The emergence of the Internet shopping agent enabled consumers to enjoy Internet shopping more easily and quickly. Especially, the role of Internet shopping agent is becoming more important following the information overload trend on the Internet in that the consumers can promptly obtain information about a certain product and its price among countless items on the Internet. As a result, consumers can now enjoy shopping more easily, compared to the offline shopping which requires a lot of efforts in comparing the products and purchasing them. Since the Internet shopping agents collect extensive information about the products' price, delivery period, detailed characteristics, etc., and present a comparison table containing the information to the consumers, the consumers can shop more quickly at lower price using such shopping agents. However, it has not been sufficiently studied about how the various functions of shopping agents actually support consumers' purchase decision making procedure in everyday life, and if they do, in which stages they play a supporting role in consumers' purchase decision making system. Therefore, this study conducts an empirical analysis on the role of the Internet shopping agents in the purchase decision making process of the consumers, considering the Internet shopping agent as a decision making supporting system. Moreover, it analyzes how the effects of the Internet shopping agent differs according to the consumers' knowledge level about the products.
Customer sensibility based recommendation agent system was developed to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog in on-line shopping mall. The recommendation agent system composed of five modules and seven services including specialized algorithm. This study was to investigate the effectiveness of the customer sensibility based recommendation agent system in on-line shopping mall. This study asked 30 male and female students to perform the task in on-line shopping mall and facilitated them questionnaires. The questionnaires were administered to subjects to measure quality precision, ease of use, support of buying, purchasing power, future intention of the system. The study revealed that good part of the subjects positively evaluated the customer sensibility based recommendation system except for ease of use. The study on usability of the recommendation agent system has need to be performed in next. This paper shows that the satisfaction and the buying power of customers may be improved by presenting customer sensibility based recommendation in on-line shopping mall.
Recently comparison-shopping agent systems are promising to support purchase of buyers in online-shopping environment. This paper proposes a comparison-shopping agent system considered easy access and buyer's preference. Easy access is achieved by minimizing questions to buyer. Buyer's preference is considered by using pairwise comparison of products attributes. Procedure of the proposed system is explained with a case of notebook. Finally a prototype has been implemented.
In this paper, we review and classify shopping information services for electronic commerce in Korea. Shopping information services for electronic commerce can be divided into shopping mall information service and product information service. Shopping mall information service simply shows and suggests information on the shopping malls that it has in its data store. But product information service provides information about the items of the shopping malls the service has and therefore gives more powerful and convenient interfaces to users. Cutting-edge product information services can perform online comparison shopping facility, which searches and compares the items what the users want on the reasonable basis of economical criteria, such as price. Books, CDs, and Personal Data Assistant(PDA)s are the products of which the specification is clear enough to be described on the Web. And the comparison of the products by the information service is performed on the basis of "price" of the product item. The approach to design and implement product information service can be divided into two categories. The one is an application of data warehousing mechanism, which stores the product information on the regular basis of time and provide it when the users query over the Web-database gateway. The other approach is a shopping agent mechanism, which stores information on "how to shop" and the shopping agent collects the information of product items just after users query about the product and provide the information in real time or notify them by alerting service. Thirty nine shopping information services are compared and classified in this paper and they are extracted from "Naver" and "Yahoo! Korea". The final result shows that most services are just a simple shopping mall information service in growing stage, product information services with data warehousing are lack in product ontology in middle stage, and that product information services with shopping agent are in early stage.
To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. This paper deals with an intelligent agent approach to incorporate customer's sensibility into an one-to-one recommendation service in on-line shopping mall. In this paper the focus of interest is on-line recommendation service algorithm for development of Human Sensibility based web agent system. The recommendation agent system composed of seven services including specialized algorithm. The on-line recommendation service algorithm use human sensibility ergonomics and on-line preference matching technologies to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog. Customizing the system's behavior requires the parallel execution of several tasks during the interaction (e.g., identifying the customer's emotional preference and dynamically generating the pages of the store catalog). Most of the present shopping malls go through the catalog of goods, but the future shopping malls will have the form of intelligent shopping malls by applying the on-line recommendation service algorithm.
