• 제목/요약/키워드: E-Shopping mall

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블로그 사용자의 세분화와 전자상거래에 미치는 영향에 관한 연구 (Segmenting blog users and its implications to the e-commerce behavior)

  • 신민수;염지환;이우열
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.4320-4330
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    • 2010
  • 양방향 커뮤니케이션을 가능케 하고 사용자들간의 능동적 참여를 가능케 하는 블로그는 현재 2000만 이상의 사이트가 개설되었다. 본 논문에서는 블로거를 구분하는 특성 요인을 기반으로 블로거를 세분화하는 과정을 거치고, 세분화된 블로거의 특성을 분석함과 동시에 영향력이 작은 블로거의 어떠한 특정 요인이 영향력이 큰 블로거로의 전환을 야기시키는지에 대한 분석을 하였다. 블로그의 내용적 요소와 심리적 요소를 독립변수로 설정하여 내용 및 심리적 요소, 그리고 태도와 신뢰 및 구매의도와의 관계를 규명하였다. 연구 결과 블로그 사용자의 의견선도적 성향과 정보탐색적 성향이 쇼핑몰에 대한 태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

연관규칙 마이닝에서의 동시성 기준 확장에 대한 연구 (An Investigation on Expanding Co-occurrence Criteria in Association Rule Mining)

  • 김미성;김남규;안재현
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.23-38
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    • 2012
  • 온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

망상대구점(网上代购店): 소비자감지풍험화산품평개대원산국형상적영향(消费者感知风险和产品评价对原产国形象的影响) (Surrogate Internet Shopping Malls: The Effects of Consumers' Perceived Risk and Product Evaluations on Country-of-Buying-Origin Image)

  • Lee, Hyun-Joung;Shin, So-Hyoun;Kim, Sang-Uk
    • 마케팅과학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.208-218
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    • 2010
  • 互联网快速增长, 已经成为一个重要的零售渠道, 并出现了各种互联网零售商, 又称电子零售商. 一种网上代购店蓬勃发展起来, 吸引了国内市场的消费者. 这是一种独特的电子零售商, 他们从全球购买国内市场尚未进口的名牌产品, 寄给个人购买者, 并收取服务费. 有些消费者喜欢高端独特但无进口资格的品牌, 却因付款问题或国内的寄送问题很难直接从海外零售商处购买. 在韩国, 网上代购店的数量和销售量快速增长-2008年韩国有超过430个活跃商店和5000亿销售额, 需要这种代购服务的消费者数量也在急剧增加. 这种电子零售的概念源于 "代理中介采购" -种存在已久的形式和内容多样化的代购. 通常市场经营者面对的是购买者的代表人而非本人, 由消费者决定的代理购买者影响越来越大. 很多市场营销和心理学领域的学者都研究过代理对消费者购买决定的影响范围. 然而, 在互联网商务方面却没有深入的研究. 此外, 网上代购店作为代理购买者, 将海外品牌或零售商同国内消费者连接起来. 它有一个特点, 代理购买国, 即代购商品所在国的形象对消费者的态度和购买倾向有重要影响, 还会影响消费者在进行信息处理时所感知的风险维度. 然而, 尽管对原产国不同维度的影响已有很多研究, 对网络内容的相关研究却很少. 已有研究证明, 原产国信息作为产品制造情况的线索对消费者的评价有正面影响, 但对这种形式下网络代理购买国的形象和产品评价之间的关系进行的研究却很少. 因此, 作者们发这种具体的零售渠道很值得研究, 重点结构间的系统关系以及各自不同的路径很值得探索. 已有研究证明代购原产国, 也就是代购店购买商品所在地的形象, 不仅对消费者的产品评价(包括态度和购买意向)有正面影响, 还对感知风险的三个维度有负面影响: 产品相关, 行员相关, 以及购买后的风险. 在所有的感知风险中, 由于对产品性能的高度不确定性, 产品相关的风险受负面形象的影响最大(${\beta}$= -.30), 其次是航运相关风险(${\beta}$= -.18)和购买后的风险(${\beta}$= -.15). 对产品态度(${\beta}$= .10)和购买倾向(${\beta}$= .14)也有一定影响. 此外, 经证明, 感知风险的三个维度通过对产品的态度作为中介, 对购买倾向有负面的的影响(${\beta}$= -.57: 产品相关风险${\rightarrow}$ 对产品的态度; ${\beta}$= -.24: 航运相关风险${\rightarrow}$ 对产品的态度; ${\beta}$= -.44: 购买后风险${\rightarrow}$ 对产品的态度). 从更多的分析可以看出, 消费者处理信息的路径会因其对产品知识的等级不同而改变. 新手购买者知识等级较低, 只会考虑感知风险, 而知识等级较高的专家购买者则会考虑到代理购买国的形象和感知风险两个方面, 对产品形成更准确更系统的态度和决定. 这同之前的研究相一致. 本研究提出一些理论和实际的建议. 代理购买国的形象会影响消费者的风险感知和行为结果, 因此应谨慎选择代购国家, 如果这种新型的零售业务快速发展起来, 应控制好消费者的风险, 无论是新手或专家. 另外, 由于消费者各自知识等级不同, 处理信息的路径也不尽相同, 针对不同消费者应形成成熟的市场营销手段. 新手购买者需要风险消减方面的建议, 以帮助他们形成更好的态度, 而专家购买者应选择更好更发达的国家进行代购. 消费者可以使用担保策略来促使在线购物的顺利进行. 本研究没有拘于概括性等限制. 在今后的研究中, 应进一步测试比较有相关结构的不同电子零售商.

