Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.
Purpose - This study aims to develop correspondence strategies to the environment change in domestic retail store types. Recently, new types of retails have emerged in retail industries. Therefore, trade area platform has developed focusing on the speed of data, no longer trade area from district border. Besides, 'trade area smart' brings about change in retail types with the development of giga internet. Thus, context shopping is changing the way of consumers' purchase pattern through data capture, technology capability, and algorithm development. For these reasons, the sales estimation model has been shown to be flawed using the notion of former scale and time, and it is necessary to construct a new model. Research design, data, and methodology - This study focuses on measuring retail change in large multi-shopping mall for the outlook for retail industry and competition for trade area with the theoretical background understanding of retail store types and overall domestic retail conditions. The competition among retail store types are strong, whereas the borders among them are fading. There is a greater need to analyze on a new model because sales expectation can be hard to get with business area competition. For comprehensive research, therefore, the research method based on the statistical analysis was excluded, and field survey and literature investigation method were used to identify problems and propose an alternative. In research material, research fidelity has improved with complementing research data related with retail specialists' as well as department stores. Results - This study analyzed trade area survival and its pattern through sales estimation and empirical studies on trade areas. The sales estimation, based on Huff model system, counts the number of households shopping absorption expectation from trade areas. Based on the results, this paper estimated sales scale, and then deducted modified probability model. Conclusions - In times of retail store chain destruction and off-line store reorganization, modified Huff model has problems in estimating sales. Transformation probability model, supplemented by the existing problems, was analyzed to be more effective in competitiveness business condition. This study offers a viable alternative to figure out related trade areas' sale estimation by reconstructing new-modified probability model. As a result, the future task is to enlarge the borders from IT infrastructure with data and evidence based business into DT infrastructure.
본 연구는 언택트 시대로 인해 인터넷 쇼핑 인구가 증가함에 따라 데스크톱 환경에서의 쇼핑몰 이용 시 가장 많이 사용하게 되는 내비게이션의 사례를 분석하고자 하였다. 이에 쇼핑몰의 탐색에 있어 구조적 탐색 유형에 따라 GNB와 LNB의 종류와 유형을 분석하고 그 구성요소를 알아보았다. GNB는 탐색구조의 최상위 요소로 콘텐츠 섹션의 레이블 구성을 바탕으로 사용자의 탐색을 유도하며 컬러, 텍스트, 아이콘, 이미지 요소를 배치할 수 있다. LNB는 드롭다운, 플라이아웃, 드롭라인 그리고 메가 메뉴의 형태로 분류할 수 있었다. 본 연구에서는 사용자가 많이 사용하는 오픈 마켓 중지 마켓과 인터파크의 내비게이션 구조를 분석하였다. 지 마켓의 GNB는 2단 구조로 컬러, 텍스트, 이미지, 아이콘 요소가 사용되었으며 인터파크는 3단 구조의 수평 레이블로 구성되어 있었다. 인터파크의 GNB는 지 마켓과는 달리 일시적인 콘텐츠 섹션인 계절 레이블에 뱃지를 두어 시선을 유도하였다. 두 쇼핑몰의 LNB는 모두 좌측에 배치된 로고 하단에 수직 텍스트 형태로 배치된 카테고리 메뉴에 마우스 오버하면 플라이아웃 메뉴가 돌출되며 플라이아웃 메뉴는 메가 메뉴의 레이아웃으로 구성된 복합 구조를 가지고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 인터넷 쇼핑이 증가하고 있는 요즘 쇼핑몰의 GNB와 LNB를 분석하여 사용자 경험 요소를 밝히는데 의의가 있으나 오픈 마켓 외 소셜 커머스나 대형 마트와 같은 타 쇼핑몰이 분석을 함께 하지 못한 것은 한계로 남는다.
