• 한국조리학회지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.64-81
• /
• 2016

본 연구는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 기반 맛집 앱에 대한 이용만족과 재이용의도에 영향을 미치는 선행 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기를 제시하여 영향 관계를 규명하고, 이를 선행연구와 비교분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 맛집 앱 이용자들이 지각하는 앱 서비스품질 요인과 사용후기의 역할을 파악하여 맛집 앱 콘텐츠개발과 운영에 도움을 줄 수 있는 실무적 시사점을 제시하였다. 연구의 조사대상과 공간적 범위는 최근 3개월 이내에 스마트 폰 맛집 앱을 검색한 경험이 있는 전국의 20세 이상 남녀 내국인 거주자로 선정하였다. 선정된 조사대상자들에게 먼저 망고플레이트, 다이닝코드, 핫플레이스 등 빅데이터 맛집 앱을 검색해서 음식점을 선택하고 이용한 경험이 있는 지를 사전질문을 통하여 파악한 후, 경험이 있다고응답한소비자를대상으로설문조사를하였다. 연구결과, 서비스품질 중 신뢰성, 정보성, 시스템능력이 앱 이용만족에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났으나, 디자인과 이동성은 아무런 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 앱 이용만족은 앱 재이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용후기 정보성은 조절적 역할을 하는 것으로 나타났다. 외식소비자들의 지속적인 맛집 앱 이용에 영향을 미치는 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기 정보성의 중요성을 규명하였다.

• 한국의류산업학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.293-303
• /
• 2018

Since 2009, consumers could access a new shopping channel called 'mobile shopping' with the generalization of smartphones. Mobile shopping (based on wireless communication technology), emphasizes convenience differentiated from internet shopping. A recent report introduced fashion products as powerful global drivers for mobile shopping sales. Korea and China have the highest percentage of consumer mobile shopping experiences compared to other countries. This study investigates the effects of cross-over shopping orientation, perception of app attributes, and flow on app loyalty that compared Korean and Chinese consumers. We obtained 652 usable questionnaires from two local college students; subsequently, data were analyzed by using factor analysis, Cronbach's alpha, and regression analysis using SPSS 21.0 Package. The study results showed that the cross-over shopping orientation affected perception of app attributes that included Review/Information, Design, Response and Product. Product only affected Flow, which reflected a high similarity between Korean and Chinese consumers. However, Korean and Chinese consumers showed remarkable differences in the factors related to app loyalty. Therefore, the results indicate that retailers of fashion products have developed strategies to improve mobile sales and increase the app loyalty of cross-over shopping orientation consumers.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.259-266
• /
• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국조리학회지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.167-181
• /
• 2015

본 연구는 스마트폰 맛집 앱에 대한 순수성, 유용성, 과장성, 동의성이 신뢰 및 지각된 위험과 최종적으로 이용의도에 미치는 영향관계를 검증하여 모바일 애플리케이션의 유용한 정보를 제시하고자 하였다. 편의표본추출법(convenience sampling)에 의해 스마트폰 맛집 앱 이용자 275명을 분석에 사용하였다. 분석결과, 첫째, 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성과 동의성은 신뢰에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 과장성은 신뢰에 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성만이 지각된 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 지각된 위험보다 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 신뢰와 지각된 위험 모두 스마트폰 맛집 앱 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성, 사용후기 동의성과 이용의도 간에 매개역할을 하는 것으로 볼 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권6호
• /
• pp.27-34
• /
• 2023

코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제27권2_2호
• /
• pp.445-456
• /
• 2024

This study aims to suggest service improvement opportunities by analyzing user review data of the top three OTT service apps(Netflix, Coupang Play, and TVING) on Google Play Store. To achieve this objective, we proposed a framework for uncovering service opportunities through the analysis of negative user reviews from OTT service providers. The framework involves automating the labeling of identified topics and generating service improvement opportunities using topic modeling and prompt engineering, leveraging GPT-4, a generative AI model. Consequently, we pinpointed five dissatisfaction topics for Netflix and TVING, and nine for Coupang Play. Common issues include "video playback errors", "app installation and update errors", "subscription and payment" problems, and concerns regarding "content quality". The commonly identified service enhancement opportunities include "enhancing and diversifying content quality". "optimizing video quality and data usage", "ensuring compatibility with external devices", and "streamlining payment and cancellation processes". In contrast to prior research, this study introduces a novel research framework leveraging generative AI to label topics and propose improvement strategies based on the derived topics. This is noteworthy as it identifies actionable service opportunities aimed at enhancing service competitiveness and satisfaction, instead of merely outlining topics.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.137-151
• /
• 2020

