본 연구는 온라인 의사결정과정에서 온라인 쇼핑속성, 정보원 및 구매의도와 관련된 소비자 정보탐색의 경로모델을 밝히고자 하였다. 연구대상은 미국 남서부지역의 대학교에 재학중인 대학생으로 표본으로 설문조사 하였으며, 총 219명의 이용 가능한 자료가 수집되었다. 자료분석을 위해 요인분석과 LISREL8.53을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구결과, 소비자의 온라인 의복구매를 위한 정보원은 온라인 정보원, 소매점 정보원, 대중매체의 세 가지 유형으로 분류되었다. 특히, 온라인 의복구매를 위해 소매점 정보원(점포내 디스플레이, 제조업체의 팜플렛 또는 카달로그)을 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 추정된 경로모델을 살펴보면, 온라인 쇼핑속성의 중요도가 정보탐색에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 온라인 의복 구매시, 소비자의 온라인 정보원 이용은 거래관련속성 즉 구매유인서비스(incentive service)에 의해 가장 크게 영향을 받는 반면, 소매점 정보원 이용은 심미성, 가격 등의 제품 및 시장관련속성의 중요도에 의해 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 세가지 탐색유형 모두 구매의도에 정적인 효과를 보이고 있었으며, 다른 정보원에 비해, 소매점 정보원 이용이 온라인 의복구매의도에 가장 큰 효과를 보였다. 따라서, 본 연구는 온라인 쇼핑속성별 소비자의 차별화된 정보탐색 패턴이 온라인 구매의도를 증가시키고 있음을 확인함으로써, 의류제품의 멀티채널 소매전략(Multi-channel retailing) 방향이 논의되었다.
본 연구는 온라인환경에서 소비자가 제품을 구매할 때 얼마나 브랜드에 의존하여 의사결정을 하는 지에 대한 실증연구이다. 기존의 연구에서는 온라인에서는 탐색비용이 저렴하고, 정보가 풍부해서 브랜드 의존성이 약화될 것이라고 설명하고 있다. 그러나 본 연구는 온라인 상에서 제품 구매시 제품 유형에 따라 브랜드 의존성이 차별적일 것이라는 가설을 설정하였다. 분석결과, 탐색제품의 경우에는 속성정보의 가용성이 소비자의 불확실성을 감소시켜 브랜드의 의존성이 약화되었다. 그러나, 경험제품의 경우에는 다중감각의 취약성이 소비자의 불확실성을 증가시켜 브랜드 의존성이 높게 나타나게 하였다. 결론적으로, 제품유형에 따라 온라인 상 구매의사결정에 대한 브랜드 의존성이 다르게 나타났다.
인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.
B2B EC에서 지능형 에이전트에 대한 요구의 증가와 함께 기업구매자가 직접 전자시장으로부터 구매하는 데스크탑 구매의 요구도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 B2B 상에서 전자시장으로부터의 효율적인 구매를 지원하는 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 설계 사례에 대해서 기술한다. b-Cart는 구매자가 소유하고 사용되는 구매자 사이트에 위치한 쇼핑카트로서, 본 논문에서는 B2B EC에서의 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 요구 기능을 사용자식별(Identification), 사용자 다이알로그(User Dialog), 상품정보수집(Collection), 물품정보제거(Trashing), 개별 구매의사결정지원(Individual Purchase Decision Support), 조직 구매의사결정지원(Organizational Purchase Decision Support), 협상(Negotiation), 주문처리(Ordering), 지불처리(Payment), 진행사항 추적(Tracking), 구매기록(Recording), 전자구매시스템에 구매기록 전송(Record Transmission), 지식베이스에 새로운 지식 유지(Knowledge Maintenance)으로 정의하고, b-Cart 기반 에이전트 시스템의 메시지 인터페이스를 설계하고 시스템의 구조를 설계하여 프로토타입 시스템인 AgentB의 설계 사례를 소개한다. b-Cart 기반 에이전트시스템은 기업구매자의 전자시장으로부터 구매자 증가함에 따라 분산된 정보를 관리 해주고 통합적으로 구매처리를 해줄수 있는 효과적인 시스템이다. 향 후 B2B EC의 에이전트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.
소비자의 많은 의사결정은 제품에 대한 감정적 반응에 일어나며, 마케팅에서는 이러한 다듬어지지 않은 반응을 정서(Affect)라고 칭한다. 정서에는 평가(evaluation), 무드(mood), 감정(emotion)과 같은 반응 유형도 있으나, 무의식적인 변화를 의미하는 감성(Sensibility) 또한 이에 포함된다. 선행 연구들에 따르면 기상요소들은 사람들의 이러한 감성에 영향을 미치며, 이는 기상요소들이 소비자들의 의사결정에 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. 본 연구에서는 기상정보와 SNS상의 텍스트마이닝을 통한 위치기반 텍스트 정보를 활용, 기상정보를 통한 감성 예측 모형을 만들어내고, 이러한 감성 모형이 실제 온라인 쇼핑몰 구매자들의 주소 정보와 매칭한 구매자들의 구매 시기 날씨 정보와 결합하여, 기상요소들이 구매자들의 구매 빈도에 미치는 영향을 살펴본다. 본 연구 결과 일 강수량, 합계 일조시간, 평균 지면 온도, 평균 상대습도를 사용한 모형이 온라인 구매 행위 빈도에 유의미한 결과를 나타내었다.
