본 연구에서는 의류제품 온라인쇼핑 후 실패를 경험한 소비자가 쇼핑채널에서 제공하는 다양한 서비스 회복노력을 경험한 후 느끼게 되는 만족도에 대하여 알아보고, 또한 의류 소비자가 평소에 온라인 쇼핑에 대하여 지각하는 혜택과 위험이 서비스회복노력 경험 후 채널에 대한 만족도 평가에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보고자 하였다. 서울 시내 남녀 대학생을 대상으로 온라인 쇼핑을 통해 의류제품을 구매할 때에 예상되는 서비스 주요 실패 유형과 온라인 쇼핑채널 운영자가 제공하는 서비스 회복유형별 만족도 그리고 채널경향에 대한 전반적인 관계를 조사하여 분석한 결과 의류제품의 온라인 쇼핑에서 나타날 수 있는 주요 서비스 실패 유형은 맞음새, 잘못된 제품정보, 제품결함, 재고부족, 느린 배송으로 나타났다. 소비자가 서비스 실패 유형에 따라 소비자가 만족하는 회복 유형에 다른 영향을 주는 것을 확인 할 수 있었다. 소비자는 서비스 실패를 경험하게 되면 기본적으로 채널전환의 욕구를 가지며 이와 같은 채널전환 경향은 서비스 회복노력에 대한 만족도가 낮을 때 더 강한 것으로 나타났다. 반면, 지각된 위험에 따른 고저 집단의 만족도 차이는 미비하게 나타났다.
최근 인터넷을 이용한 의류 관련 쇼핑몰이 증가되고 있다. 그에 따라 이용자들도 오프라인 매장뿐만 아니라 온라인 쇼핑몰 매장을 즐겨 찾고 있으며, 이에 따라 온라인 쇼핑몰의 차별성이 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 쇼핑몰의 차별성을 극대화하기 위해서 오프라인 매장의 장점을 살리고자 하였다. 오프라인 매장에서는 매장 직원에 의한 상의 하의 추천이 가능하고 이에 따라 매출향상 및 이용자의 만족도를 이끌어내고 있다. 이러한 오프라인 매장의 장점을 온라인에서도 그대로 실현하기 위해서 의류의 색상을 계산하여 나오는 색상 값을 색조합표를 기반으로 하여 가장 어울리는 의류에 대해 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하였다.
최근, IT산업의 급격한 발달과 쇼핑패턴의 변화로, 전 세계적으로 온라인쇼핑의 이용자가 증가되고 있다. 이러한 변화와 더불어 학계에서 중요하게 다루어진 부분은 소비자들이 사이버공간이라는 새로운 쇼핑매개체를 어떻게 받아들이는가 하는 부분, 즉 온라인 쇼핑에서 기존의 구매방식과는 다르게 어떠한 위험들이 지각되고 있는가 하는 것이다. 온라인 쇼핑에서 지각되는 위험을 알고, 이를 고려한 쇼핑환경을 조성한다면, 소비자들이 온라인 쇼핑패턴을 받아들이고 신뢰하게 되며, 나아가 특정 온라인 쇼핑몰에 상표충성 하도록 할 수 있을 것이다. (중략)
본 연구는 온라인 쇼핑동기, 정보원의 사용, 의사결정 유형의 관계 분석을 통해, 소비자들에게 적합한 정보를 제공할 수 있는 전략을 제공하고자 하는 목적을 가지고 수행되었다. 실증적 연구결과 소비자의 쇼핑동기는 편의적 동기, 제품특성적 동기, 쾌락적 동기, 경제적 동기로 구분되었다. 본 연구에서 정보원은 이전 연구들과는 달리 쇼핑몰에 관한 정보원과 상품에 관한 정보원, 두 가지 종류로 구분하였다. 온라인 쇼핑몰에 관한 정보원은 중립적 정보원, 인적 정보원, 마케터 주도적 정보원으로 구분된 반면, 상품에 관한 정보원은 온라인 정보원, 오프라인 정보원으로 구분되었다. 이처럼 쇼핑몰에 관한 정보원과 상품에 관한 정보원은 차이를 보였으며, 정보원의 사용, 쇼핑동기, 의사결정 유형 각각의 관계도 알아 보았다. 결론을 바탕으로 온라인상의 의류 판매자가 소비자들을 그들의 쇼핑몰로 이끌고, 구매를 유도하도록 마케팅 전략을 제안하였다.
스마트폰의 대중화로 사용자들의 상위 욕구를 충족시켜주는 개인화된 서비스의 다양한 어플리케이션들은 사용자에게 편의를 제공하여 생활을 향상시킨다는 점을 하나의 전제로 하고 있으나, 이를 구성하는 주된 역할을 수행할 서비스들의 요구사항을 부합시키는 스마트폰 성능이 현 기술에 적응적으로 대응하기에는 한계가 있다. 기존 3D VWS는 온라인 의류 쇼핑몰을 위한 시스템으로 사용자에게 의류 착용후의 모습을 제공하여 쇼핑몰 업무의 효율성 및 의류반품비용의 절감과 더불어 쇼핑몰 이용자에게 만족을 주어, 전반적인 온라인 쇼핑몰 이익 상승을 기대할 수 있게 한다. 하지만 3D VWS는 초고속 인터넷환경과 고사양 컴퓨터에서 원활한 서비스가 가능하기 때문에 스마트폰 환경에 이를 수용하고 동작시키기 위해서는 극복해야 할 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본고에서는 2D 이미지 확대/축소를 통하여 사용자에게 의류 착용후의 모습을 간접적으로 제공하는 2D VWS를 이용하여 스마트폰 기반 VWS 연구의 초석을 다지는데 도움이 되고자 한다.