오늘날 인터넷이 확산되어감에 따라, e-CRM에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서도 특히 '추천시스템'은 e-CRM의 여러 응용분야 중에서도 실무적으로 그리고 학문적으로 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나다. 추천을 위한 여러가지 방법들 중에서, 지금까지 주류를 이뤄온 방법들은 협동 필터링(Collaborative Filtering) 기법과 내용 기반(Content-Based) 접근법이다. 그러나 이러한 기존 방법들은 몇 가지 태생적인 한계점으로 인해 고객의 구매 이력이 많지 않은 중소형 인터넷 쇼핑몰에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 고객의 인구통계 및 구매정보에 2가지 데이터마이닝 기법들(연관 관계 기법과 분류 기법)을 적용하고, 이 결과를 조정 에이전트를 통해 결합하는 형태의 새로운 추천 시스템의 모형과 시스템 구조 체계를 제안한다. 제안된 연구 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 실제 사례에 적용한 웹 기반 프로토타입을 개발, 활용하였다. 프로토타입의 유용성을 실제 사용자들로부터 설문을 통해 조사해 본 결과, 본 연구에서 제안한 추천모형이 생성한 맞춤 정보가 사용자들에게 매우 유익하게 인지됨을 확인하였다.
본 논문에서는 구조화된 웹문서에서 자동으로 정보를 추출하고 추출된 정보를 통합하는 정보추출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 레이블(label)이 없는 엔티티를 인식하기 위해 확률 기반 엔티티 인식 방법을 이용하며, 추출된 데이터를 이용하여 기존의 도메인 지식을 반자동으로 확장하는 기능을 제공한다. 게다가 기본 페이지에 링크된 하위 링크의 정보를 추출하는 기능을 제공하며, 도메인에 대한 이종의 정보 소스로부터 얻어진 유사 추출 결과를 통합하는 기능을 제공한다. 실험 결과, 도메인 지식만을 이용하여 웹 정보추출 시스템을 평가하였을 경우의 성능에 비해 하위링크의 정보를 추출하거나 확률 기반으로 레이블을 추론하여 추출 시스템을 평가한 경우의 성능이 상당히 향상됨을 보인다. 아울러 본 논문에서 제안하는 웹 정보추출 시스템은 도메인별로 시스템을 융통성 있게 적용시킬 수 있기 때문에 보다 다양한 정보들을 추출할 수 있다. 자동 도메인 지식의 확장이나 확률적 엔티티 인식 방법은 도메인 지식을 이용하는 프로그램이 추출할 수 있는 정보의 질을 증대시키기 때문에, 사용자의 만족도를 극대화시킬 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 시스템은 인터넷상의 영화 사이트나 공연 사이트 혹은 음식점 사이트에 대해서 정보를 추출해서 사용자의 지적 호기심을 충족시켜줄 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 비교 시스템을 구축할 수 있기 때문에 전자 상거래의 활성화에도 기여한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 전자상거래 대규모가 대형화되고 취급되는 항목제품들도 다종 다양해지고 있는 것이 현실이다. 이러한 유비쿼터스 상거래 시스템은 편리하고 신속하게 제공되어야 하고 다이나믹한 환경에서 실시간성과 민첩성이 요구되고 있다. 데이터마이닝에서 추출한 지식을 적극적으로 활용하는 기법들이 전자상거래에서 구매 촉진을 증진시키는 마케팅 전략으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 지능형 모바일 단말기를 이용한 추천을 위한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스f를 제안하였다. 본 연구에서는 추천의 정확성을 향상시키고 구매력이 높은 항목제품 및 서비스를 추천하기 위해서 FRAT 세분화 기법을 이용한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스를 제안하였다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 방법과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다. 유비쿼터스 상거래에서 시간과 장소에 제약을 받지 않는 모바일 웹앱을 이용한 추천서비스를 위해서 이전방법보다 개선된 방법으로 추천서비스를 구현하였다.
