들은 정보 유출에 대한 우려로 개인정보 제공을 꺼리고 있는 것이 현실이다. 이에 따라 기업들은 개인정보보호 인증마크 획득, 개인정보유출 배상책임보험 가입을 통해 고객들에게 개인정보보호를 보장함으로써 신뢰를 높이고자 한다. 이에 본 연구에서는 이러한 기업의 개인정보보호 활동이 소비자 행위에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 한다. 가상의 시나리오를 바탕으로 한 실험 연구 결과, 기업의 개인정보보호 인증마크 획득 혹은 개인정보유출 배상책임보험 가입이 프라이버시 신뢰를 높여주는 것으로 나타났다. 그리고 개인정보보호 인증마크의 경우, 프라이버시 신뢰를 매개로 개인정보 제공의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로 신뢰 성향이 높은(낮은) 집단의 경우에는 개인정보보호 인증마크(개인정보유출 배상책임보험)를 통해 보다 높은 신뢰가 형성되는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 개인정보보호 인증마크와 개인정보유출 배상책임보험의 필요성을 입증함으로써 기업 경영진의 정보보호 투자 관련 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.
산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
The purpose of this research is, first, to assess empirically web3D impacts on consumer information processing. Second, this research aimed to reveal the circumstances under which web3D impact can be maximized. To achieve the second goal, products were classified into physical dominant and information dominant products, and web3D impact was assessed on these two product categories. The laboratory experiment was adopted to compare the web3D impacts on the physical dominant products with that on the information dominant products. The result of this experiment showed that overall, web3D positively influenced consumer comprehension, memory, and attitude toward the products. In detail, for the physical dominant products, subjects significantly comprehended and memorized information better and performed positive attitude toward the products. For the information dominant products, subjects significantly comprehended and memorized better but did not perform the positive attitude toward the products. This paper explains theses results by suggesting that, overall, web3D impact is large and can be maximized when the characteristics of web3D such as interactivity, realistic display of objects support the characteristics of products that web3D represents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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