• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.151-171
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• 2014

SaaS는 사용자가 필요한 소프트웨어를 인터넷을 통해 원격으로 서비스 받을 수 있도록 하는 모델로 소프트웨어 시장에서 차지하는 비중이 커짐과 동시에 관련 분야의 비즈니스 요구사항의 증가에 따라 지속적인 성장이 기대되는 분야이다. 이에 본 연구는 SaaS 공급업체들을 대상으로 기업에서 추구하는 차별화 전략 및 낮은 가격전략과 고객획득성과와의 관계를 살펴보고 더 나아가 이들 간의 관계에서 SaaS 기술성숙도 수준의 매개효과와 조절효과를 알아보고자 하였다. 이를 위해 SaaS 제공업체 및 국내 CNK(commerce net Korea) 데이터베이스에 등록된 업체의 어플리케이션을 대상으로, 175개 기업 총 199개 SaaS 전략사업단위의 설문결과를 분석에 활용하였다. SaaS 기술성숙도가 차별화전략 및 낮은가격전략과 고객획득성과와의 관계를 매개하는지 검증하기 위해 Baron and Kenny (1986)가 제안한 절차에 따라 회귀분석을 실시하였고, SaaS 기술성숙도의 조절효과를 살펴보기 위해 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis) 방법을 적용한 상호작용효과를 검증하였다. 분석결과, 첫째, SaaS 제공업체가 추구하는 차별화 전략(업종특화, 파트너활용, 전담인력수) 및 낮은 가격전략(월이용료, 초기설치비)과 같은 기업전략은 고객획득에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SaaS 공급업체의 기술성숙도 수준(어플리케이션 서비스 제공, 웹 기본 어플리케이션, 웹 서비스 어플리케이션)과 고객 획득성과 간에 유의미한 긍정적인 관계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로, SaaS 기술성숙도 수준의 기업전략과 고객획득성과와의 관계에 대한 조절효과는 주로 차별화 전략에 대해 나타난 반면, 매개효과는 주로 낮은 가격전략에 대해 나타남을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제49권3호
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• pp.257-270
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• 2024

이 연구는 2023년 5월부터 12월까지 「ICT 기반 보건소 만성질환관리 서비스 실증연구 사업」 9개 참여보건소의 만성질환자 452명을 대상으로 모바일 헬스케어사업의 서비스 제공 체계 및 정보시스템을 이용하여 ICT 기반 만성질환관리 서비스를 현장에 적용하고 그 효과성을 평가하였다. 연구 대상은 참여보건소 관내 고혈압·당뇨병으로 진단받은 주민으로 하였고, 인슐린 치료를 하는 경우와 사전 디지털 리터러시 설문조사에서 1개 항목 이상 "전혀 동의하지 않는다"가 있는 경우는 대상자 선정에서 제외하였으며, 질환 진단 여부에 따라 고혈압군, 당뇨병군, 복합질환(고혈압 & 당뇨병)군으로 유형을 분류하였다. 대상자에게는 장비(혈압계, 혈당계 등) 지급 후 모바일 애플리케이션에 장비를 연동하여 최초·중간(3개월 후)·최종(6개월 후) 방문 검진 및 모바일 애플리케이션을 활용한 영양, 운동 집중상담과 주차별 건강정보, 복약 알림 등 24주 동안 맞춤형 건강관리 서비스를 제공하였고, 보건소 관리자 웹 프로그램을 통하여 대상자를 모니터링하였으며, 15개의 성과지표 분석을 통해 효과를 평가하였다. 연구 결과 사업 참여 3개월 후와 6개월 후의 건강행태 지표가 1개 이상이 개선된 대상자의 비율은 각각 2.2%p, 건강위험요인이 1개 이상 감소한 대상자의 비율은 6.7%p 증가하였고, 혈압 조절률은 1.0%p, 고혈압 관리율은 33.5%p, 당뇨병 관리율은 24.8%p가 증가하였으며, 복약순응도 개선율은 고혈압군 84.3%, 복합질환군 80.3%, 당뇨병군 76.2% 순이었다. 사업 참여 전·후의 건강위험요인 변화 분석 결과, 체중(kg), BMI(kg/m²), 수축기 혈압 및 이완기 혈압(mmHg), 허리둘레(cm), 공복혈당(mg/dL)이 감소하였고, HDL-콜레스테롤(mg/dL)은 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 건강행태 지표 개선에 영향을 미치는 서비스 요인 분석 결과, 건강행태 지표 1개 이상 개선은 활동량계 연동 횟수(p=0.049), 신체활동 집중상담 확인 건수(p=0.003) 및 영양 집중상담 확인 건수(p=0.005), 고혈압약 복약미션 실천 건수(p=0.020)가 있었으며, 만성질환관리에 영향을 미치는 서비스 요인의 경우, 혈압조절률 개선은 혈압계 연동 횟수(p=0.004), 신체활동 집중상담 확인 건수(p=0.026) 및 영양집중상담 확인 건수(p=0.049), 고혈압 관리율 개선에는 활동량계 및 혈압계 연동 횟수(p<0.001)와 고혈압약 복약미션 실천 건수(p=0.004), 당뇨병 관리율 개선에는 혈압계 연동 횟수(p=0.022) 및 혈당계 연동 횟수(p=0.017)가 영향을 미치는 요인이었으며, 모두 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이 연구는 비교-대조군 연구가 아닌 서비스 전·후의 비교 연구라는 제한점은 있지만 연구결과에 근거하여 만성질환자를 대상으로 정보통신기술을 이용한 건강관리 서비스 제공이 건강행태 지표 개선, 건강위험요인 감소, 고혈압·당뇨병 관리 지표, 체중, 체질량지수, 중성지방, 혈압·혈당 개선 등 건강 수준 전반에 긍정적인 효과가 있음을 실증하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제26권1호
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• pp.135-170
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• 2015

