• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.19-41
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• 2016

정보통신기술의 발전과 모바일 기기 사용의 생활화로 인해 최근 많은 소비자들이 멀티채널 쇼핑(multi-channel shopping)이라는 새로운 쇼핑 행태를 보이고 있다. 온라인 쇼핑이 등장한 이후, 온라인 매장에서 상품을 구매하기 전 오프라인 매장에서 상품을 먼저 확인하는 쇼루밍(showrooming) 형태의 멀티채널 쇼핑이 한 때 대세를 이루었으나, 최근에는 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트워치 등 스마트 기기 사용의 폭발적 증가와 옴니채널(omni-channel) 전략으로 대표되는 오프라인 채널의 대대적 반격으로 인해 오프라인 매장에서 상품을 구매하기 전 온라인(혹은 모바일)으로 정보를 먼저 확인하는 웹루밍(webrooming) 현상이 도드라지게 나타나 온라인 소매업자를 위협하고 있다. 이러한 상황에서 소비자의 온라인 쇼핑에서 웹루밍으로의 쇼핑전환 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 의미가 있음에도 불구하고, 기존 대부분의 선행연구는 싱글채널(single-channel) 혹은 멀티채널 쇼핑 자체에만 초점을 맞추고 있다. 이에, 본 연구에서는 밀고-당기기-이주이론(push-pull-mooring theory)을 바탕으로 소비자의 온라인 채널 쇼핑이 웹루밍 형태의 쇼핑으로 전환되는 과정을 상품정보 탐색과 구매행위로 각각 구분하여 그 영향을 실증하였다. 연구모형을 검증하기 위하여, 웹루밍 경험이 있는 수도권 소재 대학생을 대상으로 280개의 설문 표본을 수집하였다. 본 연구의 결과는 현업 마케팅 종사자에게 멀티채널 소비자들을 관리하는 데 있어 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 멀티채널 쇼핑전환 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.119-138
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• 2016

산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.101-107
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• 2014

본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.57-76
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• 2017

최근 정보 기술의 발전 속도가 매우 빠르게 변화하고 있다. 스마트폰과 태블릿 같은 IT 기기에서 이런 변화들이 두드러지고 있다. 이전의 IT 기기들은 기능상의 혁신과 진보를 통해 소비자들을 끌어들였지만, 현재는 IT 제품 상에서 기능상 발전과 혁신은 둔화되었다. 기능상 차별점이 줄어든 시점에서 기업들은 외관과 디자인적 측면에서 차별화를 시도하고 있다. 스마트폰의 외관적 변화를 반영하듯 소비자들도 성능보단 디자인을 스마트폰 구매의 중요 요인으로 삼고 있다. 스마트폰은 패션 아이템의 하나로 자리매김하게 되었고, 스마트폰의 디자인과 외형이 지속적으로 중요해짐에 따라 해당 제품에 대해 소비자들이 느끼는 디자인 가치가 무엇인지도 중요해졌으며, 무엇에 영향을 받는지도 중요해졌다. 소비자들이 느끼는 가치가 중요해짐에 따라 소비자들이 해당제품의 디자인에 대해 평가하는 메커니즘을 밝힐 필요성이 존재하며, 적절한 가치를 전달하기 위해 디자인을 평가할 수 있는 모형이 필요하다. 디자인과 관련한 기존 연구들은 소비자들의 인지와 가치 부분에 초점을 맞추어 연구를 하였지만, 제품 속성 자체에 대한 부분은 고려하지 않은 경향이 있으며, 제품이 갖고 있는 객관적인 속성들에 따라 소비자들의 인지가 변화하는 과정과 최종적으로 느끼는 가치에 대한 메커니즘을 밝힌 연구는 부재한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 스마트폰 제품이 갖고 있는 객관적 속성인 제품 속성과 객관적 속성을 통해 느끼는 소비자들의 인지, 가치에 대해 평가할 수 있는 메커니즘을 설계하고, 이를 평가할 수 있는 3단계 디자인 평가 모형을 제시하려 한다. 3단계 디자인 평가 모형은 제품 속성, 인지 속성, 소비자 가치까지 모든 단계를 고려한 정량화된 모형으로 스마트폰 분야만이 아닌 사용자경험 분야에 전반적으로 적용 가능할 것으로 기대하며, 기업이 갖고 있는 소비자 데이터와 결합한다면, 특정 소비자층을 겨냥한 제품 생산 및 설계가 가능한 지능형 디자인 가치 평가 모형으로 발전할 수 있을 것으로 예상한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권4호
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• pp.105-130
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• 2008

