• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.193-204
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• 2023

최근 인플루언서 마케팅의 개념은 학계와 산업계 모두에서 급격히 성장하였으며, 인플루언서 시장의 성장세로 인플루언서 마케팅은 많은 기업의 마케팅 전략에서 중요한 고려요인이 되었다. 그러나 인플루언서 시장의 성장세와 그 연구의 중요성에 비해 관련 연구가 충분하게 진행되지 않아 본 연구는 인플루언서의 특성이 구매자의 공존성을 통해 소비자 행동에 미치는 영향을 실증 분석하여 관련 문헌을 확장하고 실증적인 기여점을 제시하고자 하였다. 이에 인플루언서를 통해 한 번이라도 제품을 구매한 경험이 있는 사람들 400명을 대상으로 설문을 수행하여 최종 384부를 분석에 활용하였다. 연구 결과, 인플루언서의 특성 중 매력성과 공감성은 구매자의 공존성 중 만족에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났으며, 불만족에는 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 전문성은 구매자의 공존성에서의 만족과는 아무런 영향을 주지 않는 반면, 불만족에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 구매자의 공존성 중 만족은 브랜드 이미지와 추천 의도에 긍정적인 영향을 주며, 구매자의 공존성 중 불만족은 브랜드 이미지와 추천 의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.155-172
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• 2021

최근 온라인 상품 구매의 증가로 인해 사용자의 선호에 맞는 상품을 추천해주는 시스템이 지속적으로 연구되고 있다. 추천 시스템은 사용자들에게 개인화된 상품 추천 서비스를 제공하는 시스템으로 사용자가 상품에 남긴 평점을 이용한 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 협업 필터링에서 상품 간의 유사도 계산은 시간이 많이 소요되는데, 특히 리뷰 데이터와 같은 빅데이터를 사용할 경우 더욱 많은 시간을 소요한다. 그래서 본 연구에서는 리뷰 데이터 마이닝을 이용하여 상품 간의 유사도 계산을 빠르게 수행할 수 있으면서 정확도를 높일 있도록 2단계(2-Phase) 방법을 이용한 하이브리드 추천시스템 방식을 제안한다. 이를 위해 온라인 전자책 상거래 상점인 아마존 킨들 스토어(Amazon Kindle Store)의 약 98만 개의 온라인 소비자 평점과 리뷰 데이터를 수집하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 사용자의 평점과 리뷰를 단계적으로 반영한 하이브리드 추천 방식이 전통적인 추천 방식과 비교하여 추천 시간은 비슷하였으나 높은 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 사용자가 선호하는 상품을 빠르고 정확하게 추천함으로써 고객의 만족을 높여서 기업의 매출 증대에 기여할수 있을 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-24
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• 2016

With the innovation of information technology, non-face-to-face robo advisor with high accessibility and convenience is spreading. The current robot advisor recommends appropriate investment products after understanding the investment propensity based on the structured data entered directly or indirectly by individuals. However, it is an inconvenient and obtrusive way for financial consumers to inquire or input their own subjective propensity to invest. Hence, this study proposes a way to deduce the propensity to invest in unstructured data that customers voluntarily exposed during consultation or online. Since prediction performance based on unstructured document differs according to the characteristics of text, in this study, classification algorithm optimized for the characteristic of text left by financial consumers is selected by performing prediction performance evaluation of various learning discrimination algorithms and proposed an intelligent method that automatically recommends investment products. User tests were given to MBA students. After showing the recommended investment and list of investment products, satisfaction was asked. Financial consumers' satisfaction was measured by dividing them into investment propensity and recommendation goods. The results suggest that the users high satisfaction with investment products recommended by the method proposed in this paper. The results showed that it can be applies to non-face-to-face robo advisor.

• 무역학회지
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• 제45권2호
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• pp.121-135
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• 2020

This study was to identify the effects of four types of e-Lifestyle(life-friendly lifestyle, development-oriented lifestyle, sociality-oriented lifestyle, information-oriented lifestyle) on sustainable behavior (usage and satisfaction) of Kiosk service. The study was based on convenience sampling of 222 consumers, who have at least three months experience of kiosk system use. Results showed that all of the four types of e-Lifestyle had not significant effect on ease of use. However, development-oriented lifestyle and sociality-oriented lifestyle had a positive effects on usefulness of Kiosk service. Results also indicated that e-Lifestyle had significant and positive effects on customer satisfaction and recommendation. In particular, life-friendly lifestyle had an effect on customer satisfaction, and sociality-oriented lifestyle and information-oriented lifestyle had statistically significant effects on recommendation. Since e-lifestyle could potentially influence sustainable behavior for using Kiosk, this study investigated the distribution of usage and consumer satisfaction for every lifestyle type, so as to understand the attitudinal and behavioral evaluation as sustainable behavior in the use of kiosk services. These findings allow researchers and marketers to identify the needs and expectations of specific types of kiosk users.

