• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.9
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• pp.53-62
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• 2020

Product recommendation services that have been researched recently are only recommended through the customer's product purchase history. In this paper, we propose the digital signage service through customers' behavior pattern analysis that is recommending through not only purchase history, but also behavior pattern that customers take when choosing products. This service analyzes customer behavior patterns and extracts interests about products that are of practical interest. The service is learning extracted interest rate and customers' purchase history through the Wide & Deep model. Based on this learning method, the sparse vector of other products is predicted through the MF(Matrix Factorization). After derive the ranking of predicted product interest rate, this service uses the indoor signage that can interact with customers to expose the suitable advertisements. Through this proposed service, not only online, but also in an offline environment, it would be possible to grasp customers' interest information. Also, it will create a satisfactory purchasing environment by providing suitable advertisements to customers, not advertisements that advertisers randomly expose.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.185-187
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.81-83
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• 1999

본 논문은 전자상거래에서 판매와 구매방법의 획일화된 검색기법을 이용한 상품의 검색 및 사용자 인터페이스를 지능형 대화 판매 에이전트를 설계함으로써 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스를 제공하는 시스템을 설계하였다. 기존 사이버 쇼핑몰에서 구매자의 검색에 의한 방식을 판매자와의 대화에 의한 검색방법으로 전환하여 구매자의 구매의욕을 증가시키고 검색에 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 구매자 어휘를 분석하고 구매패턴을 파악하여 추가의 수요를 창출 할 수 있는 데이터를 축적하는 방법을 제시하고 많은 고객을 동일한 시간에 상대해야 하는 웹의 전자상거래 시스템에서 판매를 담당하는 에이전트를 설계하게 되었다.

• Digital Contents
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• no.4 s.95
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• pp.30-33
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• 2001

과거 기업들의 정보기반은 제품을 대량생산하던 시기에 맞는 체제였으며, 당시와 같이 제품의 종류가 적고 시장환경을 세밀하게 분류할 필요가 없었던 시기에는 구매패턴이 반복적이고 제품수명주기가 일정했다. 그러나 현대는 다품종 소량생산의 시대일뿐만 아니라 서비스와 정보 또한 상품화되었으며, 고객의 눈높이는 더욱 높아만 가고 있는 실정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.343-346
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• 2001

정보통신 인프라의 발전으로 상품에 대한 구매 의존도가 실제상점에서 웹 쇼핑몰로 변화하고 있다. 이러한 결과로 웹 쇼핑몰들이 기하급수적으로 증가하고 있다는 것을 알 수 있다. 따라서, 고객이 원하는 상품을 신속하고 안전하며 편리하게 구매할 수 있도록 서비스의 질적 향상을 위한 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해선 고객들이 원하는 바를 충족시키고 만족시킬 수 있는 소비자(이하, 고객) 행동패턴의 획득과 폼 배치가 필요하다. 본 논문에서는 HCI 이론과 고객 행동론을 이용한 고객행동패턴 획득, 상품 레이아웃 이론을 이용한 웹 재구성, 웹서버의 워크로드 특성 및 클러스터링들을 조사, 활용 및 개량하여 고객시스템 튜닝 방법론(폼 배치 및 구조 설계방법 제시, 고객 행동패턴 획득 시스템 개발)을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.204-206
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• 2012

스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• THE INTERNATIONAL COMMERCE & LAW REVIEW
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• v.49
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• pp.461-490
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• 2011

The purpose of this study is to examine which factors are encouraging SMEs to participate in uTradeHub(focused on the uTrade search service) in terms of product characteristics and sourcing patterns. The three factors encouraging Trade e-Marketplaces are identified in this study. First, internal factors include the support of top management, mature of IT infrastructure. Second, external factors include the pressure of industry, industry competition, dependence of trading partners. Third perception factors are perceived Usefulness, perceived easy of use. The empirical analysis had the following results. First, it reveals that support of top management, mature of IT infrastructure, industry competition have significant influence upon uTrade Search Services. On the other hand, pressure of industry, dependence of trading partners, Perceived relative benefits are not significant variable of the participation in uTrade Search Services. Second, the factors affecting the participation in uTrade Search Services are differentiated in terms of product characteristics and sourcing patterns. And the support of top management, mature of IT infrastructure, Perceived relative benefits are emphasized very important factors affecting the participation of uTrade Search Services in SMEs. The industry competition is recognized as more important factor in horizontal market in which Spot sourcing just like Operating products is trading. On the other hands, the dependence of trading partners are significant factor in vertical market in which Systemic sourcing just like Manufacturing products is trading.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.693-704
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• 2007

지금까지 사이버문화에 대한 연구는 해당 문화의 가장 큰 특성 중인 익명성과 그것이 개별 이용자들의 정체성에 미치는 영향에 대한 많은 관심이 있어왔다. 최근 주목을 받고 있는 싸이월드나 블로그 등 CMC환경에서 매체가 일반적으로 여성의 라이프스타일 및 여성성과 연관되어 정체성의 구성에 영향을 미치게 되며, 이러한 이용 형태를 마케팅과 접목하여 높은 여성 참여와 구매력을 이끌어내고 있다. 반면 온라인게임은 남성 중심의 매체로써의 특징을 가지고 있으며, 상대적으로 여성의 온라인게임 이용 행태 분석 및 마케팅 전략 연구가 미흡하였다. 온라인게임에서 여성 이용자의 참여나 구매력을 이끌어 내기 위해서는 우선적으로 남성 중심적 매체에서 여성 온라인게임 유저의 이용 행태 분석 이 선행되어야 하며, 이를 통하여 여성의 온라인게임 소비 패턴과 특성을 파악하고, 나아가 고객 충성도, 구매력과의 관련성 속에서 마케팅적 시사점을 도출하여야 할 것이다. 본 연구는 온라인게임 여성 유저의 심층 인터뷰를 통하여 우선적으로 연령별 게임 이용 패턴 - 게임이용 장소, 초기 진입 방식, 커뮤니티 활동, 아이템 구매 형태 등 - 에 대해 알아보고, 다음으로 여성 유저의 게임 플레이 방식으로 게임 내 캐릭터의 전유 방식(몰입)과 게임 플레이 스타일을 고찰하고자 한다. 이때 여성의 온라인게임 이용 방식이 남성적 매체라는 구조적 공간 내에서 여성의 성적 특성이 온라인게임 소비 행태에 어떠한 영향을 미치며, 또한 여성 유저의 이용 방식에 따라 고객 충성도에 미치는 효과에 대해 알아보도록 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.11 no.2
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• pp.347-357
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• 2000

In this study, the buying pattern of consumers in domestic e-business is analyzed by conjoint analysis. We showed the followings through online survey: the consumers prefer comprehensive distributing company to broker type company, the product of the well-known company to that of the specialized company in brand, credit to e-money for payment. Quick delivery and the convenience in exchanges and refunds are more preferable.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.530-538
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• 2003

Recently the needs for keeping existing customers is increasing in the field of marketing. So, the customers needs to be classified by groups and the differentiated responses to the specified customer groups are demanded. In this paper, we implemented a system that classifies the customer groups using the neural network, and classified the purchasing patterns among customer groups. Empirically examining the association rules between two groups, we could find out that similar rules exist between them. So, it is important that customers should be classified into the excellent customer group and the general group for the decision making of marketing. This paper shows that the efficiency of the differentiated marketing can be maximized by raising the correctness of the expectation in the classification of customer groups.