전자상거래를 위한 규칙 및 사례기반 추론 에이전트 (Electronic Commerce Using on Case & Rule Based Reasoning Agent)

  • 박진희;허철회;정환묵
    • 한국전자거래학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.55-70
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    • 2003
  • With the gradual growth of the electronic commerce various forms of shopping malls are constructed, and their searching methods and function are studied many ways. However, the recent outcome is still inadequate to search for goods for the tastes and demands of customers. To construct the shopping mall on the electronic commerce and help customers with purchasing goods, the efficient interface for the customers to contact the shopping malls should be founded and the customers should be able to search the goods they want. Therefore, in this paper, we designed the Intelligent Integration Agent System (IIAS) using the multi-agent formed by the integration agent which integrates the case based reasoning(CBR) and the rule based reasoning(RBR) and the user agent which manages users' profiles. IIAS performs the rule based reasoning on the subject issue first, then provides the unsatisfying search results from the rule-base reasoning to the customers through the user agent, which enables the search of the goods most similar to the ones that meet the tastes and demands of the customers. That is, the accuracy and the speed has been improved by reasoning with the similarity adjustable integration agent which can pick out the goods of customers wants by modifying the weights of properties according to those of the customers.

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전자메일 자동관리 시스템을 위한 전자메일 분류기의 개발 (Development of e-Mail Classifiers for e-Mail Response Management Systems)

  • 김국표;권영식
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.87-95
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    • 2003
  • With the increasing proliferation of World Wide Web, electronic mail systems have become very widely used communication tools. Researches on e-mail classification have been very important in that e-mail classification system is a major engine for e-mail response management systems which mine unstructured e-mail messages and automatically categorize them. in this research we develop e-mail classifiers for e-mail Response Management Systems (ERMS) using naive bayesian learning and centroid-based classification. We analyze which method performs better under which conditions, comparing classification accuracies which may depend on the structure, the size of training data set and number of classes, using the different data set of an on-line shopping mall and a credit card company. The developed e-mail classifiers have been successfully implemented in practice. The experimental results show that naive bayesian learning performs better, while centroid-based classification is more robust in terms of classification accuracy.

