• Title/Summary/Keyword: 구매패턴

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A Study on User's Purchasing Pattern based on Text mining and Location awareness for T-Commerce (T-Commerce를 위한 위치인식 및 텍스트마이닝 기반 사용자 구매 패턴 연구)

  • Song, HyeJin;Kim, Jin-Ah;Lee, Sunmin;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.134-136
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    • 2016
  • 최근 TV시청은 다양한 매체를 통해서 이루어지고 있으며, 특히 스마트폰을 통한 시청률이 늘고 있는 상황이다. 광고시장에서도 TV시청 중에 스마트기기를 함께 이용하는 멀티태스킹 사용자가 급증하고 있으며 특히 10~30대의 사용이 적극적이다. TV시청 중 스마트 기기의 사용분야는 메신저, 정보검색, SNS 순이며 스마트 기기사용 내용 중 69%는 시청하던 TV 시청과 관련된 것이었다. 이 중에 75%는 TV에 등장한 제품, 브랜드, 장소에 관한 것이다[1]. TV를 시청하는 상황에 스마트기기의 소셜 활동의 문자를 분석하는 것은 사용자 의도를 파악할 수 있는 의미가 있으며, 시청자의 현재 위치를 파악함으로써 시청자의 의도에 반영되는 상황을 파악할 수 있다. T-Commerce 구매 의도는 사용자의 현재 상황에 대한 순간 의도를 파악하는것이 중요하며, 이와 같은 구매의도를 파악하기 위해서 본 연구에서는 GPS와, Wi-Fi 기반 Fingerprinting 측위기법을 사용하여 특별한 도구나 장비의 설치 없이 현재위치와 멀티태스킹 데이터를 분석하여 구매의도를 파악한다. T-Commerce 소비환경 패턴이 바뀜에 따라, 다양한 소비 환경 데이터 분석은 효율적인 광고 제공과 만족도를 높일 것으로 기대된다.

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An Empirical Study on the Economical Competition Factors of Internet Retailers (인터넷 소매상의 경제적 경쟁요인에 관한 실증연구)

  • 이수정;남순해;고석하
    • Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.3-13
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    • 2002
  • 고석하 등(2002)은 인터넷 소매상이 상품 품목의 명목 가격과 배송료를 이용해서 고객의 일회 총 구매 비용을 조절한다는 것을 밝혔다. 고석하 등(2002)은 같은 내용의 상품 조합을 인터넷 시장에서 구매하기 위한 비용과 전통 시장에서 구매하기 위한 비용을 비교하였다. 분석 결과, 그 교호작용과 함께, 상품 종류와 일회 구매액/가격의 크기의 두 요소가 인터넷 시장의 전통 시장에 대한 총 구매비용 할인율의 변동의 약 60%내지 80%를 설명할 수 있다는 것을 보여주었다. 한편, 구매액/가격은 인터넷 시장에서의 해당 산포도(전통 시장의 그것에 대비한)에는 거의 영향을 미31지 못하며, 상품의 종류도 산포도에는 할인율에서와 같이 큰 영향을 미치지 않았다. 인터넷 시장의 가격이나 구매비용 산포도는 상품 특성이나 구매액 크기 이외의 다른 요인에 의해서 주로 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서, 본 논문에서는 가격 요인 이외의 경제적 경쟁요인에 관한 실증연구로서, 2002년 6월 17일부터 20일까지, 소프트웨어, PC와 주변기기, 휴대폰, 가전제품, CD, 화장품, 그리고 책의 7가지 산업 전문 쇼핑몰과 종합 쇼핑몰을 대상으로, 인터넷 시장에서 수행되고 있는 경제적인 비가격 경쟁요인에 관한 실증 조사를 실시하였다. 조사 결과, 인터넷 시장에서 수행되고 있는 경제적인 비가격 경쟁요인은 매우 다양하며, 상품별로도 다른 특성을 보이고 있는 것으로 밝혀졌다. 인터넷 소매상의 경제적인 비가격 경쟁요인은 크게 배송료 면제와 배송료 외 인센티브 제도로 구분된다. 본 논문에서는 경제적인 비가격 경쟁요인의 모든 경우의 수를 고려할 수 있도록, 코드표를 작성하여 정리하고 분석하였다.기호로 인식하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.리되고 이원화된 코드체계와 데이터 형태의 이질화를 통일하는 방법으로 데이터웨어하우스 시스템을 제시하였다. 결국 병원에서 데이터웨어하우스 시스템의 구축은 임상, 연구, 교육의 유기적 순환관계를 정립하여 지식의 순환적 고리인 수집, 공유, 확산, 재창출을 지속적 유지할 수 있는 인프라를 구축해 준다. 반면 상이한 정보들간의 충돌과 이에 따른 해석의 오류로 잘못된 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 기초정보의 접근 및 추출의 유용성에 의해서 정보유출에 대한 문제가 한계점으로 나타났다.로세스 개선을 위해서 무엇을 정말로 필요로 하는지를 밝힘으로써, 한국 소프트웨어 산업의 현실적인 특수성을 고려한 소프트웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다. 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no sig