본 연구는 웹의 진화에 따른 도서관의 대응을 도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0으로 시대 구분하여 대학도서관 업무의 변화를 알아보고, 시대별 변화에 따른 업무의 특성을 제시하고자 하였다. 선행연구와 사례를 통한 직무분석과 델파이 조사를 통하여 나타난 연구 결과, 첫째, 도서관1.0 시대에서 시작하여 도서관3.0 시대로 계속 이어지는 업무 170개, 도서관2.0 시대에서 시작하여 도서관3.0 시대로 이어지는 업무 58개, 도서관1.0 시대에서 시작하여 도서관2.0 시대로 이어지는 업무 3개, 도서관1.0 시대에만 존재한 업무 3개, 도서관2.0 시대에만 존재한 업무 1개, 도서관3.0 시대에 새롭게 생성된 업무 25개 등으로 나타났다. 둘째, 5개 직무영역의 세부적인 부분을 포괄하는 전체적인 특성을 살펴보면, 경영관리의 경우, 중요도, 난이도, 빈도 모두가 시대별로 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 장서개발 및 관리의 경우, 중요도, 난이도, 빈도 모두가 도서관2.0 시대에서 도서관3.0 시대로만 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 자료조직의 경우, 중요도는 도서관1.0 시대에서 도서관2.0 시대로 유의미하게 하락하고, 빈도는 시대별로 유의미하게 하락하며, 난이도는 시대별로 유의미한 변화가 없는 것으로 밝혀졌다. 이용서비스의 경우, 중요도는 시대별로 유의미하게 상승하며, 난이도는 도서관1.0 시대에서 도서관2.0 시대로만 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 빈도는 시대별로 유의미하게 변화하지 않는 것으로 밝혀졌다. 정보시스템 구축 및 관리의 경우, 중요도 및 빈도는 시대별로 유의미하게 상승하며, 난이도는 시대별로 유의미하게 변화하지 않는 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.25-52
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• 2018

본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.195-220
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• 2018

본 연구는 비트코인 가격 변화량에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 분석을 수행하였다. 기존 연구들은 암호화폐와 관련해 블록체인 시스템의 보안성, 암호화폐가 불러일으키는 경제적 파급효과 및 법적 시사점, 소비자 수용 및 사용 의도와 사회현상을 중심으로 이루어졌다. 그러나 암호화폐 가격 변화가 급등과 급락을 반복하면서 많은 사회적 문제를 야기했음에도 불구하고 암호화폐의 가격 변화에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서 암호화폐 가격 변화에 미치는 영향 요인을 도출하기 위해 암호화폐 중 가장 대표적인 비트코인을 중심으로 분석을 진행하였다. 분석을 위해 소비자, 산업, 거시경제 세 가지 차원에서 가설을 수립, 각 차원의 변수에 대한 시계열 데이터를 수집하였다. 단위근 검정을 통해 시계열 데이터에 대한 가성 회귀를 제거하고 안정성을 검증한 후, 비트코인 가격 변화량에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 대한 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과 비트코인 가격 변화량은 비트코인 거래 금지에 대한 검색 트래픽, 미국 달러지수 변화량과는 음의 상관관계를, GPU 벤더의 주가 변화량, 원유 가격 변화량과는 양의 상관관계를 갖는 것을 확인했다. 그 이유로는 비트코인 거래 금지는 비트코인 존폐와 관련해 투자심리에 부정적 영향을 미친 것으로 판단되며, GPU 벤더 주가는 비트코인 생산 단가 증가와 관련해 비트코인 가격에 영향을 미친 것으로 해석된다. 미국 달러지수와는 반대로 움직임으로서 비트코인이 금의 성격을 갖고 있음을 확인하였으며, 원유 가격과의 관계를 통해 원자재와 같은 투자 자산의 역할도 갖고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 비트코인이 가진 성격을 규명하였으며, 비트코인 가격 변화 요인에 대한 실증 검증을 통해, 그 동안 부족했던 비트코인 가격 변화 요인을 규명하였고, 해당 요인들을 통해 실무적으로 소비자나 금융기관, 정부 기관에 대해 비트코인에 대한 전략적인 접근방법에 대한 가이드를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.