• 경영정보학연구
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• 제9권3호
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• pp.99-132
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• 2007

전자상거래에서 고객관리가 중요한 이슈로 떠오르면서 CRM에 대한 선행연구가 많이 진행되어왔다. 하지만 대부분 통계기반의 실증연구들이어서 시간의 흐름에 따른 CRM 결과의 동태적 변화를 보여주지 못하며, CRM 전략에 대한 타당성과 미래성과를 예측 할 수 없는 한계점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 보완하고자, 온라인쇼핑몰의 CRM 구성요소들을 도출하고 이들간의 동태적 변화를 분석하기 위해 시스템다이내믹스기법을 기반으로 한 동태적 모델을 설계하였다. 구체적으로, 온라인쇼핑몰에 초점을 맞추고 퍼미션마케팅 이론에 기반하여 고객을 세분화하였으며, 기대이론 등을 바탕으로 세분화된 고객들에게 서로 다른 수준의 CRM을 적용하여 그에 따른 고객만족도와 불편도의 변화에 대한 명제(Proposition)을 설정하였다. 시뮬레이션 실행 결과, 세분화된 고객별로 CRM의 긍정적 효과로 인한 고객만족 및 유입보다 부정적 효과로 인한 불만족 및 이탈이 더 많은 것으로 나타났으며, 이는 본 연구에서 설정한 명제의 타당성을 검증하고 있다. 위와 같이, 본 연구에서 설계한 동태적 모델은 기존의 기대이론을 바탕으로 한 고객만족도 및 불만족도가 고객유입과 이탈에 미치는 영향에 대한 근거를 제시하였으며, 향후 븐 연구를 기반으로 실제 쇼핑몰사례를 접목시킨 실증 연구가 이루어진다면 현업의 CRM 전략수립에 명확한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제23권1호
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• pp.3-16
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• 2020

최근 패션 e 커머스 시장이 팽창됨에 따라, 온라인쇼핑몰시장이 급격히 증가하고 있으며 경쟁이 치열한 상황이다. 많은 유통업자들은 온라인 쇼핑몰에 뛰어들어 물류서비스 품질에 대한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 패션온라인 쇼핑몰에 대하여 고객만족도와 재구매율에 영향을 주는 물류서비스 품질이 무엇인지, 또 성별에 따라서 차이가 있는지 조사하였다. 200명의 온라인 쇼핑몰 이용자를 대상을 표집하였으며 SPSS25 패키지를 이용, 분산분석, 요인분석, t-test, 상관분석 등 통계 분석하였다. 그 결과, 반품이유에 따라서 성별에 따른 차이를 나타내었는데, 품질에 차이를 보이거나 다른 제품이 배달되어도 남성은 여성보다 반품을 덜 하고 있었다. 또 패션온라인 쇼핑몰에서도 반품물류서비스는 일반적인 물류서비스 요소와 동일하게 정보성, 신뢰성, 신속성 등 3가지로 나눌 수 있었으며, 이에 대한 평가와 고객만족은 정적인 상관관계를 나타내었으며, 이는 재구매 의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셀렉 쇼핑몰이 반품이유, 재구매 의도와 만족도가 높은 반면에 전문쇼핑몰이나 일반 쇼핑몰은 비교적 낮은 것으로 나타났다. 반품물류 유통은 물류서비스의 품질과 구성요소 뿐만 아니라 잡지와 같은 정보를 제공하는 페이지 및 콘텐츠를 추가함으로써 고객의 만족도 및 재구매율이 높아질 것이다.

• 유통과학연구
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• 제13권4호
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• pp.45-53
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• 2015

