• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-13
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• 2020

텐센트는 콘텐츠의 확장 및 자사의 제품과 서비스를 사용하는 고객 편의를 위해 인터넷 기반 엔터테인먼트 플랫폼을 운영하고 있는 기업이다. 2000년 이후 텐센트는 엔터테인먼트 콘텐츠 분야에서 괄목할 만한 성장과 혁신을 지속적으로 거두었다. 특히, 선도 제품·서비스를 모방, 개선하는 모방형 혁신과 인수합병을 바탕으로 텐센트는 사업 전반에 걸쳐 시장의 리더로 부각되었다. 본 연구는 이를 감안, 텐센트의 성장 전략에 관한 사례연구를 진행, 학문 및 실무적 시사점을 제안하고자 한다. 텐센트는 꾸준히 선도 기업의 온라인 게임과 SNS 등을 모방하면서 자사의 고유한 서비스를 보완하는 모방형 혁신을 통해 위챗 메신저 플랫폼 등을 기반으로 다른 제품 및 서비스로 사업 영역을 확장하고 있다. 이러한 모방형 혁신 전략은 텐센트가 다른 기업보다 더 빠른 속도로 탁월한 성장을 달성하는데 가장 효과적이었다. 아울러, 텐센트의 인수합병(M&A) 추진력은 텐센트 최고 경영진의 비전과 유연한 조직문화에 의해 강력한 기업 성장의 추동력으로 작용하며 텐센트의 엔터테인먼트 플랫폼, 게임, 금융, 전자상거래 및 글로벌 시장 확대 전반에 걸쳐 중요한 영향력을 발휘하고 있다. 본 연구는 텐센트의 성장을 이해하는데 중요한 시사점을 제안했지만 연구의 한계도 일부 있어 이들 요소는 반드시 후속 연구를 설계할 때 반영, 더 중요한 교훈을 제공해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.41-63
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• 2023

전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.115-125
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• 2022

디지털 경제가 새로운 비즈니스 질서를 구축하고 새로운 가치 창출 수단으로 떠오르면서, 디지털 플랫폼에 참여하는 소상공인도 점차 증가하고 있다. 본 연구는 디지털 플랫폼에 참여하는 소상공인이 플랫폼 내에서 이루어지는 학습을 통해 시장 환경에 적절히 대응하고 성장에 필요한 전략 수립 및 실행하는 데에 도움을 받고 있는지 확인하고자 하는 목적을 가진다. 이를 위하여 본 연구는 이커머스 플랫폼을 이용하는 소상공인의 흡수능력이 시장 반응성에 미치는 영향과 플랫폼 내의 두 가지 학습의 유형인 대리 학습과 경험적 학습의 조절 효과에 대해 살펴보고자 하였다. 설문조사를 통해 가설을 검증한 결과, 디지털 플랫폼을 이용하는 소상공인의 흡수역량이 이들의 시장 반응성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절효과 분석 결과, 플랫폼 내에서의 대리 학습이 흡수역량과 시장 반응성 간의 관계를 강화하는 것을 알 수 있었다. 이는 소상공인이 대리학습을 통해 얻는 간접적인 학습을 통해 시장 불확실성에 대비할 수 있을 뿐 아니라 시장니즈에 부합하는 제품과 서비스를 제공할 수 있는 전략을 수립할 수 있다는 점을 시사한다. 한편, 경험적 학습의 효과는 시장 반응성을 낮추는 것으로 나타났는데, 이는 이전 사업 경험이 오히려 환경에 대한 주의력을 저하시킬 수 있음을 의미한다. 이에 대한 연구의 의의와 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.119-138
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• 2011

