본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.
지난 10년 동안 디지털 음악콘텐츠 시장은 급속도로 확산되고 있으나 다양한 음원 상품과 서비스 상품에 대한 소비자 사용 및 소비에 영향을 미치는 음악콘텐츠 상품의 가치 요인들을 고려한 상품 구성과 가격 정책에 대한 자료는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 이루어지는 스트리밍과 다운로드 방식의 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품을 중심으로 소비자의 서비스 상품 선택에 영향을 미치는 속성으로 장르, 가격, 음질, 이용기기를 정의하고, 헤도닉 가격모형이론과 컨조인트 분석방법을 통해 소비자가 지각하고 있는 속성 요인별 중요도와 부분 가치를 추정하여 디지털 음악콘텐츠 서비스에 대한 소비자 중심의 시장가격과 상품 구성에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 했다. 이를 위해 국내 디지털 음악콘텐츠 서비스 사용자 405명의 설문조사를 실시하였으며, 분석 결과 다운로드 방식에서는 '음질' 속성이 스트리밍 방식에서는 '이용기기' 속성이 '가격' 속성보다 중요하게 나타났다. 결론적으로 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품 구성 및 가격 책정의 경우 생산자 중심의 가치에 대한 고려를 넘어 소비자 중심의 시장과 소비 속성을 고려한 차별화가 이루어질 수 있어야 함을 살펴볼 수 있었다.
협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 기법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.
This study tried to develop an estimation model on the competitive power as a method to understand a practical index on the competitive power in order to improve the competitiveness of domestic bakery corporations and look into their internal structure. The results of the practical analysis are summarized below. First, eight critical success factors, which are considered important in competitive power in bakery corporations, were derived from preceding studies and an expert meeting. Second, this study performed a questionnaire with eight derived factors for bakery managers and employees. Seven critical success factors suitable for bakery corporations were chosen through validity and reliability tests. Third, this study performed an AHP(Analytic Hierarchy Process) analysis in order to establish preference according to each factor and weight. The importance of factor concerned with the competitive power of bakery corporations according to the result of weight analysis appeared in order of customer resources, personnel resources, corporate images, material resources and qualities, technical capability, financial factors and pliability(time).
온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.
민간 및 정부 전 분야에 걸쳐서 정보화사업에 대해 많은 투자가 이루어지고 있으며, 이에 대한 투자대비 성과를 측정하고자 많은 노력들이 수행되고 있다. 정보화사업에 대한 평가는 크게 수준평가와 성과평가로 구분되고 있으며, 수준평가는 정부차원으로 매년 측정하고 성과평가는 자체 평가로 수행되고 있다. 공공부문에 있어서는 범정부 성과참조모델(Performance Reference Model: PRM) ver. 2.0이 개발되어 공통 참조모델로써 정보화 성과평가의 기준을 제시하고 있다. 범정부 PRM은 가장 근간이 되는 평가분류체계와 표준 가시경로 및 성과관리 표준 양식으로 구성되어 있으며, 이를 통해 성과요소들을 분류하고 인과관계를 정의하고 있다. 효율적인 정보화사업을 관리하기 위해서는 성과에 대한 평가를 객관적으로 할 수 있는 정량적인 수치화가 필요하다. 범정부 PRM은 평가분류체계에서 측정범주는 제공하고 있지만, 측정범주별 적용기준에 대한 상대적 중요도는 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 공공부문 정보화사업의 성과평가의 공통기준으로 적용되고 있는 범정부 PRM의 측정범주에 대한 중요도 평가 및 우선순위를 도출하고자 한다. 연구모형은 Fuzzy QFD (Quality Function Deployment)를 이용하였으며, 측정범주의 중요도 도출시 범정부 PRM의 개발목적을 잘 반영할 수 있도록 설계하였다. 전문가의 의견을 수렴함에 있어 불확실성과 모호성을 최소화시키기 위하여 퍼지이론을 접목한 Fuzzy AHP(Analytic Hierarchy Process)와 FPP(Fuzzy Preference Programming) 방법을 적용하였다. 범정부 PRM의 개발목적에서는 성과관리 참조모델로써의 가장 기본적인 요구사항이라 할 수 있는 "정보화 성과관리를 위한 표준모형 제공"이 가장 중요한 요소로 도출되고 있다. 측정범주에 서는 고객영역에서 "서비스 품질"이 가장 높은 우선순위를 보이고 있다. 정보시스템의 서비스에 대한 품질 관리 및 향상방안에 보다 많은 투자와 노력이 필요함을 엿볼 수 있다. 범정부 PRM의 측정범주에 대한 중요도는 정부 및 공공기관에 공통의 평가기준을 제공할 수 있으며, 이를 통해 자체 평가결과를 상호 비교하여 보완/발전시킬 수 있는 기회를 제공한다. 향후 연구시 성과분류체계의 구조모형에 대한 정량적인 인과관계를 규명한다면, 범정부 PRM은 보다 객관적이고 효율적인 참조모델로 발전할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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