COVID-19의 장기화는 다양한 산업의 패러다임에 새로운 시도와 변화를 주고 있다. 고객이 직접 피우에 닿고 사용하는 제품을 판매하는 산업에서는 그 현상이 날로 가중된다. 이러한 상황에 대응하고자 최근 Cosmetics 업계에서 다양한 언택트(비대면) 서비스들을 선보이고 있다. 기존 전통 오프라인 채널에서부터 다양한 온라인 채널 확보를 통하여 고객들의 수요와 참여를 끌어내고자 한다. 대표적으로 기존에는 온라인 문진 서비스를 이용하여 고객에게 맞춤 제품을 추천하는 서비스들을 제공하고 있지만 얼마 지나지 않아 한계에 도달하게 된다. 본 논문에서는 기존 정형화된 문진 서비스와 한걸음 더 나아가 AI 기술을 이용한 이미지 기반 피부진단 기능을 결합하는 새로운 방식의 피부진단 서비스에 대하여 연구하였다. 사용자는 촬영된 이미지를 이용하여 몇 가지 항목에 대한 진단을 받게 되고 최종 피부타입을 도출하기 위하여 부족한 진단 항목은 기존에 제안한 피부진단 서비스를 활용하였다. 이런 방식은 기존에 제공되고 있는 문진 서비스보다 재미 요소를 더할 뿐만 아니라 기술 트린드인 AI를 결합하여 더욱 고객 참여를 이끌어 낼 수 있고 가시적이고 정확도가 있는 지속적인 서비스를 만들어 내고자 함에 있다.
본 연구는 해외직접구매 사이트에 대한 소비자 태도를 유발하는 요인들을 혜택지각요인, 위험지각요인, 제품측면, 웹사이트측면에서 종합적으로 살펴봄으로써 각각의 요인들의 상대적인 영향력을 비교하였다. 이를 위해 해외직접구매 경험이 있는 한국소비자 298명을 대상으로 실증분석 하였다. 분석결과 해외직접구매 사이트에 대한 신뢰수준에 가장 높은 영향을 미치는 요인은 배송위험과 제품성능위험으로 나타났다. 또한 해외직접구매 사이트에 대한 신뢰수준은 추천의도와 지속적 이용의도에도 강력한 영향력을 가진다는 것을 본 연구결과를 통해 확인할 수 있었다. 아울러 본 연구는 해외직접구매의 유형(해외직접배송, 해외구매대행, 해외배송대행)과 소비자들이 주요하게 구매하는 제품군(의류, 식 음료품, 가전제품)에 따라 평균차이검정을 수행하였다. 이를 통해 각각의 해외직접구매 서비스 관련 주체별, 소비자 특성별로 적용될 수 있는 다양한 실무적 시사점들을 제안하고자 하였다.
잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.
협업 필터링 추천 기법은 전자상거래 기업들이 추천시스템을 도입한 이래로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 온라인에서 상품이나 콘텐츠의 구매가 일상화되면서 단순히 구매 고객의 평점만을 사용하는 추천 방식으로는 추천의 정확성이 낮아지는 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 추천의 정확성을 향상시키기 위해, 상품 리뷰를 분석하고 이를 가중치로 사용한 협업 필터링 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 상품에 대한 리뷰를 텍스트 마이닝 기법으로 정제하여 특징을 추출하고 감성 기반 분석을 통해 감성 점수를 산출한다. 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 산출된 점수를 아이템 예측 값 계산 시 가중치로 사용한다. 실험을 통해 전통적인 협업 필터링 기법보다 제안하는 기법의 정확성이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.
오늘날 기업들은 과거에 비해서 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 직면하고 있다. 이러한 급격한 변화는 기술, 자본 시장 구조 등의 분야에서 관찰되고 있다. 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁하기 위해 기업은 지속적으로 소비자의 만족도를 충족시키기 위해 새로운 혁신적인 신제품을 출시하고 있다. 그러나 이미 과거에 성공을 한 제품에 비해서 새로운 혁신적인 제품은 소비자의 기술, 정서적 요구를 충족시켜주는 면에서 높을 불확실성을 가지고 있다. 따라서 기업의 마케팅을 새로운 혁신적인 제품의 실패를 줄이기 위해서 많은 노력을 했다. 이에 본 연구는 멘탈 시뮬레이션이 혁신적 신제품 평가에 미치는 영향을 연구하고 있다. 연구목적을 달성하기 위해 2(멘탈 시뮬레이션 : 과정 / 결과) ${\times}2$(제품 유형 : 쾌락재 / 실용재)의 집단 간 실험설계를 구성하였다. 제품에 대한 평가, 시용의도 및 구매의도에 미치는 영향력을 검증하였다. 연구결과, 과정 시뮬레이션에서는 실용적 제품의 평가가 더 높게 나타났으며, 결과 시뮬레이션에서는 쾌락적 제품의 평가가 더 높게 나타났다. 시용의도와 구매의도 역시도 동일한 방향으로 나타난다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 제품 유형별로 상이한 멘탈 시뮬레이션 전략이 필요하다는 것을 확인할 수가 있었으며, 고객들의 인지적 감정적 반응에 대한 숙고와 함께 혁신적 신제품의 출시 및 광고전략을 제시하여야 한다는 것을 논의하였다.
