• Title/Summary/Keyword: SNS 쇼핑

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패션제품 대여 서비스 이용자의 구매의사결정과정과 의복 쇼핑성향에 관한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on Purchase Decision Making Process and Clothing Shopping Orientation of Fashion Products Rental Service Users)

  • 이지윤;신은정;고애란
    • Human Ecology Research
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    • 제56권6호
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    • pp.555-571
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    • 2018
  • This study identified the characteristics of fashion rental service users as well as analyzed their purchase decision-making processes. A qualitative investigation was conducted through in-depth interviews with 13 women in their 20s-30s who have experienced renting fashion items due to a high interest in fashion. The results of the study are summarized as follows. The need recognition stage analyzed ventilation by mass media, SNS impact, curiosity, saving shopping time and money, awareness of situational necessity, and creation of various styles. The information search stage analyzed how users obtained information from 2 different sources of nonmarketer-dominated sources and marketer-dominated sources. The pre-purchase stage analyzed the evaluation of alternatives in which study participants used 2 evaluation criteria for fashion rental services and fashion rental items. The purchase stage analyzed how participants wait and select desired items (when receiving the notification of rentable items) or select alternative products. The consumption stage examined the usage frequency and usage method. The study divided the post-consumption evaluation stage into 2 categories for evaluation: personal feelings and service. The post-consumption behavior stage analyzed how participants displayed WOM, eWOM and purchase rental product behavior. Clothing shopping orientation of study participants is displayed in 5 dimensions of brand-seeking propensity, individuality-seeking propensity, economic efficiency-seeking propensity, rationality-seeking propensity, and pleasure-seeking propensity. This study identified three main characteristics in the study participants: interest in the fashion, favorable attitude toward used fashion items, consciousness of others.

소상공인 패션판매업자의 온라인 판매채널 연구: 포털쇼핑몰과 패션쇼핑몰(종합물/전문몰)을 중심으로 (An investigation into the Online Sales Channels of Small Business Fashion Retailers on Portal Shopping and Fashion Shopping Malls)

  • 손미영
    • Human Ecology Research
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    • 제59권4호
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    • pp.449-463
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    • 2021
  • The aim of this study was to analyze the perceptions and entering status of small business online fashion retailers on portal shopping and fashion shopping malls. Case studies were conducted on a total of 10 research samples. The results were as follows: first, regarding the strategic factors of online fashion stores, 'price competitiveness' is important, especially in portal shopping and low-cost brands; 'product assortment' is important but not essential in all platforms; and 'differentiation' is important to continuously secure loyal customers in fashion shopping malls. Customer satisfaction leads to customer loyalty, and customer loyalty affects the sales conversion rate and brand growth of online sales channels. Factors that promoted sales activities in online sales channels were exposure, advertisements, SNS, events, special exhibitions, and events. Hindrance factors were low price competition, overheated competition, and the MD of sales channels. Second, the research samples used multiple online sales channels, including portal shopping malls and fashion shopping malls, in addition to their own malls. The selection factors were platform reputation and commission, branding, and customer inflow through exposure. Portal shopping malls were perceived as providing easy access, advertising/customer communication, exposure/search, price competitiveness, scalability, and intense competition, whereas fashion shopping malls were perceived as providing a brand image and concept, brand promotion, high commissions, difficult entry, and low profits. The factors for success in portal shopping malls were exposure/search, price competitiveness, and brand recognition, whereas the factors for success in fashion shopping malls were differentiation, brand, exposure/advertisement, product assortment, and MD.

패션 산업의 디지털 전환에 따른 증강현실 기술의 활용특성 (Characteristics of Application of Augmented Reality Technology according to the Digital Transformation in the Fashion Industry)

  • 신혜경
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권1호
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    • pp.597-603
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    • 2022
  • 팬데믹 환경의 지속과 더불어 패션 산업의 다양한 분야에서 디지털 전환이 적용되고 있다. 증강현실 기술은 현실 세계에 가상의 이미지를 오버랩해서 보여주는 형태로 비대면 환경하에서 온라인 쇼핑이 확대되면서 패션, 뷰티 분야에서 증강현실 기술의 활용이 소비자 만족도 및 매출 증대에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 디지털 전환에 따른 패션산업에서 활용되고 있는 증강현실 콘텐츠의 특성을 의상, 액세서리, 패션스토어 및 AR패션쇼 분야까지 확장하여 증강현실의 사례 특성을 분석하였다. 패션 산업의 증강현실 기술은 마케팅 활동을 통해 SNS나 홈페이지를 통한 의상 및 액세서리 제품 홍보 특성이 중심을 이루고 있으며 가상 쇼룸 과 AR패션쇼를 통한 구매 과정에서의 편의성 확대 및 엔터테인먼트 콘텐츠 활용에 의한 매출 신장과 브랜드 인지도 향상등의 긍정적 가치를 높이고 있다. 미래디지털 패션 환경에서 증강현실이 활용되는 유형의 범위는 지속적으로 확대될 것이며 증강현실기술의 활용 특성을 도출함으로써 향후 패션산업의 미래 비전을 제시하는데 기여하고자 한다.