지난 십년동안 인터넷을 통한 전자상거래는 빠른 속도로 성장해 왔다. 이러한 인터넷의 발달은 기업들의 사업방식에 많은 변화를 유도했으며, 그 중에서도 마케팅경로의 구조와 경로 구성원들 사이의 관계에 중요한 변화를 초래하고 있다. 각 기업이 처한 시장환경은 다양하며 이 다양한 시장 환경은 인터넷 경로가 각 시장에 미치는 효과를 조절하는 역할을 한다. 이러한 시장의 다양성에도 불구하고 지금까지의 선행연구들은 각기 특정한 하나의 시장상황(unique setting)을 상정하여 인터넷경로 도입이 그 시장에 미치는 영향을 분석하는데 그쳐왔다. 이러한 기존 연구의 공백을 채우기 위해 본 연구는 시장의 다양성을 소비자의 지리적 분포, 시장의 인터넷 수용도의 측면에서 살펴보고 이러한 시장 환경이 인터넷 경로 도입 효과에 미치는 영향에 관하여 조사해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 다양한 소비자들의 지리적 분포, 경쟁강도, 소비자의 인터넷 상거래에 대한 수용도 등을 포함한 다양한 시장 환경을 수요모형에 반영시켜 그 영향력 분석을 가능하도록 하였다. 그러나, 다양한 시장 요소를 모형에 반영하는 과정에서 수요모형이 복잡한 구조를 가지게 되었다. 이 문제를 극복하고 게임이론의 균형해를 도출하기 위해 Newton-Raphson algorithm을 사용한 numerical search 방법을 사용하였다. 분석결과 두 종류의 경로에 대한 소비자선호의 분포에 따라 생산자의 가격차별정도, 생산자와 독립소매상 간의 경로이윤 배분율, 그리고 인터넷경로 도입이 각 경로주체의 이윤 향상에 도움이 되는지의 여부, 소비자잉여 등이 달라질 수 있음을 발견하였다. 끝으로 연구의 학술적, 실무적 시사점과 한계점 및 향후 연구방향도 논의되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.197-218
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• 2019

중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권2호
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• pp.107-117
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• 2004

농업분야에서의 IT역할에 대한 요약과 함께, 일본의 경험을 살펴보는 한편 당면 현안의 파악, 그리고 정보기술 활용의 성공사례를 들어 문제해결 방안의 하나로 신기술을 소개하였다. IT 활용능력 여부는 성공적인 IT현장활용의 매우 중요한 요소로,. IT 관련 교육/훈련의 강화 외에, 사용이 용이한 인터페이스 여하는 IT활용력 제고의 커다란 도전이기도 하다. 기존의 자판형 PC 인터페이스는 대다수 농민들이 쉽게 받아들이기 어려운 면이 있는 것이 분명하다. 이러한 최종사용자들에게 사용이 보다 쉬운 컴퓨터시스템을 제공하기 위한 여러 가지 기술들이 현재 개발되어 있다. 예를 들어 휴대폰기반의 사용자 인터페이스는 이러한 문제에 대한 해결책의 하나로 매우 유망한 기술임에 틀림없다. 휴대폰 사용은 개도국에서도 점차 확대되고 있으며, 단 몇 개의 키만으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다. 농민들은 복잡한 의사결정지원을 필요로 하지 않기 때문에 휴대폰의 이러한 단순한 화면도 대개 충분한 기능을 구현할 수 있는 것이다. 제2, 3세대 휴대폰은 인터넷에 대한 무결성 접속을 제공하므로, 휴대폰인터페이스에 적합한 활용물을 개발한다면 기존 PC의 역할을 대신할 수도 있을 것이다. 실지로 현재 휴대폰은 자료수집 뿐만 아니라 포장에서의 현장 의사결정지원에 사용되고 있다. 예를 들어 로렌슨 등과 사사끼 등은 휴대폰기반 기상정보취득프로그램을 개발하여 농민이 항상 자신의 포장내 기상상태를 파악할 수 있게 되었다. 병충해예찰시스템과 같은 보다 실용적인 응용 프로그램도 이미 초기모형이 개발되어 있다. PC보다 사용이 용이한 인터페이스와 포장에서의 기동성 등이 농민들에 의해 환영받고 있는 점이다. 또 다른 중요한 문제는 농촌의 미진한 네트워크 하부구조에 기인한다. 불행히도 농촌지역에서는 상업통신업자간 치열한 경쟁을 기대할 수 없기 때문에 이 문제는 결국 정부의 책임일 수 밖에 없다. 거대한 산맥에서 금을 채굴하는 것과 유사한 정보탐색이라는 기술도 매우 중요한 요소이다. 근대농업이 시작된 이래 약 한세기에 걸친 농업 생산과 실험연구의 결과, 일본은 방대한 농업자료를 보유하고 있다 이러한 장기자료는 농업생산에서의 신지식을 생산제공하는 데 필수적인 결정적인 정보원일지 모른다. 정보탐색 기술은 이러한 방대한 자료의 분석을 통한 미지의 사실을 추론하는 유망한 기술로 이용될 것이다. 많은 이들이 IT기술에 의해 농업이 힘을 얻기를 기대하고 있다. 그러나 어떠한 실용적인 IT 대응책이 농업을 강화할 수 있느냐는 질문에 대한 답변에는 궁색할 수밖에 없다. 이는 이러한 질문에 대한 보편적인 해답이 없기 때문이다. 농업은 전형적으로 기후와 토양조건, 작부양식, 시장요구도 등에 좌우되는 지역 특이적 특성을 지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.208-218
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• 2010

