Abstract
Since the beginning of the first online shopping mall, BEST 100 is being provided as the core of all shopping mall websites. BEST 100 is greatly important because consumers can identify popular products at a glance. However, there are only studies using sales outcome indicators, and prior studies using BEST 100 are insignificant. Therefore, this study selected 11 online shopping malls and compared their main characteristics. As a research method, exploratory data analysis technique (EDA) was used by crawling the BEST 100 components of each shopping mall website, such as product name, price, and free shipping check. As a result, the total average price of 11 shopping malls was 72,891.41 won. Sales texts were classified into 8 categories by text mining. The most common category was the fashion part, but it is significant that the setting of the category analyzed the marketing text, not the product attribute. This study has implications for understanding the current online market flow and suggesting future directions by using EDA.
초기 온라인 쇼핑몰이 등장할 때부터 지금까지 BEST 100은 모든 쇼핑몰 웹사이트의 핵심 기능으로 제공되고 있다. BEST 100은 소비자들이 한눈에 인기 상품들을 확인할 수 있기 때문에 쇼핑몰의 매출 등에 미치는 영향이 높지만 온라인 쇼핑 선행 연구에서 BEST 100과 관련된 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 현 온라인 쇼핑몰 11곳을 대상으로 선정하여 쇼핑몰별 판매 특징을 분석하였다. 연구 방법으로 각 쇼핑몰 웹 사이트의 BEST 100의 구성요소인 판매문구, 가격, 무료배송의 유/무 확인을 크롤링 하여 탐색적 자료 분석 기법(EDA)을 활용하였다. 분석 결과 쇼핑몰 11곳의 종합 평균 가격은 72,891.41원으로 나타났으며 상품 가격이 저렴할수록 무료배송 비율이 낮음을 확인하였다. 가격 이외에 판매문구에서는 텍스트 마이닝을 통해 8개의 카테고리로 구분하였다. 가장 많은 카테고리는 fashion 부분이었으나 카테고리의 설정이 제품 속성이 아닌 마케팅 문구를 분석한 점에 의의가 있다. 본 연구는 EDA를 활용하여 현 온라인 시장 흐름을 파악하고 향후 방향을 제시하는데 시사점이 있다.
