고객이 제품을 구매할 때에는 항시 구매패턴이 생기기 마련인데, 이러한 구매패턴을 찾아 나가는 과정을 장바구니 분석이라 부른다. 장바구니 분석은 Microsoft Association Algorithm에서는 두 가지 단계로 구성되어 있는데, 첫 번째 단계는 빈발항목집합을 찾아내는 과정이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 빈발항목집합을 근거로 하여 이들의 중요도를 비교하는 단순한 계산과정이다. 빈발항목집합을 찾아내는 첫 번째 단계는 장바구니 분석에 있어서 핵심부분임에도 불구하고, OLAP 큐브에 적용할 때에는 추적분석이 불가능해지거나 허구의 빈발항목집합이 생성되는 등 여러 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 장바구니 분석에 있어서 추적분석을 가능하게 하고 실제의 빈발항목집합만을 생성시키는 새로운 OLAP 큐브 구조의 설계법을 제안하고 있다.
오프라인 쇼핑몰에 비해 온라인 쇼핑몰은 빠르게 접근이 가능하기 때문에 처음 구매의사를 생성하고 실제 구매가 이루어지기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 매우 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매 희망물건을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물건들을 모두 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반이상을 차지한다. 이러한 차이는 온라인 쇼핑몰 거래데이터의 분석을 위해서는 데이터 마이닝 분석에서 사용되어 온 장바구니의 정의에 대한 확장이 필요함을 의미한다. 하지만 현재까지 온라인 데이터를 대상으로 한 장바구니 분석 연구는, 장바구니의 기준 즉 동시구매의 기준에 대한 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 선택에 따라 서로 다른 기준으로 수행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 분석에 적용되는 동시에 구매되는 물건들에 대한 기준을 고찰해보고 연구모형을 마련하고자 한다.
연관규칙 마이닝은 물품들 간의 동시 구매 패턴 파악에 사용되는 대표적 마이닝 기법 중 하나로, 카탈로그 설계, 교차판매, 매장배치 등 다양한 마케팅 전략 수립에 활용된다. 방대한 데이터로부터 도출된 많은 연관규칙 중 수익성이 있는 규칙만을 식별해 내는 작업은 지나치게 많은 시간 및 비용을 필요로 한다. 따라서 연관규칙들의 흥미성 평가 과정을 신속하고 체계적으로 수행하기 위해 다양한 흥미성 척도들이 고안되어 왔다. 하지만 신뢰도와 지지도를 비롯한 대다수의 척도들은 대상 물품들의 발생 빈도수에만 근거하여 도출되므로, 실제 판매 현상을 정확하게 반영하지 못한다는 한계를 갖는다. 예를 들어, 기존의 척도는 매우 큰 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래와 작은 크기의 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래를 동일한 빈도로 측정한다. 그런데 매우 큰 장바구니에서는 서로 연관관계가 없는 물품들이 우연히 동시에 존재할 가능성이 크므로, 이에 대한 보정이 이루어지는 것이 타당하다. 기존의 척도들과 달리, 본 논문에서는 장바구니 크기 효과를 반영한 흥미성 척도를 새롭게 소개한다. 제안하는 척도는 큰 바구니에서 발생한 패턴과 작은 바구니에서 발생한 패턴에 대해 상이한 가중치를 부여하는 방식으로 계산됨으로써, 우연히 발생한 패턴으로 인해 결과가 왜곡되는 현상을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 시뮬레이션 데이터 및 실 데이터에 대한 실험을 통해 제안하는 척도와 기존 척도가 다양한 환경 하에서 보이는 정확성과 일관성을 분석하고 그 결과를 제시하였다.