互联网快速增长, 已经成为一个重要的零售渠道, 并出现了各种互联网零售商, 又称电子零售商. 一种网上代购店蓬勃发展起来, 吸引了国内市场的消费者. 这是一种独特的电子零售商, 他们从全球购买国内市场尚未进口的名牌产品, 寄给个人购买者, 并收取服务费. 有些消费者喜欢高端独特但无进口资格的品牌, 却因付款问题或国内的寄送问题很难直接从海外零售商处购买. 在韩国, 网上代购店的数量和销售量快速增长-2008年韩国有超过430个活跃商店和5000亿销售额, 需要这种代购服务的消费者数量也在急剧增加. 这种电子零售的概念源于 "代理中介采购" -种存在已久的形式和内容多样化的代购. 通常市场经营者面对的是购买者的代表人而非本人, 由消费者决定的代理购买者影响越来越大. 很多市场营销和心理学领域的学者都研究过代理对消费者购买决定的影响范围. 然而, 在互联网商务方面却没有深入的研究. 此外, 网上代购店作为代理购买者, 将海外品牌或零售商同国内消费者连接起来. 它有一个特点, 代理购买国, 即代购商品所在国的形象对消费者的态度和购买倾向有重要影响, 还会影响消费者在进行信息处理时所感知的风险维度. 然而, 尽管对原产国不同维度的影响已有很多研究, 对网络内容的相关研究却很少. 已有研究证明, 原产国信息作为产品制造情况的线索对消费者的评价有正面影响, 但对这种形式下网络代理购买国的形象和产品评价之间的关系进行的研究却很少. 因此, 作者们发这种具体的零售渠道很值得研究, 重点结构间的系统关系以及各自不同的路径很值得探索. 已有研究证明代购原产国, 也就是代购店购买商品所在地的形象, 不仅对消费者的产品评价(包括态度和购买意向)有正面影响, 还对感知风险的三个维度有负面影响: 产品相关, 行员相关, 以及购买后的风险. 在所有的感知风险中, 由于对产品性能的高度不确定性, 产品相关的风险受负面形象的影响最大(${\beta}$= -.30), 其次是航运相关风险(${\beta}$= -.18)和购买后的风险(${\beta}$= -.15). 对产品态度(${\beta}$= .10)和购买倾向(${\beta}$= .14)也有一定影响. 此外, 经证明, 感知风险的三个维度通过对产品的态度作为中介, 对购买倾向有负面的的影响(${\beta}$= -.57: 产品相关风险${\rightarrow}$ 对产品的态度; ${\beta}$= -.24: 航运相关风险${\rightarrow}$ 对产品的态度; ${\beta}$= -.44: 购买后风险${\rightarrow}$ 对产品的态度). 从更多的分析可以看出, 消费者处理信息的路径会因其对产品知识的等级不同而改变. 新手购买者知识等级较低, 只会考虑感知风险, 而知识等级较高的专家购买者则会考虑到代理购买国的形象和感知风险两个方面, 对产品形成更准确更系统的态度和决定. 这同之前的研究相一致. 本研究提出一些理论和实际的建议. 代理购买国的形象会影响消费者的风险感知和行为结果, 因此应谨慎选择代购国家, 如果这种新型的零售业务快速发展起来, 应控制好消费者的风险, 无论是新手或专家. 另外, 由于消费者各自知识等级不同, 处理信息的路径也不尽相同, 针对不同消费者应形成成熟的市场营销手段. 新手购买者需要风险消减方面的建议, 以帮助他们形成更好的态度, 而专家购买者应选择更好更发达的国家进行代购. 消费者可以使用担保策略来促使在线购物的顺利进行. 本研究没有拘于概括性等限制. 在今后的研究中, 应进一步测试比较有相关结构的不同电子零售商.