온라인 스토어들은 다양한 방식으로 사용자들에게 신뢰감을 가져다 줄 수 있는 요인들을 제공하려고 한다. 대표적인 방식이 고객이 좋아할 만한 제품의 추천과 고객제품리뷰의 제공이다. 각각의 제공을 통해 신뢰의 선행요인이 되는 사회적 실재감을 향상시킬 수 있다는 연구들이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 추천 상황에 따른 사회적 실재감에 미치는 영향과 추천 상황과 제품군의 유형, 고객제품리뷰의 제공여부에 따라 사회적 실재감의 증가에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 개인화 추천을 통해 사회적 실재감을 증대시킬 수 있었으며, 쾌락재에서는 고객제품리뷰의 제공을 통해 어떤 추천 상황에서든 사회적 실재감이 증대되나 유의한 차이를 보이지는 않았다.
협업적 필터링(CF)은 사용자와 상품간의 관계를 해석하여 특정 사용자에게 상품을 추천 해주는 시스템이다. CF 모델은 컨텐츠 등 다른 추가 정보 없이 평점 데이터만으로 사용자에게 상품을 추천해 줄 수 있다는 장점이 있다. 하지만 사용자는 전체 상품의 극히 일부분만을 소비하고 상품을 소비한 후에도 평점을 부여하지 않는 경우가 매우 많다. 이는 관찰된 평점의 수가 매우 적으며 사용자 평점 행렬이 매우 희박함을 의미한다. 이러한 평점 데이터의 희박성은 CF의 성능을 끌어올리는데 문제를 야기한다. 본 논문에서는 CF 모델 중 하나인 잠재 요인 모델(특히 SVD)의 성능을 끌어올리는데 집중한다. SVD에 상품 유사도 정보와 상품 동시 발생(co occurrence) 정보를 포함시킨 새로운 모델을 제안한다. 평점 데이터로부터 얻어지는 유사도와 동시 발생 정보는 상품 잠재 요인에 대한 잠재 공간상의 표현력을 높여주어 기존방법보다 Recall은 약 16%, Precision과 NDCG는 각각 8%, 7% 상승하였다. 본 논문에서 제안하는 방법이 향후 다른 추천 시스템과 결합하면 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보여줄 것이다.
본 연구는 언택트 시대의 외식 트랜드에 따라 소비자의 관심과 수요가 계속적으로 증가하고 있는 밀키트 상품에 대해 실증분석 연구를 시도 하였다. 또한 HMR 밀키트 상품 선택속성의 요인과 소비자만족, 타인추천의도 간의 영향관계를 규명하고자 하였으며, 외식기업 및 스타트업 기업에서 출시 된 밀키트 상품 이용경험이 있는 소비자를 대상으로 편의표본추출을 사용하였다. 조사기간은 2020년 7월 01일 부터 약 1달간 진행되었으며, 최종 285부를 분석에 사용하였고, 가설 검증을 위해 SPSS 21.0 통계패키지 프로그램을 이용하였다. 분석 결과 가설1의 가격(β=.241), 편리성(β=.317), 다양성(β=.191)은 소비자만족에 유의한 영향이 있었고 가격(β=.482)과 편리성(β=.133), 다양성(β=.342)은 타인추천의도에 유의한 영향이 있는 것으로 나타났으며, 가설3의 소비자만족(β=.443)이 타인추천의도에 유의한 영향이 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 본 연구를 통해 밀키트 상품 관련 기초 연구 자료로 제공되길 기대하고 외식기업 및 레스토랑의 밀키트 상품개발에 방향성 제시와 마케팅의 활용 할 수 있는 이론적 근거로 제시하고자 한다.
수출전략형 할랄식품 개발에 있어서 소비자의 니즈분석과 소비성향 파악은 시장진출의 필수적인 과정이다. 본 연구는 인도네시아 무슬림 소비자의 인삼 및 홍삼제품에 대한 인식과 태도 및 이용실태를 조사하였다. 온라인 시스템을 이용한 웹 기반 설문조사방법으로 인도네시아에 거주하는 성인 남녀 무슬림 소비자 200명을 대상으로 인삼·홍삼제품에 대한 인지도, 섭취경험, 선호 및 비선호요인, 효능인식수준, 구매현황과 구매한 제품에 대한 만족도와 재구매 의사 등을 조사하였다. 연구결과 인도네시아 무슬림 소비자의 인삼·홍삼제품 인지도는 각각 58%, 51%정도로 나타났다. 특히, 남자, 20-30대, 소득이 중·상인 소비자에서 인삼·홍삼제품에 대한 인지도가 상대적으로 높았다. 인도네시아 무슬림 소비자가 인삼·홍삼제품을 섭취하는 이유는 건강증진, 기분전환, 질병예방의 순이었으며, 섭취경험이 있는 소비자는 인삼·홍삼제품의 효능에 대한 인식도가 매우 높았다. 특히, 20-30대는 40-50대 대비 건강증진, 기분전환, 주위권유 등의 이유로 인삼이나 홍삼제품을 섭취하며, 인터넷을 통하여, 면역력 증진, 피로개선, 남자 정력증강에 대한 효능을 알고 있었다. 인도네시아 무슬림 소비자의 인삼이나 홍삼 제품에 대한 만족도는 건강증진, 맛과 향, 포장규격과 디자인 순으로 높았으나 가격, 상품종류의 다양성은 개선할 부분으로 나타났다. 더욱이 지인 추천의향과 지속구입의향은 모두 높은 편으로 나타나 향후 할랄인증 인삼·홍삼제품 소비자의 세분화와 니즈분석을 통한 전략적인 제품개발이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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