• 복식
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• 제63권7호
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• pp.109-120
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• 2013

The purpose of this study is to find out the various impulse buying factors which influence the emotion of regret in the internet purchase of fashion products and to measure the differences of regret solution efforts according to impulse buying consumer types. This study surveyed females in their 20s~40s for empirical analysis in August 2012, and it targeted women who have experienced impulse buying of fashion products in the internet mall. 297 subjects were collected for the data, and they were subjects who were selected through online convenience sampling. This study surveyed females in their 20s~40s for empirical analysis in August 2012 who have ever experienced impulse buying of fashion products in the internet mall. Data were collected for 297 subjects who were selected through online convenience sampling. For statistical analysis, descriptive statistics, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, and ANOVA were carried out using SPSS for Windows 12.0. The results of this study are as follows. First, it was identified that impulse buying by refreshing, accidental, promotion, recommendation stimulus have significant influence on the regret of consumer after impulse buying. Second, there are significant differences in the factors of impulse buying which influence the regret according to the impulse buying products and the shopping malls. Third, there are significant differences in regret relieving behavior according to the impulse buying consumer types. This study will help internet shopping malls to find out the action plans to handle consumers' regret from impulse buying.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.123-136
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• 2019

본 논문은 최근 다양한 HMR 제품에 대한 소비자의 요구가 증가함에 따라 국내 HMR 시장 세분화의 필요성을 인식하여, 탕 찌개류 3종 제품을 개발하고 시중에서 판매되고 있는 경쟁 제품들과 함께 소비자 기호도 분석을 통해 개발 제품에 대한 기초자료를 제공하고자 진행되었다. 사용된 시료는 탕(들깨탕), 찌개(된장, 짜글이)이며, 개발된 3종과 각 종류별로 경쟁제품군 2가지씩을 각각 선정하여 총 9개 제품을 30~50대 성인 남녀 60명을 대상으로 소비자 기호도를 조사하였다. 소비자 기호도는 외관, 색, 향, 맛, 전반적 기호도로 구성되었고, 강도는 점도, 단맛, 짠맛, 신맛, 감칠맛을 조사하였으며, 친숙함, 건강도, 구매의도, 추천의도도 함께 조사하였다. 소비자 기호도 조사 결과 개발제품들은 기존 제품들 사이에서 경쟁력이 있는 것으로 판단되며 보완이 필요한 비선호 요인을 파악하고 원인을 분석한 후 제품을 개선할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• 한국의류학회지
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• 제46권1호
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• pp.80-98
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• 2022

Artificial intelligent chatbot services have recently become common in fashion e-retailing and are expected to improve online shopping by making it easy to recommend products. This study examines whether the perceived quality of a fashion chatbot affects consumers' trust and perception of usefulness, which in turn influences satisfaction and intention to use, in accordance with the information system success model. The study also investigates differences in perceived quality and consumer response variables between high and low groups of self-efficacy. A total of 341 consumers participated in an online survey. The results revealed that information quality and system quality had a significant impact on perceived usefulness and trust, and that service quality significantly impacted trust. Perceived usefulness and trust had a positive effect on consumer satisfaction, which in turn had a positive effect on intention to use. In addition, the findings revealed that people who had higher self-efficacy showed higher scores on perceived usefulness, trust, satisfaction, and intention to use chatbots as compared to people who had lower self-efficacy. This study suggested theoretical implications by applying the information system success model theory to fashion chatbot studies. It also suggested practical implications for e-commerce marketers developing retail strategies.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8195-8209
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• 2015

본 논문의 연구 목표는 뉴스 가치 평가에 근거한 중요 뉴스 자동 추천 및 개인화 방안을 제시하는 데에 있다. 뉴스 가치 평가는 전통적인 오프라인 신문에서 편집장들이 1면 뉴스를 선정할 때 사용하는 접근법으로 본 논문에서는 이를 시스템적으로 구현하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 콘텐츠 주제에 대한 전통적인 개인 선호 성향과는 다르게 뉴스의 사회적 가치에 대한 관심 성향을 기준으로 중요 뉴스를 선별할 수가 있다. 뉴스의 사회적 가치는 지면 신문의 기존 연구에서 제시한 사회적 중요도, 새로운 볼거리, 수용자 관련성, 인간적 흥미 4가지 기준을 준용하였고, 본 연구에서는 이를 시스템적으로 적용하기 위한 절차적, 구조적 방안을 도출하였다. 중요 뉴스의 선별 과정은 뉴스의 가치 평가를 위한 과정과 평가된 결과를 개인화하는 과정으로 구성된다. 실험을 통해 특정 시점에서의 각 온라인 뉴스 서비스들의 중요 뉴스들과 본 논문에서 제시한 기법을 통해 선별된 중요 뉴스들에 대한 사용자 만족도를 비교 평가하여 본 연구에서 제안하는 방법이 더 효과적임을 확인하였다.