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Rule discovery for sequential patterns of trend from Time-Series (시계열 데이터로부터 경향성을 이용한 순차패턴의 탐색)

  • 오용생;남도원;장지숙;이동하;이전영
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.325-332
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    • 2000
  • 데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다

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A Market Segmentation Scheme Based on Customer Information and QAP Correlation between Product Networks (고객정보와 상품네트워크 유사도를 이용한 시장세분화 기법)

  • Jeong, Seok-Bong;Shin, Yong Ho;Koo, Seo Ryong;Yoon, Hyoup-Sang
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.24 no.4
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    • pp.97-106
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    • 2015
  • In recent, hybrid market segmentation techniques have been widely adopted, which conduct segmentation using both general variables and transaction based variables. However, the limitation of the techniques is to generate incorrect results for market segmentation even though its methodology and concept are easy to apply. In this paper, we propose a novel scheme to overcome this limitation of the hybrid techniques and to take an advantage of product information obtained by customer's transaction data. In this scheme, we first divide a whole market into several unit segments based on the general variables and then agglomerate the unit segments with higher QAP correlations. Each product network represents for purchasing patterns of its corresponding segment, thus, comparisons of QAP correlation between product networks of each segment can be a good measure to compare similarities between each segment. A case study has been conducted to validate the proposed scheme. The results show that our scheme effectively works for Internet shopping malls.

Analysis of shopping website visit types and shopping pattern (쇼핑 웹사이트 탐색 유형과 방문 패턴 분석)

  • Choi, Kyungbin;Nam, Kihwan
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.25 no.1
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    • pp.85-107
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    • 2019
  • Online consumers browse products belonging to a particular product line or brand for purchase, or simply leave a wide range of navigation without making purchase. The research on the behavior and purchase of online consumers has been steadily progressed, and related services and applications based on behavior data of consumers have been developed in practice. In recent years, customization strategies and recommendation systems of consumers have been utilized due to the development of big data technology, and attempts are being made to optimize users' shopping experience. However, even in such an attempt, it is very unlikely that online consumers will actually be able to visit the website and switch to the purchase stage. This is because online consumers do not just visit the website to purchase products but use and browse the websites differently according to their shopping motives and purposes. Therefore, it is important to analyze various types of visits as well as visits to purchase, which is important for understanding the behaviors of online consumers. In this study, we explored the clustering analysis of session based on click stream data of e-commerce company in order to explain diversity and complexity of search behavior of online consumers and typified search behavior. For the analysis, we converted data points of more than 8 million pages units into visit units' sessions, resulting in a total of over 500,000 website visit sessions. For each visit session, 12 characteristics such as page view, duration, search diversity, and page type concentration were extracted for clustering analysis. Considering the size of the data set, we performed the analysis using the Mini-Batch K-means algorithm, which has advantages in terms of learning speed and efficiency while maintaining the clustering performance similar to that of the clustering algorithm K-means. The most optimized number of clusters was derived from four, and the differences in session unit characteristics and purchasing rates were identified for each cluster. The online consumer visits the website several times and learns about the product and decides the purchase. In order to analyze the purchasing process over several visits of the online consumer, we constructed the visiting sequence data of the consumer based on the navigation patterns in the web site derived clustering analysis. The visit sequence data includes a series of visiting sequences until one purchase is made, and the items constituting one sequence become cluster labels derived from the foregoing. We have separately established a sequence data for consumers who have made purchases and data on visits for consumers who have only explored products without making purchases during the same period of time. And then sequential pattern mining was applied to extract frequent patterns from each sequence data. The minimum support is set to 10%, and frequent patterns consist of a sequence of cluster labels. While there are common derived patterns in both sequence data, there are also frequent patterns derived only from one side of sequence data. We found that the consumers who made purchases through the comparative analysis of the extracted frequent patterns showed the visiting pattern to decide to purchase the product repeatedly while searching for the specific product. The implication of this study is that we analyze the search type of online consumers by using large - scale click stream data and analyze the patterns of them to explain the behavior of purchasing process with data-driven point. Most studies that typology of online consumers have focused on the characteristics of the type and what factors are key in distinguishing that type. In this study, we carried out an analysis to type the behavior of online consumers, and further analyzed what order the types could be organized into one another and become a series of search patterns. In addition, online retailers will be able to try to improve their purchasing conversion through marketing strategies and recommendations for various types of visit and will be able to evaluate the effect of the strategy through changes in consumers' visit patterns.

