오늘날 인터넷의 보급으로 인해 우리의 일상생활에 많은 변화가 이루어졌다. 그 중 인터넷 패션 쇼핑몰에 대한 인식은 나날이 증대되고 있으며, 인터넷 패션 마케팅 시스템을 보다 정확히 이해하고, 가상공간에서 마케팅 활동을 강화하기 위해서는 보다 과학적이고 체계적인 연구가 필요하게 되었다. 하지만 직접 입어보는 특수한 형식을 대체할 수 없는 것이 패션몰의 큰 단점이며 이를 대체할 시스템이 갖추어지지 않은 것이 현 실정이다. 따라서 다양한 체형을 감안하여 3D아바타에게 온라인 소비자의 정보를 주입한 가상 피팅 모델을 만들고, 여러 가지 옷들과 악세사리 및 장소(배경)까지 선택해 볼 수 있는 그런 완전한 가상 패션 쇼핑몰을 구축한 후, 인터넷 패션 쇼핑몰을 이용하는 소비자에게 온라인 매장에서 옷을 입혀 온라인의 쇼핑환경을 구축하는 것은 소비자의 신뢰를 확보할 수 있는 유일한 대안이다. 본 논문에서는 PC카메라를 이용하여 영상을 입력받고 경계선을 추출하여 가상 피팅 모델에게 옷을 입히는 가상 피팅 시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 온라인 쇼핑몰에서 패션상품을 브라우징을 하는 과정에서 브라우저에게 미치는 쇼핑몰의 유인요소 및 저해요소에 대해 분석해보았다. 패션상품을 온라인으로 브라우징을 하는 것에 관심이 있는 20대~50대 여성을 대상으로 브라우징 관련 질문을 제시하여 심층 면담을 실시하였고, 면담자들의 답변을 바탕으로 근거이론을 활용하여 브라우징의 유인 요소 및 저해 요소를 가격 요인, 판촉 요인, 구매 후기 요인, 시각적 정보 요인, 제품 정보 요인, 서비스 요인 등의 여섯 가지 요인으로 분석하여 제시하였다. 본 연구에서 분석한 브라우징의 유인요소 및 저해요소 등의 내용을 바탕으로 쇼핑몰 측면에서 브라우징 환경을 잘 구상할 수 있는 전략을 제시하였으며, 이는 관련 업종의 실무적인 전략과 마케팅에 도움이 될 것이며, 오늘날 비약적으로 발달하는 정보통신기술과 관련한 새로운 형태의 쇼핑몰 브라우징 환경에 관한 논문에 기초자료를 제시할 것이다. 또, 브라우징 과정에서 쇼핑몰의 저해요소와 관련하여 겪게 되는 부정적인 감정과 관련한 부분은 소비자의 심리와 연관한 패션상품 브라우징 연구에 도움이 될 것으로 본다.
최근 패션 e 커머스 시장이 팽창됨에 따라, 온라인쇼핑몰시장이 급격히 증가하고 있으며 경쟁이 치열한 상황이다. 많은 유통업자들은 온라인 쇼핑몰에 뛰어들어 물류서비스 품질에 대한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 패션온라인 쇼핑몰에 대하여 고객만족도와 재구매율에 영향을 주는 물류서비스 품질이 무엇인지, 또 성별에 따라서 차이가 있는지 조사하였다. 200명의 온라인 쇼핑몰 이용자를 대상을 표집하였으며 SPSS25 패키지를 이용, 분산분석, 요인분석, t-test, 상관분석 등 통계 분석하였다. 그 결과, 반품이유에 따라서 성별에 따른 차이를 나타내었는데, 품질에 차이를 보이거나 다른 제품이 배달되어도 남성은 여성보다 반품을 덜 하고 있었다. 또 패션온라인 쇼핑몰에서도 반품물류서비스는 일반적인 물류서비스 요소와 동일하게 정보성, 신뢰성, 신속성 등 3가지로 나눌 수 있었으며, 이에 대한 평가와 고객만족은 정적인 상관관계를 나타내었으며, 이는 재구매 의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셀렉 쇼핑몰이 반품이유, 재구매 의도와 만족도가 높은 반면에 전문쇼핑몰이나 일반 쇼핑몰은 비교적 낮은 것으로 나타났다. 반품물류 유통은 물류서비스의 품질과 구성요소 뿐만 아니라 잡지와 같은 정보를 제공하는 페이지 및 콘텐츠를 추가함으로써 고객의 만족도 및 재구매율이 높아질 것이다.
인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 온라인 패션 쇼핑몰들은 매출을 증가시키기 위하여 신상품을 눈에 잘 띄는 곳에 배치하거나, 모델을 도입하여 상품을 돋보이게 표시하는 등 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나, 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매가 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 쇼핑몰 구축 시, 내용 기반 필터링 방식(Content-based filtering)의 기계학습을 이용하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동 계산하여 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
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.
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.
언제 어디서나 사용 가능한 스마트기기를 통한 온라인 쇼핑이 보편화되어 소비자들은 손쉽게 패션 관련 상품을 구입할 수 있다. 따라서 소비자들은 패션 관련 상품을 구매할 때 날씨, 판매 가격과 같은 다양한 환경 변수에 반응하여 상품을 구매한다. 따라서 효율적인 재고 관리를 위해 판매된 상품들의 빅데이터를 활용하는 것이 패션 산업에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 패션 회사 'A'의 실제 상품 판매 빅데이터를 활용하여 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 패션 상품의 판매량 변화를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 예상할 수 있는 판매량 결과와 예상하지 못한 판매량 결과를 얻었다.
Fashion market in the past had a physical structure, and the supply and demand developed within that space. However, this has changed with the development of online fashion market, as it no longer requires physical space. The purpose of this study was to examine the satisfaction level of online shopping purchase based on the purchase motivation of women in their 20's. It aimed to look into how the online media affected the market, and find ways to improve the shopping malls according to the demands of the market. This study examined the effect of female students' online shopping motivation on their satisfaction with a premise that purchase motivation is related to the satisfaction level. The researched subjects were selected among female college students, and the regression analysis was done using the collected questionnaires. Results showed that economic purchase motivation, product purchase motivation, hedonic purchase motivation, and social purchase motivation had positive correlation to satisfaction level. The most influential factors to the satisfaction level were convenient purchase motivation and product purchase motivation, then social purchase motivation in shopping. Hedonic purchase and economic purchase were less influential than other factors in online shopping. Social purchase motivation factor is least influential when compared to others. As for detailed purchase motivations affecting the satisfaction level, reasonable price, latest fashion goods, interest and fun of online shopping, and the ease of shopping were important factors. The research result indicates that alternative shopping solutions can be better understood by examining the online shopping satisfaction according to purchase motivation, and improve current online shopping malls.
스마트 기기의 급속한 보급으로 다양한 모바일 어플리케이션들이 개발되고 있으며 여러 성공 사례도 발표되고 있다. 본 논문에서는 다양한 어플리케이션 도메인 중 SNS와 결합한 패션 콘텐츠 앱의 설계를 제안한다. 제안하는 앱은 기존 온라인 쇼핑몰의 통일되지 않은 치수 정보를 보완하고 SNS와의 결합을 통해 패션정보 공유 및 교류를 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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