순차적 추천에서의 RNN, CNN 및 GAN 모델 비교 연구 (A Comparison Study of RNN, CNN, and GAN Models in Sequential Recommendation)

  • 윤지형;정재원;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.21-33
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    • 2022
  • 최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

대한민국 국민의 세대별 국내여행 방식 및 만족도 영향요인 (A Comparative Study of Domestic Travel Patterns and Determinant Factors Affecting Satisfaction by Generations)

  • 이미숙;박윤주
    • 경영정보학연구
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    • 제22권2호
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    • pp.137-166
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    • 2020
  • 대한민국 국민의 해외여행 비율은 매년 증가 추세인데 반해, 국내여행 비율은 수년간 답보 상태에 있다. 이에, 정부에서는 다양한 국내 관광 활성화 정책을 시행하고 있으나, 이를 통한 국내관광 증진 효과는 제한적이다. 국내관광을 활성화시키기 위해서는, 여행자들별로 선호하는 여행 방식에 차이가 있음을 이해하고, 이에 맞춤화된 여행 서비스를 제공할 필요가 있다. 본 연구는 대한민국 국민들의 세대별 여행 방식의 특징을 분석한 후, 각 세대별로 맞춤화된 여행 서비스를 구성하기 위한 시사점을 도출하였다. '세대'란 같은 시대에 살면서, 비슷한 생애주기에 유사한 내/외부의 경험을 하기 때문에(김기연 등, 2003), 다른 세대와는 구별되는, 그 세대만의 관광 방식이 있을 수 있다. 본 연구는 여행상품 구성의 관점에서 세대 간 차이를 살펴보았다. 즉, 여행 상품 구성 및 마케팅에 필요한 요소인, 여행정보 수집 방식 및 출처, 사전 예약 상품의 종류, 패키지 이용 여부, 여행 시기/기간 및 장소, 여행시 주요활동 그리고, 여행만족도에 영향을 미치는 요인 등에 대한 세대 간 차이를 파악하고 시사점을 도출하였다. 본 연구에는 한국 문화체육관광연구원에서 수집한 2017년 국민 여행 실태조사 데이터 16,713건이 활용되었으며, 데이터는 패널들의 세대에 따라서, 밀레니얼(19세~34세), X세대(35세~54세), 베이비부머(55세~64세), 시니어(65세 이상) 등으로 구분하여 사용하였다. 본 연구결과, 전 세대 모두 자연경관이 수려하고, 문화유산이 풍부하며, 숙박 시설이 쾌적할 때, 여행만족도가 유의미하게 향상되었다. 또한, 전체 패키지보다는 숙박, 차량 대여 등 개별 상품을 쉽게 구매할 수 있도록 하고, 맛집 탐방 상품을 제공하는 것도 유효할 수 있을 것이다. 각 세대별로는, 밀레니얼은 여름철 성수기에 인기 방문지를 중심으로 체험 상품을 구성하는 것이 좋으며, 이들을 위한 관광 안내 시설을 잘 마련할 필요가 있겠다. 또한, 포털사이트와 소셜네트워크 서비스를 통한 마케팅도 밀레니얼 세대에게 효과적일 것으로 보인다. X세대는 자가용으로 여행하기 좋은 지역에, 자녀와 함께 할 수 있는 체험형 여행상품이 유효할 것으로 보인다. 이들에게는 교통만족도가 중요하며, 여름철 성수기에 인기 관광지로 여행을 많이 간다는 특징은 밀레니얼 세대와 유사하다. 베이비부머와 시니어 세대의 경우, 자연 감상 및 휴식, 쇼핑 등을 포함한 여행 상품을 구성하는 것이 좋을 것으로 보이며, 인터넷을 통한 마케팅보다는 구전 효과를 이용하는 것이 유효하겠다. 특히 시니어 세대의 경우, 봄가을을 중심으로, 당일 여행 패키지 상품을 구성하는 것도 효과적일 것으로 보인다. 이러한 세대별 여행 특성을 고려하여 맞춤화된 관광상품을 구성한다면, 궁극적으로 국내관광산업을 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.