본 논문은 B2C 온라인 인터넷 쇼핑을 돕기 위한 비교쇼핑 에이전트를 설계하고 이를 구현하는데 목적을 두고 있다. 오프라인 상점에서 상품을 구매할 때 구매자가 판매원에게 제품의 제조사, 모델, 기능 또는 가격대를 설명하면 판매원이 해당 상품들을 보여주거나 카탈로그를 보여준다. 구매자는 상품의 기능이나 디자인을 비교하면서 적절한 상품군을 정한 후 가격을 비교한 다음에 가장 싼 곳에서 상품을 구입한다. 본 논문이 소개할 비교쇼핑 에이전트 ${\ulcorner}$PriceMeter${\lrcorner}$는 이러한 구매 행동에 최대한 부합 되도록 설계하였다. 구매자가 원하는 제조사, 가격, 기능 등을 선택한 후 검색하면 해당되는 상품들의 설명과 가격 정보들을 이 비교쇼핑 에이전트가 취합하여 보여준다. 마음에 드는 상품들을 카탈로그 양식으로 비교해서 볼 수도 있고, 프린트 양식으로 출력할 수도 있다. 특정 상품을 클릭하면 해당 상품을 판매하는 쇼핑몰들의 정보와 판매 가격을 함께 보여주며, 구매 아이콘을 클릭하면 쇼핑몰의 해당 상품 페이지로 이동할 수 있도록 하고 있다. B2C 전자상거래에 있어 비교쇼핑 에이전트의 구현과 확산은 구매자에게 더 많은 정보와 권한을 제공함으로써 소비자 중심의 유통경제를 한 걸음 앞당길 수 있다. 특정 상품에 대한 가격과 상세 정보를 일목요연하게 제공받는 구매자들은 보다 현명한 구매를 할 수 있으며, 거래과정에서 판매자(생산자)와 구매자의 협상력이 구매자에게로 옮겨질 수 있다. 본 논문이 제시한 비교쇼핑에이전트는 소비자 중심의 사이버 유통시대를 촉진하는데 일익을 담당하는데 그 의의가 있다.
최근 인터넷상에서 전자상거래가 활성화되면서 쇼핑몰에 대한 관심이 날이 갈수록 증대되고 있다. 그러나 쇼핑몰 시스템에 대한 소비자들의 다양한 요구와 기대에도 불구하고 단지 상품만 전시되고 있는 방법이 이용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 추론기법 중 하나인 사례기반 추론을 이용하여 기존의 쇼핑몰과 차별화된 인터페이스 에이젼트 쇼핑몰 모델을 제시한다. 또한 고객들의 정보를 이용하여 사용자에게 유용한 물품을 추천할 수 있도록 하였다.
With the gradual growth of the electronic commerce various forms of shopping malls are constructed, and their searching methods and function are studied many ways. However, the recent outcome is still inadequate to search for goods for the tastes and demands of customers. To construct the shopping mall on the electronic commerce and help customers with purchasing goods, the efficient interface for the customers to contact the shopping malls should be founded and the customers should be able to search the goods they want. Therefore, in this paper, we designed the Intelligent Integration Agent System (IIAS) using the multi-agent formed by the integration agent which integrates the case based reasoning(CBR) and the rule based reasoning(RBR) and the user agent which manages users' profiles. IIAS performs the rule based reasoning on the subject issue first, then provides the unsatisfying search results from the rule-base reasoning to the customers through the user agent, which enables the search of the goods most similar to the ones that meet the tastes and demands of the customers. That is, the accuracy and the speed has been improved by reasoning with the similarity adjustable integration agent which can pick out the goods of customers wants by modifying the weights of properties according to those of the customers.
국내에서는 2002년 7월부터 '전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률'에 의해, 인터넷쇼핑몰 운영자가 자신의 신원정보를 표시하는 것을 의무화하고 있다. 이러한 사업자신원정보의 속성(Attribute)에는 상호, 대표자 성명, 사업자등록번호, 사업장주소, 전화번호, 팩스번호, 전자메일주소 등이 있다. 신원정보를 밝히지 않는 사이트를 조사하여 기재를 권유하는 일은 전자상거래의 신뢰도를 높이는 데에 기여할 것이다. 본 연구에서는 인터넷쇼핑몰 사업자신원정보의 기재여부를 조사하기 위해, 조사대상으로서의 인터넷쇼핑몰의 URL을 수집하는 방법, 신원정보 속성을 추출하는 방법, 그리고 신원정보 조사에이전트시스템의 구조를 제시한다. 본 연구에서 정보의 추출은 속성명의 동의어와 속성값의 지시어를 이용한다. 연구의 유용성을 보이기 위해 신원정보 추출의 정확도가 89.3%인 조사에이전트의 실험결과를 제시한다.
It is well known that internet shoppers are very sensitive to sale prices. They visit the various shopping malls and collect the product information including purchase conditions for goods purchase decision-making. Recently the necessity of information support is increasing because of increase of information amount which is necessary and complexity of goods purchase decision-making process. The comparison shopping agent systems have provided price comparison information which is collected from various shopping malls to satisfy internet shoppers information craving. But the frequent price change caused by keen price competition is becoming the primary reason of information quality decline among price comparison sites. RSS which is a family of web feed formats used to publish frequently updated is applied even in on-line shopping malls. This paper develops a RSS product information collection system to get real-time product information. The proposed product information system consists of (1) web crawler module for searching RSS feed shopping malls automatically, (2) RSS reader module for parsing product information from RSS feed file, (3) product DB and (4) product searching module. Performance of the proposed system is higher than the comparison shopping agent systems when it is defined with the volume of collecting product information per unit time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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