Consumers of e-learning market differ from those of other markets in that they are replaced in a specific time scale. For example, e-learning contents aimed at highschool senior students cannot be consumed by a specific consumer over the designated period of time. Hence e-learning service providers need to attract new groups of students every year. Due to lack of information on products designed for continuously emerging consumers, the consumers face difficulties in making rational decisions in a short time period. Increased uncertainty of product purchase leads customers to herding behaviors to obtain information of the product from others and imitate them. Taking into consideration of these features of e-learning market, this study will focus on the online herding behavior in purchasing e-learning contents. There is no definite concept for e-learning. However, it is being discussed in a wide range of perspectives from educational engineering to management to e-business etc. Based upon the existing studies, we identify two main view-points regarding e-learning. The first defines e-learning as a concept that includes existing terminologies, such as CBT (Computer Based Training), WBT (Web Based Training), and IBT (Internet Based Training). In this view, e-learning utilizes IT in order to support professors and a part of or entire education systems. In the second perspective, e-learning is defined as the usage of Internet technology to deliver diverse intelligence and achievement enhancing solutions. In other words, only the educations that are done through the Internet and network can be classified as e-learning. We take the second definition of e-learning for our working definition. The main goal of this study is to investigate what factors affect consumer intention to purchase e-learning contents and to identify the differential impact of the factors between consumers with purchase experience and those without the experience. To accomplish the goal of this study, it focuses on herding behavior and perceived usefulness as antecedents to behavioral intention. The proposed research model in the study extends the Technology Acceptance Model by adding herding behavior and usability to take into account the unique characteristics of e-learning content market and e-learning systems use, respectively. The current study also includes consumer experience with e-learning content purchase because the previous experience is believed to affect purchasing intention when consumers buy experience goods or services. Previous studies on e-learning did not consider the characteristics of e-learning contents market and the differential impact of consumer experience on the relationship between the antecedents and behavioral intention, which is the target of this study. This study employs a survey method to empirically test the proposed research model. A survey questionnaire was developed and distributed to 629 informants. 528 responses were collected, which consist of potential customer group (n = 133) and experienced customer group (n = 395). The data were analyzed using PLS method, a structural equation modeling method. Overall, both herding behavior and perceived usefulness influence consumer intention to purchase e-learning contents. In detail, in the case of potential customer group, herding behavior has stronger effect on purchase intention than does perceived usefulness. However, in the case of shopping-experienced customer group, perceived usefulness has stronger effect than does herding behavior. In sum, the results of the analysis show that with regard to purchasing experience, perceived usefulness and herding behavior had differential effects upon the purchase of e-learning contents. As a follow-up analysis, the interaction effects of the number of purchase transaction and herding behavior/perceived usefulness on purchase intention were investigated. The results show that there are no interaction effects. This study contributes to the literature in a couple of ways. From a theoretical perspective, this study examined and showed evidence that the characteristics of e-learning market such as continuous renewal of consumers and thus high uncertainty and individual experiences are important factors to be considered when the purchase intention of e-learning content is studied. This study can be used as a basis for future studies on e-learning success. From a practical perspective, this study provides several important implications on what types of marketing strategies e-learning companies need to build. The bottom lines of these strategies include target group attraction, word-of-mouth management, enhancement of web site usability quality, etc. The limitations of this study are also discussed for future studies.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.73-91
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• 2013

