• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.63-76
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• 2022

본 연구는 소비자가 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 사실적 메시지와 평가적 메시지를 담은 온라인 리뷰를 보았을 때 더 유용하다고 판단하는 리뷰가 무엇인지 탐색하고, 이러한 유용성 평가의 차이에 대한 개인의 분석적 의사결정 성향 수준의 조절효과를 검증하기 위하여 실시되었다. 경험재를 구매하기 전 객관적 정보를 수집하는 소비자의 성향에 근거하여 웹소설의 소비자는 사실적인 온라인 리뷰의 유용성을 더 높이 평가할 것으로 예상하였다. 또한 인지적 성향에 따라 구분되는 의사결정 유형 중 분석적 의사결정자는 정확한 정보를 수집하여 논리적인 판단을 내린다. 따라서 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 온라인 리뷰의 유용성 평가가 높아질 것으로 예상하였다. 실험 1의 결과 사실적인 리뷰를 제시받은 집단이 평가적인 리뷰를 제시받은 집단보다 리뷰의 유용성을 높이 평가하였으며, 실제 웹소설 선택 상황과 유사하게 두 유형의 리뷰를 동시에 제시한 실험 2에서도 리뷰의 유용성 평가에 대한 리뷰 메시지 유형의 주효과가 확인되었다. 또한 실험 2에서는 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 리뷰의 유용성을 높이 평가하는 경향이 드러나 분석적 의사결정 성향 수준의 조절적 역할이 확인되었다. 본 연구는 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 리뷰 메시지 유형 및 소비자의 분석적 의사결정 성향 수준이 소비자의 리뷰 유용성 평가에 영향을 끼친다는 사실을 확인함으로써 웹소설 소비자의 행동 양식을 밝혔다는 이론적, 실무적 의의를 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.157-176
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• 2016

스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.23-38
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• 2012

온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.