• 한국유통학회지:유통연구
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• 제14권1호
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• pp.27-44
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• 2009

본 연구는 온라인 쇼핑몰에서의 고객서비스 요인이 구매후기 댓글고객의 구전에 따라 소비자의 구매와 재 구매에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대하여 실증 분석을 통하여 규명하고자 하였다. 분석결과는 다음 두 가지로 설명된다. 첫째, 온라인 쇼핑몰 고객서비스 요인에 따른 소비자의 구매 및 재 구매 중 오프라인에 대한 강매로부터의 회피와 구매의 편의성을 추구하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 활용한 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 영향보다는 방문한 쇼핑몰의 명성이나 보안의 믿음성, 신속한 제품 검색 등의 확신성과 반응성이 온라인 구매자의 결정 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 쇼핑몰의 인지도 향상과 보안시스템 구축, 검색엔진 개발이 온라인 쇼핑몰의 전략적인 요소임을 시사하고 있다. 둘째, 온라인 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 구전 요인을 높게 인식하고 있으며, 재구매자의 경우는 구전의 긍정적인 조절역할에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이는 구매경험의 준거(Reference)가 작용하는 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.23-35
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• 2017

나라장터 또는 KONEPS (Korean ON-line E-Procurement System)라 불리는 국가종합전자조달시스템은 2002년 개시이래, 대한민국 공공조달의 핵심적인 시스템으로 자리잡아왔다. 본 논문에서는 이러한 국가종합조달시스템의 개시 이후 관련법령의 개정내용과 사용 중 발생되는 사용자 입장에서의 불편과 비효율적인 부분에 대한 실무적 개선방향에 초점을 맞추고 있다. 주요 국가별 정부조달에 대한 사례와 우리나라 국가종합전자조달시스템의 세부 프로세스 및 기능 등을 분석하고, 국가종합전자조달시스템의 개시이후 개정된 조달법령을 확인하였다. 국가종합전자조달시스템 사용자가 조달물품 구매를 위해 종합쇼핑몰에서 온라인 구매를 할 경우, 동일 제품을 일반 온라인 쇼핑몰 구매 시와 비교해 옵션 선택의 불편함과 구매 이후의 사용자 피드백에 대한 부분, 구매절차 일원화에 대해 초점을 두어 분석하였다. 본 연구는 국가종합전자조달시스템에서 구매 및 사용에 이르는 과정에서 발생하는 불편한 점과 비효율적인 부분에 대한 실무적인 개선방안을 제시하고 있다. 향후 본 연구에서 사용된 사례에 대한 연구모형과 조달법령기반 기능에 관한 설문을 토대로 실증 연구 및 공사계약에 관한 연구가 필요하다.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.433-442
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• 2009

요즈음 인터넷을 통해 물건을 구매하는 경향이 증가하고 있다. 또한 물건을 구매한 소비자는 리뷰, 댓글, 비평 또는 블로그 등의 형식으로 온라인에 그들의 사용 후기를 작성한다. 또한 작성된 사용 후기부터 많은 구매자들은 물건을 구매하기 전에 자신이 구입하고자 하는 물건에 대한 정보를 얻는다. 따라서 회사나 공공기관은 대중이 다른 사람의 의견에 관심을 기울인다는 점 때문에 대중의 의견을 수집하고 분석할 필요성에 직면하였다. 그러나 온라인상에 댓글이 너무 많고, 중복적이면서 짧은 경향이 있다. 이러한 환경 속에서 텍스트 문서의 감성을 인식하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 텍스트로부터 작성자의 의견이나 주관적인 생각을 추출할 수 있게 영어에서는 단어에 속성이 주어진 GI와 LKB가 있으나 한글은 아직 속성이 주어진 사전이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 한글 품사 중 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)에 속성을 주었다. 그리고 학습 군을 만들어서 감성 단어의 패턴을 구성하고, 문장에서 단어 사이의 공기관계를 구성하여 학습 시켰다. 이 학습을 바탕으로, SO-PMI을 이용하여 문서를 긍정과 부정 2가지 극성을 분류하고, 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)를 각각 조합하여 최상의 조건을 구하였다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 통해 새로운 감성 표현, 구성형식, 단어 연관성을 반자동적으로 삽입하고 교정할 수 있는 시스템을 설계하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.