• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권1호
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• pp.1-24
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• 2010

국내 대형마트 점포 수는 2008년 기준 403개로 포화시점에 근접하고 있다. 이러한 경쟁상황에서 '점포충성도(store loyalty)'가 지속적 경쟁우위를 위한 전략적 도구로써 그 활용성이 점점 더 중요시 되고 있다. 다양한 관점에서 점포충성도를 대형마트 연구의 핵심적 과제 다루어왔으나, 통합적인 연구 접근 방법이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 통합적 관점에서 점포충성도가 형성되는 두 가지 경로를 제안하였다. 이중경로모형은 첫째, 내재적 경로 '서비스품질$\rightarrow$고객만족$\rightarrow$점포충성도', 둘째, 외재적 경로 '점포개성$\rightarrow$점포동일시$\rightarrow$점포 충성도'로 구성된다. 조사대상은 대형마트를 이용하는 소비자들을 대상으로 진행하였으며, 구조방정식모형 분석을 통하여 제안된 이중경로모형의 적합성 및 가설검증을 실시하였다. 연구결과, 모형의 적합지수들은 상당히 좋은 값들을 보여주고 있다. 또한 본 연구에서 새롭게 제시된 내재적 경로인 서비스품질은 고객만족에 정의 영향을 미치고, 고객만족은 결과변수인 대형마트의 점포충성도에 매우 유의하게 영향을 준 것으로 나타났다. 그리고 외재적 경로에서 대형마트의 점포개성은 점포동일시에 긍정적인 영향을 주고 매개변수인 점포개성은 점포충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 대형마트의 점포충성도 형성에 관한 두 가지 경로를 제시함으로써, 이론적, 관리적 시사점을 도출하였고 연구의 한계점과 미래연구방향을 제시하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.188-198
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• 2010

此研究旨在考察负口碑(即NWOM)对在线行销的影响, 着重分析服务失败的描述以及通信服务商的意向是如何影响消费者对企业竞争力的评估, 对企业的态度, 以及积极的口碑行销和行为意向. 对通信说服力的研究着重于 "谁说了什么; 对谁;通过何渠道;有何影响(Chiu 2007)". 在此我们研究了电子网络发布, 尤其是 "什么" 的两个方面: 通信服务失败的等级以及个人发布的知觉意向. 电子负口碑看似正在毁掉产品或企业的声誉, 这也就不难理解为什么人们总对它带有偏见, 认为其不可靠. 根据归因理论, 人们总会寻求事件的原因, 尤其是那些消极的意外的事件(Weiner 2006). Hennig-Thurau和Walsh (2003)提出 "既然读者的知识和对在线信息的作者信任度都很有限, 可以把电子口碑当做是表达-行为关系的有效调节. 此据此我们提出以下假设: 假设1. 在衡量(a)企业竞争力, (b)人们对企业的态度, (c)积极的口碑, 以及(d)行为意向时, 面临高等级服务失败电子负口碑的对象得分低于面临低等级服务失败电子负口碑的对象. 假设2. 在衡量(a)企业竞争力, (b)人们对企业的态度, (c)积极的口碑, 以及(d)行为意向时, 面临警告意向电子负口碑的对象得分低于面临报复意向电子负口碑的对象假设3. 在电子负口碑中, 服务失败的等级和知觉意向互相影响, 因此在衡量(a)企业竞争力, (b)人们对企业的态度, (c)积极的口碑, 以及(d)行为意向时, 警告意向的电子负口碑的平均反应值大于报复意向的电子负口碑. 主要研究包括一个2 (服务失败的严重性) x 2(警告意向VS报复意向的负口碑)的析因实验. 将通过模拟的在线网络发布信息刺激在线对象. 这一方案描述的服务失败是在传统的零售机构不接受礼物卡, 通过一家在线的研究公司从全国抽样. 共有113个对象参与此研究, 共分析了104份调查问卷. 研究对象认为该方案很现实, 92.3%对此反应强烈. 方案的运作相当令人满意, 所有的措施都经预先的测试验证, 各个项目也经分析证实可靠并有效. 多变量方差分析结果显示多变量间无明显的互相影响, 因此我们只研究主要影响-后倾向和服务失败的严重性. 后倾向主要影响对企业的态度, 积极的口碑和行为意向. 服务失败的严重性主要影响4个因变量: 企业的竞争力, 对企业的态度, 积极的口碑和行为意向. 需特别指出的是, 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 企业的竞争力低于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 对企业的态度差于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 企业的口碑差于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 行为意向低于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 因此, 假设1中的abcd都得到了支持. 另外, 衡量对企业的态度时, 警告意向的电子负口碑得分低于报复意向的电子负口碑. 衡量企业的口碑时, 警告意向的电子负口碑得分低于报复意向的电子负口碑. 衡量行为意向时, 警告意向的电子负口碑得分低于报复意向的电子负口碑. 因此与假设2中的a项不符, 尽管结果指向的是假设方向. 除此之外, 在假设的三个变量中, 后倾向对服务失败的严重性无明显的多变量或单变量影响. 因此, 假设3被推翻. 此研究有研究和管理的双重蕴涵, 如之前的研究一样, 此研究结果证实了服务失败的严重性影响消费者知觉, 态度, 积极的口碑以及行为意向(Weun et al. 2004). 关于进一步的相关性, 在线内容证实了该反应, 这意味着企业需要努力进行服务补救. 至于电子负口碑的知觉意向, 如之前的研究一样, 此研究结果意味着读者对原始资料的意向影响其对知觉, 态度, 积极口碑和行为意向的作用大小. 对管理者的蕴涵在于, 当消费者发现在线交流可靠且有影响力时, 不是所有的交流都同等重要. 电子口碑的好处在于它可以监测潜在的问题并提供纠正的可能性, 即使有潜在的危害.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.