Purpose Domestic asset management fintech companies are expected to grow by leaps and bounds along with the implementation of the "Data bills." Contrary to the market fever, however, academic research is insufficient. Therefore, we want to analyze user reviews of asset management fintech companies that are expected to grow significantly in the future to derive strengths and complementary points of services that have been provided, and analyze key elements of asset management fintech companies. Design/methodology/approach To analyze large amounts of review text data, this study applied text mining techniques. Bank Salad and Toss, domestic asset management application services, were selected for the study. To get the data, app reviews were crawled in the online app store and preprocessed using natural language processing techniques. Topic Modeling and Aspect-Sentiment Analysis were used as analysis methods. Findings According to the analysis results, this study was able to derive the elements that asset management fintech companies should have. As a result of Topic Modeling, 7 topics were derived from Bank Salad and Toss respectively. As a result, topics related to function and usage and topics on stability and marketing were extracted. Sentiment Analysis showed that users responded positively to function-related topics, but negatively to usage-related topics and stability topics. Through this, we were able to extract the key elements needed for asset management fintech companies.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권1호
• /
• pp.755-761
• /
• 2023

디지털 전환이 가속화되면서 금융 서비스 또한 비대면 서비스의 비중이 높아지고 있다. 최근 모바일 서비스에서 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 경험이 대두되고, 사용자 경험을 향상하기 위한 분석 기법이 출현하고 있다. 정량적 평가에 사용되는 데이터 중 하나인 사용자 리뷰 데이터는 불필요한 정보가 다량 포함되어 있어 개선 방향을 도출해내는 데 많은 시간과 에너지가 소요된다. 따라서 본 연구에서는 코사인 유사도 알고리듬을 활용해 사용자 경험 계층을 기준으로 UX 분석 시스템을 개발하고 검증을 위해 국민은행, 우리은행, 카카오뱅크, 토스의 사용자 리뷰 데이터를 분석하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 개발된 UX 분석 시스템이 사용자 리뷰 데이터의 분석을 통해 효과적으로 UX 분석이 가능한 시스템이라는 것을 증명하였다. 본 연구의 시스템은 빠르게 고객의 피드백을 반영해야 하는 애자일 조직에서 사용자 경험 계층별 개선 방안을 파악하는 데 용이하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.36-48
• /
• 2020

본 연구는 모바일앱 온라인 리뷰의 구전내용의 다이나믹스(Dynamics)를 확인하기 위해 내용분석을 실시하였다. 이를 통해 모바일앱 구전 단어 간의 관계를 알아보고 모바일앱 특성에 따라 분류하여 비교 조사하였다. 분석대상은 게임 앱 카테고리 내 10개의 앱으로 선정하였다. 수집된 해당 모바일앱 리뷰는 꾸준한 인기를 가진 Trend형 게임앱과 짧은 인기를 보인 Fad형 게임앱, 무료앱, 유료앱으로 분류하였다. 이후 형태소 분석 등 전처리 과정을 거친 데이터를 기반으로 텍스트마이닝과 Word2Vec 분석을 시도하였다. 연구결과, 앱 리뷰의 양은 순위변동과 상관관계에 있는 것으로 나타났다. 그러나 초기 10일간 변화는 상관관계가 낮거나 없는 것으로 나타났다. 이는 출시 직후 앱개발사의 단기 마케팅활동이 순위를 형성하는데 영향을 주기 때문으로 판단된다. 꾸준한 인기를 얻은 Trend형 게임앱과 짧은 인기를 얻은 Fad형 게임앱 간 리뷰내용의 다이나믹스(Dynamics)도 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.111-122
• /
• 2021

본 연구는 우리나라 대표적인 지역화폐인 동백전과 인천e음 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하였다. 앱 사용자 리뷰를 별점을 기준으로 하여 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드, 토픽모델링, 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 동백전과 인천e음 부정 리뷰에서는 공통적으로 앱 사용과 카드 발급에 대한 불만이 주로 나타났으며, 긍정 리뷰에서는 '캐시백'에 대한 만족감과 함께 '지역경제'와 '소상공인'과 같은 키워드의 출현으로 지역화폐 사용자들은 자신의 소비가 지역경제 활성화에 도움이 된다고 인식하여 지역화폐를 사용하는 데 있어 만족감을 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과로 파악된 만족/불만족 요인을 기반으로 개선해야 할 점과 더욱 강화해야 할 점을 파악하고, 이에 적절한 마케팅 전략을 도출하였다. 본 연구에서 활용한 텍스트 마이닝 방법과 연구 결과는 실질적으로 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다.