인터넷의 급속한 성장으로 e비즈니스의 인터넷 사용이 증대되었다. 인터넷 환경에서는 새로운 인터넷 사용자라는 소비자를 대상으로 인터넷 소비자 행동에 관한 연구가 중요한 분야로 자리잡게 되었다. 인터넷상에서의 소비자 행동을 설명하기 위해 온라인 인지절차 (Cognitive process)에 관한 연구로, 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 미치는 영향을 밝히는 연구들이 수행되었다. 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 따른 개인화된 마케팅을 위해서는 웹사이트를 소비자의 특성을 고려해서 개인화된 웹사이트를 운영해야 한다. 개인의 정보 시스템 사용에 대한 설명을 위하여 많은 모형들이 개발되어 왔다. 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model: TAM)은 개인의 정보 시스템 수용에 영향을 미치는 요소를 설명하기 위하여 가장 폭 넓게 사용되고 있는 모형이다. TRA 모형에 따르면, 개인의 사회적 행위는 그 행위의 결과에 대한 신념에 의해 영향을 받는다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고객의 신념을 신뢰 (Trust), 유용성 (Usefulness), 사용의 편의성 (Ease of Use), 위험 (Risk), 보안통제 (Security control)로 분류하고, 고객의 실제 사용 (Usage)을 인터넷 뱅킹 환경에서 측정하여 고객세분화에 적용하였다. 세분화된 고객집단을 분류하기 위해서 인공신경망, 판별 분석 기법을 적용하여 웹 사이트에서 사용할 수 있는 개인화 모형을 개발하였다.
This study was intended to make an analysis of the classification of Internet consumer information provided on the Internet and its realities with a focus on the realities of information characteristics and technological level to provide systematized consumer information for consumers. As a result, the following findings were obtained: First, it was found that information on consumer panel research, anti-site and consumerism is lacking in terms of the type of information currently provided in the Internet consumer information classification. Second, it was found that up-to-datensess, communically and connectivity were high in the level of Internet consumer information characteristics. Third, it was found that publicity was realities well carried out in terms of the technological level of Internet consumer information but that the realities of publicity was still tacking. Fourth, it is thought that it is necessary to construct the Internet consumer information provision site through several eve-level programs for elementary, middle and high school students in a systematic fashion in order to provide diverse consumers with Internet consumer information at several levels.
The purpose of this study was to analyze searching value types of Internet consumer information and to identify difference of information characteristics by searching value types. The online survey was conducted by 262 netizens. We used SPSS10.0 package and statistical analysis as follows : factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and Duncan's multiple range test. The results were summarized as follows: 1) searching value types of Internet consumer information were classified into 3 types - high benefit/high risk type, middle benefit/middle risk type, high benefit/low risk type. 2)In the degree of significance for information characteristics, consumer recognized accuracy as the most important then comes variability, utility, up-to-dateness, and reliability in that order. 3) high benefit/high risk type among searching value types was evaluated the most affirmative types for Internet consumer information.
인터넷 상에는 많은 전자 쇼핑몰들이 개설되어 있고 계속해서 빠른 속도로 증가하고 있다. 전자 쇼핑몰들이 증가함에 따라 동일한 품목과 동일한 소비자 계층을 대상으로 하는 경쟁적 쇼핑몰들이 증가하는 추세에 있다. 이러한 환경 속에서 다른 전자 쇼핑몰들에 대한 우위를 점하기 위해서는 효과적이고 차별적인 마케팅전략이 절실하게 요구된다. 그러한 전략의 한 가지로서 소비자에게 적합한 상품을 추천하는 쇼핑몰이 등장하게 되었다. 그러나 대부분의 쇼핑몰은 아직까지 소비자와 상품의 연관성을 찾아서 소비자에게 유용한 정보를 제공하는 방식을 쓰지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 고객과 제품에 관한 정보를 기반으로 소비자의 구매의사 결정 패턴을 고려하여 가장 고객에게 적합한 상품을 추천해 주는 3차원적 모델을 제시하고, 모델 구성에 필요한 3차원 속성(제품 특성, 소비자의 유형, 구매의사결정 유형)의 분류에 대하여 연구한다.
최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 전자상거래의 수요 또한 늘어나고 있다. 사용자는 인터넷 쇼핑몰을 이용하기 때문에 물건 구매 후 불만 사항이 있을 수 있으며 이는 e-mail을 통하여 접수될 것이다. 기준의 메일 기반 에이전트는 소비자가 e-mail로 접수한 소비자의 불만 사항들을 관리자가 하나하나 읽어보아야 하는 비효율적인 시스템이다. 관리자는 불만 처리에 대한 담당자가 아님에도 서버에 적재된 모든 메일을 읽어야만 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 도착한 e-mail을 자동으로 분류, 전달하는 시스템을 제안한다. 서버에 도착한 메일의 내용을 분석하여 해당하는 데이터베이스의 테이블에 저장하고 그에 대한 확인 메일을 소비자에게 발송하도록 하는 소비자 불만 접수용 에이전트를 설계하였다.
본 연구는 웹 구매 적합성의 측정 기준인 웹 구매 잠재력 매트릭스를 제시하였으며, 아울러 다양성, 혁신성, 자기실현성, 정보성 등과 같은 인터넷 소비자 특성의 온라인 구매 의도에 대한 영향을 웹 구매 적합성이 매개하는 효과가 있는지를 실증적 분석을 통해 검증하고자 하였다. 분석 결과, 웹 구매 적합성은 '가격정보 민감도'와 '제품가치 선호도'라는 두 가지 차원으로 분류되었으며, 인터넷 소비자 특성에 따라 이 두 가지 차원에 차별적인 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 웹 구매 적합성이 인터넷 소비자 특성의 온라인 구매에 대한 영향력을 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다.