본 논문에서는 전자상거래 쇼핑몰 운영자나 밴드 운영자, 유튜브 크리에이터들이 본인들이 제작한 영상 이외에 연관 동영상 콘텐츠를 함께 미디어에 게재하여 온·오프라인 홍보에 시너지를 발현할 수 있도록 할 수 있는 모바일 뉴미디어 솔루션을 개발하였다. 플랫폼 분야의 영상들을 직접 찾지 않고 제공함으로써, 이용자에게는 흥미와 정보를 제공하면서 자신의 플랫폼을 홍보할 수 있는 새로운 유형의 마케팅 수단을 제공할 수 있다. 영상을 생산하는 국내외 예비 크리에이터들은 영상의 오픈마켓과 같은 유튜브, 아프리카TV 이외에 자신만의 영상을 업로드 할 수 있고, 유·무료 과금 체계를 활용하여 독립적인 고객 관리(CRM)와 자기 브랜딩, 콘텐츠 관리 시스템을 탑재한 모바일 기반의 뉴미디어를 활용할 수 있을 것이다.
Recent economic depression aggravates the difficulty in employment, and it has been expanded to a social issue. Even worse, low wage structure in the textile and fashion industry, and inferior working environment make it difficult for fashion design graduates to stably settle down in society. To tackle all these problems, the demand of a new educational model is on the rise. In responding to such economic and educational environment changes, we can actively cope with structural problems in the textile and fashion field, and a social problem of youth unemployment by vigorously using the Internet as a tool for practice. In other words, Startups are reinvigorated through hands-on education, focused on information by introducing the factor of supply chain management (SCM), which efficiently manages resources within the supply chain, and a business to customer (B2C) model, and by utilizing these for startup education.
본 연구는 전통적인 관계마케팅의 기본모형을 보완하여 e-비지니스에 적용 할 수 있는 실행모형을 제시하였다. 인터넷 쇼핑몰을 중심으로 한 고객관계의 특성 및 영향 요인에 대한 실증분석을 하였다. 본 연구에서는 관계형성의 영향요인으로 커뮤니케이션 이론을 적용하였다. 통제 가능한 요인인 커뮤니케이션 특성이 e-비지니스에서 관계의 신뢰와 몰입을 중심으로 장기지향성에 미치는 영향정도를 파악하고자 하였다. 분석 결과 인터넷 쇼핑몰이 제공하는 정보의 질이 좋을수록 고객의 신뢰에 유의한 영향을 미치며 고객에 대한 쇼핑몰의 반응이 좋을수록 고객의 관계몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 고객의 신뢰가 높을수록 관계몰입에 유의한 영향을 미치며 고객의 신뢰와 관계몰입이 높을수록 각각 장기지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 국내외 경제 위기와 더불어 인터넷을 기반으로 하는 인터넷 쇼핑몰 등의 신종 유통 업태의 출현과 외국 화장품 회사의 공격적인 국내시장 진입 등으로 인하여 제조사, 대리점, 그리고 화장품 시판 전문점을 중심으로 형성되어있는 화장품 시판 시장이 매우 큰 어려움에 처해있다. 이 논문에서는 지금의 화장품 시판 시장의 위기를 극복할 수 있는 하나의 대안으로써 화장품 유통 포탈인 COSPO 시스템을 제안한다. COSPO는 화장품 제조사, 제조사의 대리점, 그리고 화장품 전문점들간의 유통 관련 포탈 시스템으로서 다음과 같은 세 가지 기능을 보유한다. 첫째, COSPO는 화장품 제조사와 대리점, 그리고 시판점간의 유통 업무를 자동화해준다. 둘째, 화장품 시판 유통 주체간의 커뮤니케이션 기능을 제공한다. 마지막으로 COSPO는 유통점간의 업무 자동화를 통해 발생된 고객 및 상품 정보에 대한 공유를 통해 매출과 이익의 증대를 도모한다. 본 논문에서는 하나의 제조회사의 시판 유통망을 지원하는 프로토타입을 구축하였으며 이는 궁극적으로 모든 화장품 회사의 유통 채널을 포함할 수 있도록 확대되어야 할 것이다. COSPO는 화장품 제조사, 대리점, 시판 전문점, 그리고 고객 등의 각 주체에게 이익의 증가와 더불어 새로운 경제 구조와 신 시장에서 한국 화장품 산업의 유통 현대화에 크게 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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