Analysis of Customer Purchase Patterns for Electronic Commerce Using FSM (전자상거래에서 FSM을 이용한 고객구매패턴 분석)

  • 주종문;황승국
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.8 no.3
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    • pp.53-67
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    • 2003
  • The importance of web Mining is highlighted with growth of Electronic Commerce. Web Mining is the important field of subject for studying customer's purchasing trend in Electronic Commerce. This research defined customer's purchasing process as Fuzzy environment in Electronic Commerce. And it suggests new methodology that introduces Fuzzy theory based on current Web Mining methodology

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A Design of the Value Measurement Algorithm for Efficient Decision for buying Products (효율적인 상품 구매 의사결정을 위한 가치 측정 알고리즘 설계)

  • Jegal, Hyunyoung;Park, Gunwoo;Lee, Sanghoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.387-390
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    • 2009
  • 인터넷의 생활화를 통해 우리 생활 패턴이 크게 변화하였다. 특히 상품 구매의 경우 온라인 시장의 성장과 상품 정보의 범람으로 소비자들의 구매 의사결정은 더욱 어려워졌다. 따라서 효율적인 상품 구매 의사결정을 위해서는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 기반으로 한 더 가치있는 정보를 선별하여 제공해 줄 수 있는 서비스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 요소 분석을 통해 상품 후기에 대한 개인화된 가치 측정값 정보를 제공함으로써 소비자의 보다 효율적인 상품 구매가 가능하도록 도와주는 '가치 측정 알고리즘'을 제안한다.

An Study on the Product Purchase Patterns using Association Rule (연관규칙을 활용한 상품 구매 패턴분석에 관한 연구)

  • Jung, Yong Gyu;Park, Jeong Kwon;Lee, Jeong Chan;Choi, Eun Young
    • Journal of Service Research and Studies
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    • v.2 no.1
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    • pp.39-46
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    • 2012
  • It is growing in size of database in companies. This caused to develope data mining techniques to predictive information from the large database. Costs and other effects can give variety of sales exploding through the analysis of the differences. Analysis of the various classification techniques, various angle can be analyzed point of view of the area information. The analysis of rules and patterns associated with a large amount of useful information from the database can be analyzed effectively. Goods store were analyzed using association rules, one of the data mining analysis techniques. Through this type of existing products according to analyze customer buying patterns, data mining has been studied to establish strategic marketing analysis.

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A Study on the Usage Patterns of Electronic Commerce Web System (수용도 향상을 위한 소비자의 쇼핑몰 사용패턴특성 분류 및 분석)

  • 곽효연;손일문
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.7 no.3
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    • pp.149-157
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    • 2002
  • Todays, electronic commerce(EC) results to the revolution and new paradigm of business, more and more Web-based EC applications have emerged. But, it's web systems should be satisfied by customers and it should be successful to buying some goods in virtual stores with easy to use. The usability and acceptance of the EC web system is one of the key factors in the successful construction of EC system. In this paper, we considered the characteristics of information search and decision making process in the design of EC web system to be used easily and to be more acceptable to customers. On the basis of these characteristics, we could classified with the activities of the process of buying in the domestic web systems. And, the log files of experimental tasks were analyzed by the statistical method of data mining. As the these results, the important factors of the process of buying could be summarized, 5 user groups could be seen in EC customers, and the usage patterns of these groups were described. These results could be very useful to design user-oriented EC web system.

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A Performance Analysis of Weaving Pattern Elimination Filter for Virtual Textile Wearing System (가상 직물 착용 시스템의 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석)

  • Kwak, No-Yoon;Ahn, Eun-Young
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.10-13
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    • 2012
  • 본 논문은 가상 직물 착용을 위한 직조 패턴 제거 필터의 성능 분석에 관한 것이다. 명도 차분 맵을 이용한 가상 직물 착용 시스템은 의류 형상 영역의 명도 차분 맵을 이용하여 조명과 음영 특성을 추출할 시, 의류 형상 영역의 색상에는 무관하지만 의류 모델의 직조 패턴에는 영향을 받는다. 본 논문에서는 바이래터럴 필터(bilateral filter)와 측지 형태학 필터(geodesic morphological filter)에 기반하여 모델 의류 영역의 직조 패턴을 제거하는 방법을 소개하고 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 가상 직물 착용 시스템에 직조 패턴 제거 필터를 채택할 경우, 최대한 모델 영상의 직조 패턴에 무관하게 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있다. 또한 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자로 하여금 모델 영상의 직조패턴에 종속되지 않은 상태에서 의사결정을 할 수 있도록 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.

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