• 무역학회지
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• 제42권1호
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• pp.141-163
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• 2017

O2O 커머스(Online to Offline)는 최근 몇 년간 ICT 분야에서 가장 각광받고 있는 비즈니스 모델 중에 하나로 온라인 소비자를 오프라인 매장으로 유인하는 것이다. 중국의 경우 2010년 온라인 공동구매가 출현한 이래 사용자가 폭발적으로 증가 추세를 보이고 있으나, 중국 O2O 커머스에 대한 연구는 대부분 문헌적 연구로 실증적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 O2O 커머스의 특성과 목표지향적 행동모형에 근거한 소비자 특성이 O2O 이용자들의 신뢰, 욕구, 이용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 선행연구를 통해 구성변수들을 Online 특성, Offline 특성, O2O 신뢰, 소비자특성, 이용에 대한 욕구, 이용의도 등으로 구분하고, 구성변수들 간의 관계를 이론적 모형으로 구축하였다. 또한 이들 변수들 간의 관계를 실증적으로 검증하기 위해 중국 O2O 커머스의 이용자들을 대상으로 설문조사를 실시하고 SPSS와 AMOS를 이용하여 분석하였다. 세부가설을 포함한 총 10개의 가설 중 Online 특성의 이동성과 Offline 특성의 서비스품질은 신뢰에 유의한 영향을 나타내지 않았으나 나머지 8개의 가설들은 모두 채택되었다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.67-80
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• 2022

본 연구에서는 온라인 쇼핑몰에서 패션상품을 브라우징을 하는 과정에서 브라우저에게 미치는 쇼핑몰의 유인요소 및 저해요소에 대해 분석해보았다. 패션상품을 온라인으로 브라우징을 하는 것에 관심이 있는 20대~50대 여성을 대상으로 브라우징 관련 질문을 제시하여 심층 면담을 실시하였고, 면담자들의 답변을 바탕으로 근거이론을 활용하여 브라우징의 유인 요소 및 저해 요소를 가격 요인, 판촉 요인, 구매 후기 요인, 시각적 정보 요인, 제품 정보 요인, 서비스 요인 등의 여섯 가지 요인으로 분석하여 제시하였다. 본 연구에서 분석한 브라우징의 유인요소 및 저해요소 등의 내용을 바탕으로 쇼핑몰 측면에서 브라우징 환경을 잘 구상할 수 있는 전략을 제시하였으며, 이는 관련 업종의 실무적인 전략과 마케팅에 도움이 될 것이며, 오늘날 비약적으로 발달하는 정보통신기술과 관련한 새로운 형태의 쇼핑몰 브라우징 환경에 관한 논문에 기초자료를 제시할 것이다. 또, 브라우징 과정에서 쇼핑몰의 저해요소와 관련하여 겪게 되는 부정적인 감정과 관련한 부분은 소비자의 심리와 연관한 패션상품 브라우징 연구에 도움이 될 것으로 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.185-194
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• 2015

우리는 현재 빅데이터 시대를 살아가고 있다. 특히 빅데이터를 기반으로 살아가는 여성소비자와 현대 소비특성이 큰 화제가 되고 있다. 여성소비자는 남성과 대비되는 소비자로서 한 사회의 소비문화에 점점 더 많은 영향력을 미치고 있다. 따라서 본 연구는 진화되어지는 정보로부터 빅데이터 기술의 사용으로 여성소비자특성을 사례를 통하여 분석하고자 한다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 빅데이터를 활용한 여성소비자의 현황을 살펴보면 20대 미혼 여성들은 다른 계층에 비해 경제 활동 인구 비율이 높게 나타나고 있어 기혼 여성에 비해 가처분 소득이 높음은 물론 적극적인 소비행동을 보이고 있다. 둘째, 여성소비자의 의.식생활의 특성을 살펴보면, 의생활에서 대부분 20대에서 유행과 연예인을 따라하는 것에 높은 비중을 보인다. 셋째, 빅데이터를 활용한 국내 사례(SD 온라인 버즈 마케팅, C.S.I. 신세계몰 프로젝트, 신한카드의 여성소비자의 맞춤형 서비스센터, 롯데관광의 맞춤형 여행 서비스)와 국외사례(타겟의 빅데이터 서비스, ZARA의 빅데이터 서비스, Walmart의 빅데이터 서비스)를 분석해 보면, 여성소비자의 니즈의 실시간 분석이 가능해짐에 따라, 빅데이터 활용에 따른 재 구매율을 높이고, 새로운 여성 소비자가 창출되었다는 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.153-172
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• 2022

온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제14권3호
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• pp.11-22
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• 2012

As the consuming pattern is changing with the expansion of Internet use and the development of communication technology, Internet shopping market is getting bigger and bigger. By product group, clothing and fashion related products occupy the biggest share. Accordingly, in this study it was tried to identify the effects of Internet utilization capability that enables consumers to search for the information that they need in this information flood, variety pursuit trend and product review accommodation status on shopping value, and to analyze the effects of the shopping value on the purchase behavior in online shopping malls. When factor analysis is nude on Internet use level, it was found that Factor 1 was 'Flow Experience,' Factor 2 'Internet Use Capability,' and Factor 3 'Internet Challenge Desire.' When factor analysis is made on Diversity Pursuit Propensity, it was found that Factor 1 was 'Site Diversity Pursuit Propensity,' Factor 2 'Brand Diversity Pursuit Propensity,' and Factor 3 'Brand Value Pursuit Propensity.' When factor analysis is nude on Product Review Accommodation Propensity, it was found that Factor 1 was 'Product Information Provision Propensity,' and Factor 2 'Product Information Receiving Propensity.' Except Internet Use Capability and Product Information Provision Propensity, all other factors showed high correlation. The factor influencing the entertainment value most was Internet challenge desire, while that influencing the practical value most was flow experience. When the effects of the entertainment value and the practical value on product purchase were analyzed, it was found that both of entertainment value and the practical value influenced product purchase and the practical value influenced the product purchase more than the entertainment value.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.67-87
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• 2023

