• 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.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.79-111
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• 2011

정보통신기술의 발달로 인해 도래한 디지털 경제는 인터넷 비즈니스라는 새로운 사업영역을 창출하였다. 인터넷 비즈니스는 다른 사업과 달리 매우 유동적인 시장점유율 변동이 나타나는 비즈니스 영역으로, 기업들은 시장 내의 경쟁 환경 및 경쟁 구조를 정확히 이해하여야만 불안정한 인터넷 시장 환경에 효과적으로 대처해 나갈 수 있게 되었다. 이에, 본 연구는 한국 인터넷 비즈니스내의 인터넷 사이트 간 경쟁을 각 사업 분야 별 시장점유율에 기초하여 실증분석 하였다. 이를 통해 인터넷 사이트들의 점유율 변동 추이를 살펴보고, 시장 선도 사이트들의 시장 지배력과 개별 시장의 경쟁 구도 등을 살펴보았다. 이러한 연구결과는 각 기업의 인터넷 사이트 담당자에게는 해당 시장의 경쟁양상과 경쟁구조를 파악할 수 있는 기회를 제공하고, 인터넷 분야로 새롭게 진출하려는 기업의 마케터들에게는 자사의 사업 진출 방향에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.157-194
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• 2008

온라인 커뮤니티에 대한 연구는 학자들과 실무자들의 많은 관심을 받아온 분야이다. 과거 많은 연구자들이 온라인 커뮤니티를 통해 큰 상업적 성과를 거둘 수 있다고 했지만 현실은 그렇지 못하며, 마케팅 연구 분야에서도 상업적 성공을 이끄는 변수들에 대한 연구가 많이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 이러한 점에서 본 연구는 온라인 커뮤니티 사이트들이 콘텐츠 관련 마케팅 노력을 통해 소비자들의 자아일치성을 높이고, 긍정적 체험을 유도하면서 커뮤니티 사이트 내에서 소비자 간 상호작용성 등을 높여 결국, 커뮤니티 사이트의 방문충성도 및 구매충성도를 실현시킬 수 있는 프레임 웍을 제시하였다. 연구결과 온라인 커뮤니티 사이트에서 소비자 간 상호작용성이 방문충성도 그리고 특히 구매충성도의 구축에 매우 중요한 요인으로 밝혀졌고, 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 자아일치성 지각 및 긍정적인 소비자 체험 또한 소비자의 상호작용성, 방문충성도 그리고 커뮤니티에 대한 애정에 상당히 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 이러한 매개변수에 주된 영향요소로서 콘텐츠 우수성, 사이트 생동감, 네비게이션용이성, 고객화 등의 콘텐츠 관련 마케팅 노력의 역할의 중요성을 강조하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.39-63
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• 2012

보상프로그램에 관한 기존 연구들은 프로그램에 대한 소비자의 지각된 가치가 높을수록 브랜드충성도가 증가할 것이라는 가정 하에, 소비자가 가장 선호하는 보상프로그램을 설계하는 데 초점을 맞추어왔다. 또한 이들은 연구대상으로 인터넷쇼핑몰보다는 주로 오프라인 매장을 사용하였다. 이는 인터넷쇼핑 상황에서 보상프로그램에 대한 소비자의 가치인식이 브랜드충성도에 미치는 효과가 실제로 유의한지 그렇다면 어떠한 경로를 통해 영향을 미치는 지에 대한 연구가 미흡함을 의미한다. 한편, 소비자는 인터넷쇼핑몰을 이용할 때 필요한 물건을 구매하고자 하는 실용적 동기와 쇼핑 그 자체를 즐기고자 하는 쾌락적 동기를 가지게 되며, 인터넷쇼핑몰은 소비자들의 이러한 양면적 동기를 충족시킬 수 있는 가치(실용적 또는 쾌락적 가치)있는 경험들을 제공함으로써 브랜드충성도를 증가시킬 수 있다. 이는 인터넷쇼핑몰이 제공하는 보상의 유형이 실용적인지, 쾌락적 인지에 따라 다른 유형의 쇼핑 가치를 강화함으로써 브랜드충성도에 영향을 미치는 경로가 달라질 수 있음을 의미한다. 따라서 본 연구는 다음과 같은 세 가지 목적을 가지고 수행되었다. 첫째, 인터넷쇼핑 상황에서의 보상프로그램이 오프라인 쇼핑상황에서와 동일하게 브랜드충성도를 제고하는데 효과적인지 알아보고자 하였다. 둘째, 기존 연구에서 고려하지 않은 "보상프로그램 가치인식 → 브랜드신뢰, 브랜드감정 → 브랜드충성도" 경로를 추가한 연구모형을 제안하고 분석함으로써, 보상프로그램 가치인식이 브랜드충성도에 미치는 또 다른 경로가 있음을 보이고자 하였다. 마지막으로, 보상의 유형(실용적 vs. 쾌락적)에 따라 "보상프로그램 가치인식 → 브랜드신뢰, 브랜드감정 → 브랜드충성도" 관계가 조절될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 통해 10개의 가설 및 연구모형을 도출하였으며, 20대 남녀220명을 대상으로 설문조사를 실시하여 데이터를 수집한 후, 구조방정식모델을 이용해 가설들을 검정함으로써 다음과 같은 시사점들을 제공하였다. 먼저, 본 연구는 오프라인 매장을 중심으로 연구되어온 브랜드충성도에 대한 보상프로그램의 효과가 인터넷쇼핑 상황에서도 유의함을 보여줌으로써 인터넷쇼핑몰이 보상프로그램을 운영해야 할 논리적 근거를 마련해주고 있다. 하지만 기존 연구를 통해 확인된 "보상프로그램 가치인식 → 프로그램 충성도 → 브랜드충성도"의 경로가 인터넷쇼핑 상황에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 반면 "보상프로그램 가치인식 → 브랜드신뢰, 브랜드감정 → 브랜드충성도"의 경로가 유의하게 나타나 인터넷쇼핑몰이 제공하는 보상프로그램에 대한 가치인식은 오프라인 매장과는 다른 경로를 통해 브랜드충성도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 한편, 인터넷쇼핑몰이 제공하는 보상프로그램에 대한 가치인식이 브랜드 신뢰에 미치는 영향은 쾌락적 보상보다는 실용적 보상이 더 크게 나타난 반면, (통계적으로 유의하지는 않았지만) 보상프로그램에 대한 가치인식이 브랜드감정에 미치는 영향은 실용적 보상 보다는 쾌락적 보상이 더 큰 것으로 나타났다. 이는 해당 인터넷쇼핑몰을 이용할 때 소비자가 상대적으로 더 추구하는 가치의 유형(실용적 vs. 쾌락적)을 파악하여 이를 강화할 수 있는 유형의 보상을 제공하거나 소비자가 스스로 보상의 유형을 선택할 수 있는 권한을 부여할 경우, 브랜드신뢰와 브랜드감정을 효과적으로 증가시켜 브랜드충성도를 제고할 수 있음을 말해준다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.