• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.607-609
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• 2005

온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.

• 유통과학연구
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• 제8권1호
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• pp.35-42
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• 2010

본 연구는 종합슈퍼마켓에서 소비자 구매경향별 구매시점광고(POP)에 대한 반응과 POP를 접한 후 최종 구매단계에서의 중요 의사결정 요인과의 관계를 규명하기 위한 연구이다. 본 연구결과를 살펴보면 첫째, 종합슈퍼의 POP광고반응 중 소비자들은 엔드켑(End Cap)에 대한 반응점수가 높은 것으로 나타났으며, 둘째는 성별 충동적 구매경향에 대한 차이는 전반적으로 남성이 여성보다 높았다. 또한, 구매경향 간, 변수들 간의 상관관계를 살펴본 결과 충동적 구매와 비계획적 구매경향(r=.325), 충동적 구매경향과 즉각적 구매경향(r=.249)에서 상관관계가 있는 것으로 나타났다.(p<0.01) 본 연구 결과 소비자의 소비패턴도 점점 합리성 추구하며 계획적 쇼핑과 더불어 소비에 있어 POP 광고가 자신의 합리성 또는 계획성을 촉진시키는 요인이 되었을 때 POP 광고가 비로소 소비로 연결될 수 있다는 연구결과를 도출하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.191-195
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• 2020

네트워크 기술과 모바일 기기의 발전으로 인하여 사람들의 생활 패턴에 많은 변화가 나타나고 있으며 사회적 생산과 소비 행동이 세분화되고 있는 가운데 새로운 유통채널들이 나오고 있고 하나의 유통 트렌드로 자리를 잡아가고 있다. 또한 코로나19라는 사회적 영향으로 비대면 분야의 유통채널들이 두각을 나타내고 있는 가운데 기존의 1인 방송 위주였던 라이브 스트리밍 방식에서 이제는 라이브 커머스 스트리밍 이라는 새로운 유통채널로 자리 잡았다. 기존에 홈쇼핑과 온라인 쇼핑몰들이 단방향의 제품정보를 고객들에게 줬다고 한다면 이제는 라이브 커머스 스트리밍에서는 양방향 서비스로 고객과 소통하고 고객이 원하는 제품의 정보를 즉시 줄 수 있는 것과 마음에 드는 제품을 현장에서 바로 결제할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 라이브 커머스 스트리밍의 방송 특성과 모바일의 서비스 특성에 대해 연구하고 구매만족과 재구매의도에 대한 연구를 하려고 한다. 방송 특성으로는 진행자의 능력과 고객과의 소통하는 상호작용성에 대해서 연구하고 모바일 서비스에 대한 특성에 대해서 연구를 하고 방송 특성과 모바일서비스 특성 중 어떠한 특성이 구매만족과 재구매의도에 영향을 미치는지에 대한 실증적인 연구를 하려한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.509-512
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• 2004

• 경영과정보연구
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• 제30권4호
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• pp.195-227
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• 2011

본 연구는 '과연 소비자의 중독구매성향은 일반적인 소비에서 예상되는 구매 이후 감정 및 행동패턴에 또다른 영향으로 작용할 것인가' 라는 질문에 관심을 가지고 접근하고자 한다. 구체적인 연구의 목적은 첫째, 우리나라 패션제품 소비자의 쇼핑 중독구매성향에 영향을 미치는 심리적 요인을 살펴보고, 둘째, 중독구매성향이 패션제품 구매 후 감정(긍정적 감정/부정적 감정)에 미치는 영향을 살펴보며, 셋째, 구매후 감정이 구매 후 행동(재구매/반품 및 교환/부정적 구전)에 미치는 영향을 살펴보고, 넷째, 중독구매성향에 영향을 미치는 심리적 요인과 중독구매 성향이 구매 후 감정 및 행동에 미치는 영향은 유통채널(온라인/오프라인) 별로 차이가 있는 지를 살펴보고자 하였다. 연구결과, 개인의 심리적 요인 중 자아 존중감이 낮고, 보상구매성향과 충동성이 높은 사람일수록 중독구매성향이 높아지는 것으로 나타났다. 중독구매성향은 구매후의 양면적(긍정적, 부정적) 감정에 모두 영향을 미치고, 특히 오프라인의 경우 긍정적 감정을 수반하는 것이 밝혀졌다. 구매 후 감정은 일반적인 소비상황과 같이 구매 후 행동에 영향을 미치고 있으나, 부정적 감정의 영향이 긍정적 감정의 영향보다 크고, 또한 긍정적, 부정적 행동에 모두 명확한 영향을 미치는 것을 밝혔다는 점을 찾을 수 있었다. 본 연구는 사회적으로 문제가 되고 있는 중독구매성향에 초점을 맞추고, 중독구매성향이 구매 후 감정 및 행동에 미치는 영향을 최초로 연구하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.372-380
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• 2010

일반적으로 데이터 마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 유용한 정보 도출을 통해 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 가져 올수 있다. 데이터 마이닝 분석은 정보의 분류 또는 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 새로운 뷰를 분석할 수 있다. 기술적으로 데이터 마이닝의 연관규칙이나, 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 분석된다. 따라서 데이터 마이닝은 가장 빠르게 성장한 산업중의 하나이다. 그 이유는 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 Quinlan의 C4.5에 따라 분석 하였다. 본 논문에서는 기존 고객에 대한 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.69-80
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• 2007