최근 스마트폰의 보급률이 높아지면서 인터넷 쇼핑몰의 접근성이 용이해지고 있고 그로 인해 사용자들의 인터넷 쇼핑의 이용이 보편적이게 되었다. 그 중 여성 의류 분야는 많은 비중을 차지하고 있으며 현재도 꾸준히 성장하고 있는 추세이다. 많은 여성 소비자들은 개인의 취향에 맞는 의류들을 추천받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링에서 발생하는 cold start 문제를 이름, 나이, 선호 스타일, 자주 사용하는 쇼핑몰 등 개인 성향을 이용하여 해결하는 협업 필터링과 개인 성향을 이용한 여성 의류 쇼핑몰 추천 시스템을 제안한다.
정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만, 자신의 신체나 패션스타일에 맞는 의류를 온라인 쇼핑몰에서 검색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 여성 의류의 패션/코디 추천시스템에 대하여 특히, 개인의 신체적 특성에 가장 잘 맞추어진 의류 추천기능에 대하여 논한다. 또한, 계절별 유행에 대한 전문가의 추천도 고려할 수 있고, 자신의 좋아하는 의류스타일도 미리 등록해 둔 후에, 다양한 방법의 선택을 통하여 등록된 상품 중 자신이 원하는 최적의 상품을 추천받을 수 있도록 패션/코디 쇼핑몰에서의 추천방법을 제안하였다.
본 연구의 목적은 온라인 의류 쇼핑환경에서 정보부하가 정보품질지각과 웹사이트 품질지각에 미치는 영향과 정보품질지각과 웹사이트 품질지각, 소비자 행동 의도 간의 관계에 관하여 조사하는데 있다. 정보부하이론은 본 연구의 이론적 틀을 제공하였으며, 가상의 의류 웹사이트를 이용한 온라인 실험을 실시하였다. 총 647명의 응답이 연구 결과 분석에 사용되었다. 연구모형은 MANOVA와 SEM으로 분석하였다. MANOVA 결과는 정보부하가 정보품질지각과 웹사이트 품질지각에 미치는 영향을 지지하였다. 중간 정도의 정보부하가 주어졌을 때가 높은 정도 혹은 낮은 정도의 정보부하가 주어졌을 때 보다 소비자는 가장 높은 정보품질과 웹사이트품질을 지각하였다. SEM 분석 결과 정보품질지각이 높을수록 웹사이트 품질지각이 높은 것으로 나타났으며, 웹사이트 품질지각이 높은 경우 긍정적인 구전을 하며 더 많은 돈을 지불할 의사가 있었고, 다른 웹사이트로 바꿀 의사가 적은 것으로 나타났다. 온라인 의류 소매상 및 웹사이트 디자이너는 정보부하의 중요성을 인식하고, 웹사이트에서 제공하는 정보의 양과 품질을 적절히 조절하여야 할 것이다.
The purposes of this study were 1) to examine the dimension of fashion shopping mall attributes and shopping value related to online shopping, and 2) to investigate the effects of fashion shopping mall attributes and shopping value on purchase intention in online shopping. Data were obtained from 423 online fashion shopping mall consumers who have experiences of buying products or visiting to online fashion shopping mall in Busan, and were analyzed using by factor analysis, Cronbach's alpha, path analysis of LISREL 8.53. The results showed online fashion shopping mall attributes were composed of Visual information, Loading speed Space composition, Product assortment, Checkout service, and Help desk. Shopping value perceived by online fashion shopping mall consumers were consisted two factors: Hedonic value and Utility value. Hedonic value and Utility value Perceive by online consumers were influenced by Product assortment, Visual information, Help desk, and Space composition of shopping mall. Additionally, hedonic and utility shopping values perceive by online consumers impacted online purchase intention. Findings suggest that fashion shopping mall attributes mediated by shopping values are important in predicting purchase intention of online shopping mall. Implications are drawn for the information useful to consumer behavior researchers and retailers of online fashion shopping mall.
온라인 쇼핑의 대중화로 인해 많은 의류 상품이 온라인 쇼핑을 통해 소비된다. 의류 상품은 다른 상품과 달리 판매량이 일정하지 않고 날씨의 변화에 따라 판매량이 변화하는 특징이 있다. 따라서 의류 상품의 머신 러닝을 적용한 효율적인 재고 관리 시스템에 대한 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 의류 업체 'A'로부터 실제 의류 상품 판매량 데이터를 수집하고 판매량 데이터와 같은 시계열 데이터의 예측에 많이 활용되는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 Bidirectional-LSTM(Bi-LSTM)의 학습에 사용하여 LSTM과 Bi-LSTM의 판매량 예측 효율을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 LSTM 기술 대비 Bi-LSTM은 시뮬레이션 시간은 더 많이 소요되지만 의류 상품 판매량 데이터와 같은 비주기성 시계열 데이터의 예측 정확도가 동일하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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