국내의 장사는 전통적인 유교문화의 영향에 의해 주로 매장을 선호하여 국토의 전반에 걸쳐 많은 묘지가 들어섰고, 현재까지 지속적으로 들어서고 있다. 최근에는 장묘방식에 대한 인식이 바뀌고, 납골묘 등 집단적 유해 관리시설이 등장하면서 화장에 대한 사고가 긍정적으로 변화하고 있다. 그러나 여전히 국민 대부분이 매장을 선호하고 있고, 이러한 장묘 문화는 묘지의 면적증가를 초래하고 있다. (중략)
소규모 매장을 운용하고 있는 대다수의 소상공인들은 매장 홍보를 위해 전통적으로 사용되고 있던 오프라인 인쇄를 통한 전단지를 이용하고 있다. 최근에는 네이버 배너 광고, 디지털 사이니지 등을 이용한 온라인 홍보도 일부 이용하고 있으나, 온라인 홍보의 경우, 홍보 채널에 맞는 홍보물을 제작하기 위해 별도의 추가 비용이 발생하고 있으며, 홍보물 제작을 위한 비용부담으로 인하여 변화하는 상황에 최적화된 홍보물을 이용한 매장 홍보에 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문은 소상공인이 매장 홍보를 위해 타겟 사용자 그룹군의 특성을 분석/제공하는 홍보전략을 반영하여 최적의 디지털 홍보물을 자동으로 제작하고, 가용 채널을 통해 홍보물을 쉽게 배포할 수 디지털 홍보물 자동 제작 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제시하는 프레임워크를 이용하여 소상공인의 매장 상황 변화 및 홍보의도에 최적화된 디지털 홍보물을 쉽게 제작할 수 있으며, 이를 통한 홍보 효과 증대 및 홍보 비용 절감에도 기여할 수 있을 것이다.
전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.
1990년대 중반 인터넷이 상업용으로 발달하면서 전자상거래의 경제적 효과에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인터넷은 자유로운 시장진입을 가능하게 하고 제품 및 가격에 대한 완전한 정보를 공유하게 함으로써 경제적 비효율성을 제거할 수 있다. 그러나 한편으로 인터넷상의 검색비용 등이 실세계에서의 비용과 비교할 경우 그 차이가 매우 작을 수 있다는 주장도 있다. 인터넷으로 판매하는 상품들의 가격이 전통상점에서의 판매가격보다 낮은 지의 여부는 결국 실증문제로 귀착된다. 본 연구는 한국에서 서적과 음반CD에 대해 인터넷상점과 전통상점에 의해 부과되고 있는 실제가격들을 비교함으로써 이러한 질문에 대한 해결을 시도하고자 한다. 이들 두 제품은 한국은 물론 해외에서도 전자상거래로 가장 빈번히 거래되고 있는데다 제품의 표준화가 여타제품에 비해 비교적 잘되어 있는 제품들이다. 본 연구는 실증분석을 위해 2000년 9월 18~30일 동안 조사원들에 의해 실제 매장과 인터넷사이트에서 수집된 가격관찰치를 집계하고 이들 자료에 대한 통계적 검정을 시도하였다.
본 논문은 소매점 유형별 소비자의 상품선택행동과 선택속성의 중요도와 만족도에 대한 비교 분석을 통해 유형별 특성을 파악하고, 전통시장의 경쟁력 강화방안을 제시하기 위한 목적으로 서울과 수도권 거주자를 대상으로 설문하여 IPA 분석이 수행되었다. 본 연구의 분석결과에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 전통시장의 경우 상대적으로 이용시간이 긴 반면 사용금액은 크게 작은 것으로 나타났다. 이는 전통시장의 점포구성과 배치가 점포탐색을 어렵게 하는 것으로 품목별 점포의 재구성과 집중화가 필요하다. 둘째, 전통시장과 대형 할인매장, 백화점 모두 중요도에 비하여 만족도가 낮아 전통시장의 활성화를 위해서는 대형 할인매장과 동일 선상에서의 경쟁보다는 취급하지 않는 품목의 구성 또는 전문화를 통하여 고객이 생각하지 못했던 곳에서 만족을 강화하는 것이 중요할 것으로 판단된다. 셋째, 소매점 유형별 선택속성에 대한 IPA 결과 상품품질에 따른 응답자의 기대치가 반영되어 대형할인마트와 백화점은 가격에 대한 신뢰성과 상품 품질우수성이 개선되어야 할 사항으로 제시되었으며, 전통상권은 저렴한 가격과 가격에 대한 신뢰, 상품품질우수성이 강점으로 파악되었으며, 시설적 측면의 항목들은 개선사항으로 나타나 시설현대화 사업의 지속적 지원이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 매장문화재 보존형 역사공원의 설계 여건으로서 관련 법규와 제도를 고찰한 후, 비지정문화재를 보존조치한 능곡선사유적공원, 안산신길역사공원, 용죽역사공원에 대한 사례 연구를 진행하여 설계 양상을 도출하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 역사공원 관련 법규에 따르면 유적지의 보존과 활용을 동시에 만족시켜야 하고, 역사관련시설공간, 광장, 휴게공간, 운동공간, 교육문화공간, 편익공간을 도입할 수 있다. 둘째, 매장문화재의 보존만 강조한 공간구성과 동선 체계에 의해서 유구보존공간과 기능적 공간들이 격리되고, 주변 토지이용을 고려한 이용행태를 수용하지 않아서 역사공원의 효용성이 적었다. 셋째, 건축적 방식의 노출 현지보존, 움집 재현, 복토 현지보존 후 철쭉이나 석재로 수혈주거지 위치를 표시하는 소극적 유구보존방식과 관람 위주의 활용으로 인하여 역사공원의 정체성이 약했다. 넷째, 이용자 접근을 막는 울타리가 유구의 체험을 방해하고, 노출된 유구의 상부를 보호하는 수직 구조물이 역사공원의 경관을 압도하였다. 다섯째, 매장문화재 정보를 전달하는 안내판에 전문용어 위주의 텍스트와 발굴 사진만 제시하여 유구 공간을 이해하기 어려웠다.
최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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