고객의 선호도는 시간에 따라 변화하지만 기존 협업필터링기법(Collaborative Filtering : CF)은 정적인 데이터만을 다룬다. 이는 기존 CF 기법이 특정 기간 동안 고객의 구매 여부만 고려할 뿐 고객의 구매순서를 사용하지 않기 때문이다. 따라서 기존 CF 기법은 고객의 동적인 데이터인 구매순서를 고려함으로써 추천의 품질을 높일 가능성이 있다. 본 연구에서는 고객의 구매순서를 활용함으로써 CF 기법의 추천 품질을 향상시키는 새로운 상품추천 방법론을 제안한다. 즉, 군집분석기법인 자기조직화지도(Self-Organizing Map : SOM)를 활용하여 고객의 구매순서를 파악한 후 연관규칙탐사(Association Rule Mining : ARM)를 사용하여 고객들의 구매순서 중 일정 정도의 통계적인 타당성을 갖는 구매순서 패턴을 찾아내어 이를 추천 시에 활용한다. 대형 백화점의 구매자료에 적용하여 제안한 방법론의 효과성을 실험한 결과 제안한 방법론이 기존 CF 기법보다 우수한 추천품질을 가지고 있음이 실증적으로 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.319-327
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• 2008

디지털 기술의 발달에 따라 DMB, WiBro 등의 새로운 서비스가 소개되었으며, 이와 같은 서비스는 소비자들의 소비행동 패턴에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 국내외 디지털방송기술의 발전으로 소비자에게 새로운 형태의 커머스인 T-Commerce가 주목을 받기 시작했으며 이와 같은 상거래 방식은 현재의 소비 및 구매 패턴과는 아주 다른 새로운 소비환경을 소비자들에게 제공할 것이다. 이에 본 연구에 의한 소비자의 기술혁신 수용유형에 따른 T-Commerce 수요도 분석은 향후 소비자의 소비행위를 예측하고 분석하는데 유용하다고 사료되었다. 본 연구 결과 기술혁신 수용유형은 구매의도에 현저한 차이를 보였으며, T-Commerce 최대 지불의사 가격에는 기술혁신수용 유형, 월평균 인터넷 쇼핑 구매금액, 주간 TV홈쇼핑 이용시간의 순으로 현저한 차이를 보였다. 회귀분석 결과를 토대로 모든 독립변수의 영향력이 통제된 상태에서 기술혁신수용 유형, 인터넷 쇼핑 구매액수, TV홈쇼핑 시청시간에 따른 소비자의 T-Commerce 최대 지불의사 가격(Willingness to pay)을 시뮬레이션 하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.91-111
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• 2020

최근 디지털 콘텐츠 시장의 패러다임이 소유에서 소비라는 관점으로 바뀌는 가운데, 전자책 시장에서는 무제한 정액 구독 서비스가 빠르게 보급되고 있다. 본 연구는 무제한 정액제가 새로이 도입되는 상황에서 소비자들의 가격제 선택 행태와 더불어, 구독 후 실제로 어떠한 전자책 구매 패턴을 보이는지에 대해 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 소비자들은 합리적 의사결정을 바탕으로 정액제에 지불한 금액 이상의 도서를 다운로드 받으며 경제적 실리를 취하고 있었다. 헤비유저일수록 정액제를 선호하였으며, 과거 구독을 통해 실제로 경제적 효용을 경험한 유저일수록 정액제 이용을 갱신하는 경향이 나타났다. 한 편, 구독 기간과 관련해서는 1일 혹은 1달 단위의 정액제 구독 보다 1주일 정액제 이용 시에 경제적 효용이 가장 큰 것으로 나타나, 기간이 너무 짧거나 길지 않을 때 미래 수요를 가장 합리적으로 판단할 수 있음을 시사하였다. 마지막으로 인앱결제 기능 유무에 따라 iOS와 안드로이드 유저 간에 정액제 선호와 전자책 구매패턴이 다르게 나타남을 발견하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.81-88
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• 2011

시퀀스(sequence) 데이터가 주어졌을 때 그 중에서 빈번(frequent)한 순차 패턴을 찾는 순차 패턴 마이닝(sequential pattern mining)은 여러 어플리케이션(application)에 사용되는 중요한 데이터마이닝 문제이다. 순차 패턴 마이닝은 웹 접속 패턴, 고객 구매 패턴, 특정 질병의 DNA 시퀀스를 찾는 등 광범위한 분야에서 사용된다. 본 논문에서는 맵리듀스(MapReduce) 프레임웍 상에서 맵리듀스 함수 호출을 최적화하는 순차 패턴 마이닝 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 여러 대의 기계에 데이터들을 분산시켜 병렬적으로 빈번한 순차 패턴을 찾는다. 실험적으로 다양한 데이터를 이용하여 파라미터 값을 변화시켜가며 제안된 알고리즘의 성능을 종합적으로 확인하였다. 그리고 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 기계 수에 대해 선형적인 속도 개선을 보인다는 것을 확인하였다.