본 연구는 인터넷쇼핑몰에 들어가서 쇼핑을 하는 소비자들의 반응이 쇼핑몰의 신뢰에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 실증적인 방법을 통하여 분석하고자 하였다. 소비자들의 반응이 좋을수록 기업에 대한 신뢰는 높아질 것이며 반응이 나쁠수록 신뢰는 낮아질 것인데 이것은 인터넷쇼핑몰의 활성화와 직접 관계있을 것이라고 생각한다. 그러나 소비자들의 반응은 다양하며 그 정도에도 각각 차이가 있기 때문에, 소비자의 반응을 조사하여 요인별로 분류하고 정의하는 것이 중요하며, 타당성있는 요인을 선택하여 연구모형을 설정하고 설문조사한 결과를 분석ㆍ평가하여 기업에 대한 신뢰정도를 객관적으로 측정하고자 하였다. 본 연구에서 한가지 첨부할 것은 TV 홈쇼핑에 대한 소비자의 반응을 측정하고 분석한 것이다. 요 근래 TV 홈쇼핑의 시장규모는 인터넷쇼핑몰을 능가하는데, 사이버 공간이라는 공통성을 가진 거래방식에서 TV 홈쇼핑에 대한 소비자 신뢰를 철저히 분석한다면 인터넷쇼핑몰을 활성화시키는데 필요한 단서가 나을 수 있을 것이라고 생각한다. 여러 가지 실증적인 분석과정을 도출하여 그 결과를 하였는데, 인터넷쇼핑몰이 어떻게 서비스 해줄 때 보다 많은 소비자들이 긍정적인 구매의욕을 표현할 수 있겠는가에 대한 연구가 될 수 있을 것이라고 생각한다.
본 연구는 인터넷쇼핑몰에 들어가서 쇼핑을 하는 소비자들의 반응이 쇼핑몰의 신뢰에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 실증적인 방법을 통하여 분석하고자 하였다. 소비자들의 반응이 좋을수록 기업에 대한 신뢰는 높아질 것이며 반응이 나쁠수록 신뢰는 낮아질 것인데 이것은 인터넷쇼핑몰의 활성화와 직접관계 있을 것이라고 생각한다. 그러나 소비자들의 반응은 다양하며 그 정도에도 각각 차이가 있기 때문에, 소비자의 반응을 조사하여 요인별로 분류하고 정의하는 것이 중요하며, 타당성 있는 요인을 선택하여 연구모형을 설정하고 설문 조사한 결과를 분석 평가하여 기업에 대한 신뢰정도를 객관적으로 측정하고자 하였다. 본 연구에서 한가지 첨부할 것은 TV 홈쇼핑에 대한 소비자의 반응을 측정하고 분석한 것이다. 요 근래 TV 홈쇼핑의 시장규모는 인터넷쇼핑몰을 능가하는데, 사이버 공간이라는 공통성을 가진 거래방식에서 TV 홈쇼핑에 대한 소비자 신뢰를 철저히 분석한다면 인터넷쇼핑몰을 활성화시키는데 필요한 단서가 나을 수 있을 것이라고 생각한다. 여러 가지 실증적인 분석과정을 도출하여 그 결과를 요약하였는데, 인터넷쇼핑몰이 어떻게 서비스해줄 때 보다 많은 소비자들이 긍정적인 구매의욕을 표현할 수 있겠는가에 대한 연구가 될 수 있을 것이라고 생각한다.
인터넷 기술의 발전에 힘입은 전자상거래의 급격한 발전에 따라 소비자들의 소비습관은 오프라인에서 온라인으로 빠르게 바뀌었다. 이에 따라, 구매한 상품에 대한 평가를 작성하는 것 또한 만연해지면서 소비자들에게 구매 결정의 중요한 요인으로 작용하기 시작하였고 실제 판매량에도 직접적인 영항을 끼치기 시작하였다. 그러나, 현재 전자상거래 시스템에서는 상품에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있는 기능이 부재하고 있어 소비자의 소비 전략과 판매 전략측면에서의 비효율을 야기하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 LSTM 을 기반으로 한 딥러닝 모델을 이용해 감정분석을 하여 온라인 상품평을 긍정/부정에 따라 자동으로 분류하고자 한다. 이를 통해, 효율적인 반응 분석을 위한 기술 개발의 기반을 마련하여 소비자와 판매자 모두에게 더 나아진 전략 수립의 기회를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 중소규모의 인터넷 전자상거래쇼핑몰의 소비자정보 최적화를 위한 마케팅모듈의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서 적용한 마케팅모듈은 e-CRM 의 RFM 모듈과 이메일에 대한 장기적인 고객반응도를 분석한 이메일 반응모듈이며, 이 두 가지 분석방법으로 분류된 소비자그룹에 대한 이메일발송을 통한 ROI 분석을 통해 마케팅모듈에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과 두 가지 모듈에 의해 분류된 각 그룹에 대한 ROI 분석결과 매출에 대한 기여도인 전환율, 개인화요소 및 이메일반응점수인 충성도지수 모두 우수고객이 타 고객에 비해 높은 것으로 나타났으며, 이메일 기초반응도인 오픈율, 인지율, 클릭율에서도 접수가 높은 것으로 나타났다. 따라서 자본, 인원의 제약이 따르는 중소 인터넷기업은 저비용, 고효율의 타겟 마케팅 전략으로서 유효DB를 확보해야 하며, 기업의 DB구조 및 특성에 따라 RFM 및 이메일반응 모듈과 같은 타당한 마케팅모듈을 채택하여 고객서비스 및 기업수익을 강화할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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