스마트폰 광고시장의 급격한 성장으로 그간 광고태도연구에서 주요한 요인으로 고려되었던, 재미(Entertainment), 정보(Information), 짜증(Irritation)과 같은 일반적으로 광고가치에 영향을 주는 요인 외에 스마트폰의 특성에 의해 발생하는 상황인지가치(Context Awareness Value)에 대한 관심이 높아지고 있다. 그간 상황인지가치에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 주로 위치(Location)를 중심으로 연구되어 왔는데, 스마트폰을 통해 발생하는 상황인지가치는 위치 이외에도 다양하다고 할 수 있다. 즉, 무선인터넷기술의 활용을 통한 SNS 활용, 유심카드를 이용한 개인 확인, 다양한 앱의 활용 등의 변화는 기존의 모바일기기에서 제공하는 기능들의 활용이 더욱 중요해지고 있고, 이로 인해 발생하는 다양한 상황인지가치의 요인이 존재한다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 이동통신시장의 광고채널이 스마트폰으로 전환되면서 발생하는 상황인지가치의 영향을 고려한 분석을 실시하여, 이전 연구에서 고려되지 못했던 최근 광고시장 상황이 반영된 연구결과가 도출되었다고 할 수 있다. 분석결과에 따르면, 이전의 광고태도 연구에서 주요한 요인이라고 여겨졌던 재미와 짜증은 영향은 적어지고, 여전히 정보가 미치는 영향은 크게 작용되고 있어 이는 현재의 정보화시대에서 정보의 중요성 및 영향력에 대한 이해와 분석도 여전히 필요하다고 할 수 있다 스마트폰으로 인한 광고시장변화에 따라 활동(Activity), 시기(Timing), 위치(Location) 등과 같은 상황인지가치가 광고태도에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 확인하였으며, 신원은 영향이 없음으로 나타났다. 또한 광고가치와 상황인지가치는 스마트폰 광고태도에 유의한 영향이 있음으로 나타났다. 본 연구결과는 스마트폰광고 시 이용자가 원하는 정보를 이용자의 상황에 최적화시켜 스마트폰 광고를 실시하여야만, 광고효과를 극대화 할 수 있다는 점을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.19-36
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• 2015

대표적 소셜미디어인 유튜브는 기존 폐쇄형 콘텐츠 서비스와는 다르게 개방형 콘텐츠 서비스로 이용자들의 참여와 공유를 통하여 많은 인기를 유지하고 있다. 콘텐츠 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있는 유투브 상의 콘텐츠 확산 요인에 관한 기존의 연구들은 댓글 수 등과 같은 일반적 정보 특성 요인과 조회 수 간에 상관관계 등을 분석하는 것이 대부분이었다. 최근 네트워크 구조를 기반으로 한 연구들도 진행되었으나 대부분 콘텐츠를 이용하는 대상인 구독자나 지인 등을 중심으로 한 인적 관계 네트워크 구조 연구가 대부분이었다. 이에 본 연구에서는 실질적인 콘텐츠를 중심으로 한 네트워크 구조와 일반요인을 통합한 모델을 제시하고 확산요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 통합 모델 인과관계 분석과 함께 21,307개의 유튜브 콘텐츠를 콘텐츠 기반 네트워크 구조로 분석하였다. 본 연구를 통해 기존에 알려진 일반적 요인과 네트워크 요인들이 모두 조회수에 영향을 주는 인과관계를 통계적으로 재검증하였으며 통합적으로는 등록자의 구독자 수, 경과시간, 매개 중심성, 댓글 수, 근접 중심성, 클러스터링 계수, 평균 평점 순으로 조회 수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 네트워크 요인중 연결정도 중심성과 고유벡터 중심성은 부정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 유튜브 콘텐츠 확산에 대한 일반영향요인과 구조적인 현상을 함께 규명하였다. 본 연구는 기업들이 유튜브와 같은 콘텐츠 서비스를 통한 온라인 마케팅 활동 시 콘텐츠들의 구조적인 면을 고려할 수 있는 근거를 제공하였으며 음반산업의 수요예측이나 콘텐츠 제작 업체들의 원활한 서비스 제공을 위한 설명력있는 영향요인 및 모델이 될 수 있을 것이다.