본 연구는 제품과 물리적 접촉이 불가능한 온라인 환경에서 다중 감각 단서가 소비자의 촉각적 심상과 제품에 대한 태도 및 구매 의사에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 실험 1에서는 참가자들을 음향 없이 사진만 제시한 조건, 음향 없이 영상만 제시한 조건, 일치하는 음향과 영상을 제시한 조건, 불일치하는 음향과 영상을 제시한 조건으로 나누어 제품을 탐색하게 하였고 그 후 촉각적 심상선명도, 제품 사용의 상상용이성, 제품에 대한 태도-구매 의사를 측정하였다. 그 결과, 모든 변수에서 불일치하는 음향과 영상이 주어진 조건이 가장 낮은 평균 점수를 보였다. 실험 2는 참가자 내 디자인으로 설계되어, 참가자들에게 동일한 제품을 실험 1과 같은 네 개의 조건에서 탐색하게 하였다. 탐색 후, 촉각적 심상선명도, 제품 사용의 상상용이성, 제품에 대한 태도-구매 의사, 접촉 욕구 등을 측정하였다. 접촉 욕구를 공변인으로 하는 반복측정 공분산분석 결과, 일치하는 음향과 영상을 제시한 조건은 다른 조건과 비교했을 때 유의미하게 심상선명도, 제품에 대한 태도, 제품 구매 의사가 높았다. 이중 매개 분석 결과, 다중 감각 단서 조건은 심상선명도와 제품 사용의 상상용이성을 순차적으로 매개하여 제품에 대한 태도-구매 의사를 유의미하게 예측했다. 결론적으로, 음향 및 영상 단서로 유발된 선명한 촉각적 심상은 소비자가 제품을 사용하는 상황의 상상을 쉽게 만들어 태도-구매 의사와 같은 의사 결정에 긍정적 영향을 미칠 수 있다.
본 연구의 목적은 인터넷 사용의 주 이용 연령인 중${\cdot}$고등학생들의 인터넷 쇼핑을 이용한 구매 실태, 인터넷 쇼핑을 이용한 의복 구매 행동m 의복 구매 태도를 조사하여 인터넷 쇼핑에 대한 중${\cdot}$고등학생의 올바른 소비자 교육 자료 개발에 필요한 기초 자료를 제공하는 것이었다. 분석을 위한 설문지는 2004년 11월에 서울, 대구, 경기, 충북, 충남. 경북, 경남 지역의 중${\cdot}$고등학생들에게 배포하여 수집하였다. 첫째, 인터넷에서 구입한 의복 품목은 티셔츠 및 남방, 신발 청바지 및 캐쥬얼 하의, 가방류 순으로 $2\~3$만원 미만의 중저가 제품을 주로 구입하였다. 주된 결제 수단은 무통장 입금이었다. 둘째, 의복 구매 만족도는 비교적 높았으나 제품에 대한 보상 만족도는 낮았다. 제품이 민족하지 못한 경운 적극적인 불평 행동을 하고 있었다. 셋째, 반품 품목은 티셔츠 및 남방, 청바지 및 캐주얼 하의, 신발류로 구매 품목과 같은 순이었고, 반품 요인은 사이즈가 맞지 않거나 컴퓨터 화면과 실제 상품과의 차이로 인한 것이 가장 많았다. 조사대상자의 $89.0\%$가 인터넷으로 재구매할 의사가 있다고 나타났다. 넷째. 의복구매와 관련된 인터넷 쇼핑에 대한 태도는 쇼핑의 편이성 항목에서 높았으며 특히. 제품의 다양성과 가격 경쟁 면에서 장점을 가진 것으로 인식하고 있었다. 다섯째, 인구 통계학적 특성 변인에 따라 의복 구매 행동과의 차이를 알아본 결과, 구매 경험과 의복 구매 경험 유무에서는 학년 지역, 월용돈 액수 변인에 따라 차이가 있었다. 구매한 의복 품목에 대해서는 성별에 따라서만 유의한 차이가 있었다. 중${\cdot}$고등학생의 인터넷 사용이 증가함에 따라 인터넷으로 제품을 구매하는 기회가 많아졌고 특히, 의류 제품 구매 비율이 해마다 증가하고 있는 추세로 이에 대한 합리적인 구매 행동을 위하여 체계적인 소비자 교육을 실시할 필요가 있음을 시사한다.
Semantic Web society initially focused only on data but has gradually moved toward knowledge. Recently rule beyond ontology has emerged as a key element of the Semantic Web. All of these activities are obviously aiming at making data and knowledge on the Web sharable and reusable between various entities around the world. If one of ultimate visions of the Semantic Web is to increase human's decision making quality assisted by machines, there is a missing but important part to be shared and reused. It is knowledge about constraints on data and concepts represented by ontology which should be emphasized more. In this paper, we propose Semantic Web Constraint Language (SWCL) based on OWL and show how effective SWCL can be in representing and solving an internet shopper's decision making problem by an implementation of a shopping agent in the Semantic Web environment.
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.
As E-commerce is getting more popular, consumers faces more decision complexity than ever before because they can get greater alternative choices. Futhermore, consumers are sometimes motivated to expand effort in making a good decision in the case of relatively important and non-routine decison, such as buying a house or car. Thus, a buying decision support function is required to help consumers make decisions that have the greatest effects on consumer's lives. We develop a propotype system of a web-based buying decision support system for a cyber shopping mall. A buying decision of a consumer is a multi-attribute decision problem and is supported using analytic hierarchy process model. The system was implemented using HTML, Java, Java applet, JSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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