원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 사용편의성에 중점을 두어 인터넷 쇼핑몰의 인터페이스 설계요소인 화면설계와 구조설계 차원에서 수행도 평가와 주관적인 만족도를 실시하였다. 화면설계는 인터넷 쇼핑몰의 상품구조인 대분류, 중분류로 구분되는 메뉴리스트를 선정하였다. 대분류는 위치 요소 3수준(Left, Right, Center), 중분류는 배열형태 2수준(Horizontal, Vertical)으로 분류하였다. 구조설계에서는 상품구매과정을 구성하는 상품검색, 장바구니, 회원확인, 주문처리 등의 4요소의 페이지 흐름방식에 따라 3수준을 선택하였다. 수행도 분석 결과, 화면설계 평가에서는 대분류의 위치가 왼쪽, 중분류에서는 세로배열형태에서 탐색 시간이 적게 소요되었다. 그리고 이러한 두 요소에 대한 주관적 평가에서도 만족도가 높게 나타나 수행도 분석결과를 뒷받침하였다. 구조설계에서는 상품검색과 장바구니 절차 후에 회원확인과 주문처리가 한 화면에서 이루어지는 형태가 구매 절차에 대한 이해용이성 및 편리성에서 만족도가 가장 높게 나타났으며, 상품 검색 후 장바구니, 그 다음으로 회원확인과정을 거친 후 그 다음 화면에서 주문처리과정이 이루어지는 형태가 실물세계와의 유사성에서 만족도가 가장 높게 나타났다.
장바구니 데이터들로 구성된 다중데이터베이스를 마이닝 하기 위한 선처리 작업으로는 Ideal&Goodness 기법이 있으며, Ideal&Goodness기법은 유사한 항목이 존재하는 데이터베이스간의 식별이 불가능하다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 기법은 항목으로만 구성된 집합을 생성하여 데이터베이스간의 거리를 측정하고 항목집합간의 식별능력을 향상시키기 위하여 항목과 지지도를 갖는 항목 데이터 집합을 생성하고 지지도에 대한 확률을 계산한 후, 이를 비교 연산하여 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 장바구니 분석을 위한 선처리 단계로써 활용 가능한 클러스터링 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 데이터베이스간의 우수한 식별 능력을 보인다.
물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.
본 연구는 인터넷 소비자의 구매지연행동에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 하였고, 인터넷 소비자의 상황적 요인과 지각된 불확실성이 구매지연행동에 미치는 영향을 분석하였다. 서울 수도권 지역의 인터넷 소비자를 대상으로 설문조사를 하여 394부의 자료를 분석에 사용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 첫째, 전반적 구매지연에는 부정적 경험과 후회회피가 정(+)의 영향요인으로 나타났다. 결제단계 지연에는 시간압박성, 구매변경 가능성, 부정적 경험 및 후회회피가, 장바구니 포기에는 시간압박성과 부정적 경험, 후회회피가 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 둘째, 전반적인 구매지연과 결제단계 지연에는 정보, 선호 및 심리불확실성이, 장바구니 포기에는 정보 및 심리 불확실성이 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 본 연구는 인터넷 소비자의 구매지연행동의 상황적 요인과 지각된 불확실성을 분석함으로써 인터넷 분야 연구의 이론 확장 및 다양화에 기여하였고, 인터넷 쇼핑몰의 고객관리와 마케팅 전략에 유용한 자료를 제공한 의의가 있다.
인터넷의 대중화로 전자상거래 시대를 맞이하게 되었다. 현재 전자상거래용 구매자의 전자지갑은 주로 상품의 입수를 위한 대금지불 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 현재 발표된 전자상거래용 전자지갑의 현황을 분석하고 그 구조를 파악하여, 이를 토대로 전자상거래 시대에 있어서의 구매자 입장에서의 차세대 전자지갑의 모델을 디자인하고자 한다. 차세대 전자지갑은 개방형 구조이며, 사용자의 의사결정에 도움을 주어야 하고, 개인 Profile 관리기능, 장바구니 기능, 다양한 지불수단제공, Workflow, ERP시스템과의 연계, 편리한 인증관리 기능 등을 가져야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 차세대 전자지갑의 정의, 특징, 기능, 구조 등에 대해서 논할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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