• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.