온라인 쇼핑 플랫폼은 개인화 추천 시스템을 활용하여 소비자의 개인 정보와 행동 데이터를 수집, 분석 및 마이닝을 통해 소비자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공함으로써 소비자의 잠재적인 쇼핑 욕구를 자극한다. 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 온라인 쇼핑 추천이 구매의도에 미치는 영양을 분석하기 위하여 시스템 품질인 다양성과 정확성, 정보 품질인 설득력과 완전성을 외부 자극으로 설정하고, 신뢰 및 지각된 가치에 따른 소비자의 심리상태 하 유기체로 설정하여 구매의도 간에 관계를 탐구하였다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과는 개인화 추천 시스템의 품질과 정보 품질이 신뢰와 지각된 가치에 미치는 영향에 대한 가설이 모두 채택되었다. 신뢰가 시스템 품질, 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였으며 지각된 가치는 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였다. 추천 시스템이 제공하는 콘텐츠는 소비자 경험을 개선하고 소비자의 수용 정도를 높일 수 있는 방향으로 설계되어야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.273-293
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• 2021

팬데믹(Pandemic)으로 인해 온라인 시장의 규모가 급속하게 커졌다. 일상에서의 비대면화는그동안 기술수용에 늦은 소비자마저 온라인구매의 편리함을 경험하게 하는 계기가 되었고, 이들은 팬데믹 이후에도 온라인구매의 이점을 선호하게 될 것이다. 하지만 이러한 변화의 시기에 소비자가 취할 수 있는 제품 정보는 편평한 디스플레이상의 시각적 정보만으로 축소되었다. 회사들은 차별적이고 경쟁력 있는 정보를 제공하기 위해 AR/VR, Streaming 기술 등을 도입하고 있지만, 정직한 사용자들이 남긴 리뷰는 회사가 제공하는 잘 가공된 정보만큼 소비자에게 강력하게 인식되고, 회사의 상품개발과 마케팅 및 판매 전략을 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 인식될 필요가 있다. 그렇다면 소비자의 입장에서, 구매 의사결정 전에 참고하는 리뷰의 평점이 크게 어긋난다면, 소비자들은 어떻게 리뷰정보를 처리할까? 수렴되지 않은 평점은 늘 신뢰할 수 없고 가치 없는 것일까? 본 연구에서는 소비자의 개인 성향으로 볼 수 있는 조절초점 성향이 어떻게 사고방식을 지배하여 수렴되지 않은 정보를 수용하고 처리하는지 보이고자 하였다. 실험은 화장품을 대상으로 제품 리뷰 평점의 분산(높음 vs 낮음)이 소비자의 조절초점(예방초점 vs. 향상초점)에 따라 제품 태도에 어떤 영향을 미치는지 2x2 연구로 설계하였다. 연구결과, 예방초점의 소비자는 분산이 작을 때 높은 제품 태도를 보이지만, 향상초점의 소비자는 분산이 클 때 높은 제품 태도를 보인다는 것을 발견하였다. 이와 같은 연구로, 본 논문은 동일한 평균값의 평가점수를 가진 제품이라도 후기의 분산 값에 따라 소비자의 조절초점 성향이 영향을 미쳐 제품 태도가 달라진다는 것을 설명할 수 있다. 본 논문은 평점이 수렴되지 않는 정보에 대한 소비자의 정보처리의 메커니즘을 밝힌 이론적 공헌이 있으며, 실무적으로 기업은 리뷰가 축적됨에 따라 개인화되고 최적화된 상품 정보를 제공하는 등 빅데이터를 바탕으로 지식경영을 응용한 고객경험설계가 가능함을 시사한다.

• 경영정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.133-153
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• 2002

인터넷 사용의 증가로 탐색비용이 낮아져 소비자들이 얻을 수 있는 정보의 양은 증가하였으며 가격에 대한 정보 또한 쉽게 취득하고 비교할 수 있게 되었다. 그 결과 동일제품을 취급하는 인터넷 쇼핑몰 간의 가격 경쟁이 심화되고 있으며, 소비자들은 제품 구매결정에 있어 다른 요소들보다 가격에 더욱 민감하게 반응하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 가격 경쟁을 줄일 수 있는 차별화 전략을 모색하고자 인터넷 쇼핑몰의 가격 민감도에 영향을 미치는 요인을 살펴 보았으며, 가격 민감도에 따라 선호서점에 대한 선택이 달라지는가를 분석해 보았다. 연구대상은 국내에서 가격 경쟁이 치열한 인터넷 서적시장을 선택하였으며 연구 방법은 인터넷 서점에서 구매 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 가격민감도가 선호서점의 유형선택에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 가격민감도 영향요인을 도출하기 위한 탐색적인 연구란 점에서 의의가 있으며 향후 제품 특성 및 품질에 차이가 있는 비동질 제품 등 다양한 시장을 대상으로 한 연구가 수행되어야 할 것이다.