가상현실 점포의 특성에 관한 연구 -현대백화점 VR 스토어와 eBay VR 백화점 사례를 중심으로- (A Research on the Characteristics of Virtual Reality Stores -Focused on Hyundai VR Store and eBay VR Department Store-)

  • 장주연;전재훈
    • 한국의류학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.671-688
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    • 2018
  • This study investigates the characteristics of VR stores that emerged as new fashion communication media. Two case studies on Hyundai and eBay VR Department stores were conducted along with a discussion of the function and meaning of the fashion VR store. The results showed that both stores provide novel shopping experiences; however, the two were differentiated in terms of production method and technology implementation level. Functional aspects such as providing shopping efficiency and purchasing service was insufficient in both stores. Instead, they were complementing by means of product rotation, recommendation system, voice guidance, or linkage with an online shopping mall. In experiential aspects, both stores provided a strong sense of immersion. Hyundai VR store enhanced immersion with a high resolution image of a real offline store; however, it lacked in the ability to provide multisensory stimulation such as kinetic sense or auditory stimulation. The eBay VR Department store intensified the immersion experience by providing auditory stimulation as well as visual stimulation that enhanced the speed and distance sense through the utilization of animation. However, the extent of experience was limited in terms of agency and transformation because of the low interactivity found in both store systems.

온라인 쇼핑몰의 상품평 자동분류를 위한 감성분석 알고리즘 (A Sentiment Analysis Algorithm for Automatic Product Reviews Classification in On-Line Shopping Mall)

  • 장재영
    • 한국전자거래학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.19-33
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    • 2009
  • 급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의 상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는 부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을 일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서 이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증하기 위한 실험결과도 제시한다.

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데이타마이닝 기법을 적용한 지능형 인터넷 쇼핑몰 설계 및 구현 (A Design and Implementation of Intelligent Internet Shopping Mall using Datamining Technology)

  • 김진철;황보윤;황성희;곽난희;문현정;우용태
    • 한국전자거래학회:학술대회논문집
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    • 한국전자거래학회 1999년도 종합학술대회발표논문집
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    • pp.757-760
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    • 1999
  • 본 논문에서는 오라클사의 전자상거래용 패키지인 ICS를 기반으로 지능형 인터넷 쇼핑몰을 설계 하고 구현하였다. 본 쇼핑몰은 고객들의 접속 기록과 상품 구매 기록을 데이터마이닝 기법에 의해 통계적으로 분석하여 상품에 대한 인기도에 따라 상품 진열을 자동적으로 구성할 수 있는 지능형 쇼핑몰이다. 본 시스템을 동하여 쇼핑몰 관리자의 주관적인 판단에 의해 수 작업으로 이루어지는 기존 쇼핑몰 관리 업무를 자동화할 수 있다. 또한 최근에 급격하게 증가하고 있는 전자상거래 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 새로운 형태의 마케팅 기법을 제시하였다.

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전자무역 포탈사이트의 서비스품질과 이용자만족도에 관한 실증적 연구 (An Empirical Analysis on the Service Quality and the User Satisfaction in e-Trade Portal Sites)

  • 문희철;송우용;황경연
    • 통상정보연구
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    • 제6권1호
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    • pp.77-98
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    • 2004
  • This paper examines the major determinants affecting the user satisfaction on e-Trade portal sites in small and medium-sized exporters. The development of our research model is based on the empirical studies on the service quality of information system, web sites or Internet shopping mall, and on the factors influencing the user satisfaction. With the help of a regression analysis and factor analysis, five hypotheses are derived and tested. The results from regression analysis suggest that the user satisfaction of e-Trade portal sites is affected by information characteristics and ease of use of e-Trade portal sites. In addition, the user satisfaction of e-Trade portal sites is enhanced by support for international trade. Our findings will be useful, especially for those who are planning to build user-oriented e-Trade portal sites.

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웹 로그 분석에 기반한 상품 추천기의 설계 (Design of a Product Recommender based on Web Log Analysis)

  • 김건량;이도헌
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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    • pp.349-352
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    • 2000
  • 전자상거래의 활성화로 인터넷상에는 많은 쇼핑몰이 존재하고 정보도 또한 광범위하게 되었다. 그에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기까지 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 고객을 위한 상품 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 로그 파일에 데이터 마이닝 기법을 이용하고, 고객의 행동 패턴과 그밖에도 고객의 프로파일, 상품 구매 데이터 둥을 분석한 결과들을 기반으로 구축한 상품 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 고객에게 메일이나 우편을 보내거나 고객이 쇼핑몰에 방문하였을 때 웹 페이지를 추천해 주는 기능을 수행하여 고객이 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 하는 편리함을 제공한다.

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