• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.47-54
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• 2022

사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어 내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 본 연구는 패션쇼핑몰을 이용하는 중국 소비자들의 온라인 패션쇼핑몰의 서비스품질, 만족, 재구매 의도 간의 관계 그리고 온라인 리뷰의 조절 효과를 검증하고자 한다. 연구의 결과는 중국인 20대 30대 소비자의 관점에서 서비스 품질의 유형성, 신뢰성, 편의성, 상호작용성이 고객만족도와 재구매의도의 결과변수에 각각 긍정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 또한 온라인 리뷰 중 부정적인 리뷰가 재구매 의도에 큰 영향을 미쳤다. 연구의 결과에 따라 온라인 패션쇼핑몰을 위하여 온라인 제품리뷰에 미치는 영향과 온라인 제품리뷰 수용에 대한 심층적인 이해를 높이고, 향후 패션 기업이 온라인 제품리뷰 정보를 효과적으로 관리 할 수 있는 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.372-377
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• 2007

다양한 상품의 거래와 다양한 거래방식의 등장으로 인하여 온라인상에서 신뢰의 문제는 매우 큰 관심이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 오픈마켓의 구매의견 내용의 분석을 통해 현재 운영중인 피드백 시스템이 신뢰구축과 관련된 요인들을 적절히 반영하고 있는지 살펴보았다. 총 2000건의 구매의견 내용의 분석 결과 항목별 가중치의 부여와 제품속성을 반영한 항목 구성이 필요할 것으로 본다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.111-137
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• 2018

의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.95-118
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• 2021

최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.

• 유통비즈니스리뷰
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• 2호
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• pp.125-129
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• 2002

"대규모 할인점 하나가 들어서면 반경 5킬로미터 이내의 중소유통점포는 파리를 날린다." 한국수퍼마켓협동조합연합회에서 자회사인 (주)바로코사의 설립을 통해 신 유통혁신을 이루고자 할 당시의 시대상을 극명히 들어내는 말이다. 고객을 더 이상 단순한 구매행위에 만족하지 않았다. 쇼핑의 편리성, 다양성, 경제성, 오락성을 동시에 구가하길 바랬다.(중략)길 바랬다.(중략)

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.151-161
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• 2016

개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.58-73
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• 2022

이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.23-33
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• 2023

소비자 리뷰분석은 제품 개발, 고객 만족, 경쟁 우위 및 효과적인 마케팅을 위해 중요하다. 무선이어폰 사용 증가는 생활 방식의 성장과 함께 2026년까지 457억 달러에 이를 것으로 예상된다. 따라서 시장의 성장과 중요성을 고려하여, 애플과 삼성의 무선이어폰에 대한 소비자 리뷰를 분석하였다. 본 연구에서는 쿠팡에서 판매되고 있는 애플, 삼성의 무선이어폰 리뷰 11,320건을 수집하여 텍스트마이닝의 빈도, 감성, LDA 토픽 모델 분석을 통해 소비자의 구매의도를 분석하고 소비자 만족도를 분석에 대한 결과를 도출하였다. 토픽 모델링 결과 16개 토픽이 도출되어, 음질, 연결, 쇼핑몰 서비스, 구매의도, 배터리, 배송, 가격 등으로 분류되었다. 브랜드 비교 결과 삼성은 선물 목적으로 구매를 많이 하였고, 가격에 긍정 감정이 높았고, 애플은 배터리, 음질, 연결, 서비스, 배송에 대한 긍정 감정이 높은 결과로 나타났다. 본 연구의 결과는 제조업, 소매업, 마케터 및 소비자를 포함한 고객 만족도, 품질 및 시장 동향에 대한 개선과 통찰력을 얻을 수 있는 연구 결과로 관련 산업의 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.69-90
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• 2023

본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.