Purpose - Online shopping enables consumers to conveniently purchase products irrespective of the time and place. As a result, several online shopping companies have emerged to cater to this growing market and, therefore, the competition among them has become increasingly intense. This paper evaluates the comparative efficiency of online shopping companies for a multi-year period (2009-2013), in order to help online shopping managers identify major drivers for enhancing management efficiency and the subsequent competitiveness. Research design, data, and methodology - The researchers collected the data from 2009 to 2013 from the distribution yearbook. This paper analyzes the marketability (sales figures), profitability (business profits), and management conditions (net profits) of domestic online shopping enterprises by incorporating information on human resources (number of employees) and material resources (total assets and capital). Therefore, the number of employees, total assets, and capital are selected as input variables, and sales figures, business profits, and net profits as the output variables. In this study, Data Envelopment Analysis (DEA) was used to measure the comparative efficiency of domestic online shopping companies. In addition, the Malmquist Productivity Index was used to evaluate the trend of change of Decision Making Units' (DMUs') efficiency for a multi-year period. Results - First, as of 2013, Interpark (2.415) was found to be the most efficient online shopping enterprise, followed by Aladdin Communications (2.117), Hyundai Home shopping (1.867), Home&Shopping (1.176), NS Home shopping (1.170), Commerce Planet (1.126), CJ O Shopping (1.105), Ebay Korea (1.088), and GS Home Shopping (1.051). Second, this study recognizes how the management efficiency has changed for the period 2009-2013. Third, the lesser the capital and employees, the more are the net profits, and the better is the management efficiency of domestic online shopping companies. Lastly, the productivity of such companies is influenced by endogenous factors rather than exogenous factors such as shifts in business environment and technological advances. Conclusions - DHC Korea influenced various distribution channels to reach customers through the Internet. Consequently, this helped in increasing the awareness about its products, in addition to an increase in sales. These achievements can be attributed to the characteristics of online shopping companies. Although it is easy for these companies to suggest goods for one-off purchases, they however have difficulties in retaining customers. Overcoming this challenge can be one of the ways to benchmark a successful case of an efficient company. For example, an online shopping company can attract customers by developing a corresponding mobile application as a convenient way to shop online. Additionally, they can satisfy customers by quick delivery of purchased products, which is possible by building an effective logistics network. Our study indicates that the productivity of an online shopping company was influenced by endogenous factors driven by improvements in managerial practices rather than exogenous factors. Accordingly, online shopping companies should adopt strategies to improve their operational efficiency rather than sales volume-oriented management.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.53-65
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• 2011

정보통신기술의 지속적인 발전에 따라 인터넷 상에서 전자금융거래, 전자상거래와 같이 개인정보의 보안이 중요시 되는 민감 서비스의 확산이 빠른 속도로 전개되어 가고 있다. 이에 따라 개인정보의 보호는 물론이고 개인정보를 활용하는 민감 서비스 자체의 안전성 보장이 매우 중요시 되고 있다. 아울러 스마트폰의 대중화와 더불어 무선인터넷이 보편화 되면서, 기존 유선환경을 중심으로 제공되었던 서비스들은 점차 유무선 통합 환경으로 확산되어가고 있다. 따라서 새로운 환경에 적합한 안전하고 안정적인 통신 패러다임이 요구되고 있다. 이 논문은 사용자 정보와 네트워크 정보를 함께 이용함으로써 사용자 단말과 민감 서비스를 제공하는 서버간 끊김 없이 지속적인 안전 관계를 유지할 수 있게 하는 서비스 프레임워크를 제안한다. 제안하는 서비스 프레임워크는 개인정보가 유출되더라도, 단말을 분실하지 않는 한 제 3자에 의한 부정사용을 원천적으로 차단한다. 또한 점차 보편화 되고 있는 이종망간 이동 환경에서 단말의 이동에 따라 가입자 망이 변경되더라도 안전한 서비스 환경을 안정적으로 제공한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.389-390
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• 2002

동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.33-48
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• 2006

의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.633-642
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• 2006

현재 인터넷 환경에서 사용자는 서로 잘 모르는 사람이나 시스템과 상호거래를 하게 되는데 이 경우 서로 다른 개체에 대한 신뢰 정보가 부족하기 때문에 상호 거래의 위험을 감수할 수밖에 없다. 따라서 이러한 불확실성과 위험을 감소시킬 수 있는 방안으로 상대 개체와 직접 경험한 신뢰정보와 추천자에 의한 명성정보를 계산하여 이를 활용하는 방법들이 대두되고 있다. 이 논문에서는 개체에 대한 신뢰를 계산하기 위해 상호거래 결과를 누적한 경험적 확률분포와 여러 가지의 평가 기준에 의한 만족도를 계산하고, 이를 다른 개체들로부터의 추천정보와 결합하여 계산하는 신뢰 모델을 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의하고, 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가 기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제한다. 신뢰 정보가 요구될 때 우선 경험적 확률분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가 기준에 대한 만족도를 계산하고, 계산된 만족도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합되며, 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다. 이 논문에서는 제안한 모델을 이용해 전자상거래에 적용한 실험 결과를 보여 주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.129-138
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• 2014

전자계약이란 과거 계약 당사자들이 대면으로 만나서 처리하던 계약서 작성 서명 관리 등의 일련의 계약 업무를 공인인증서 기반의 전자서명 및 암호화를 통해 시간과 공간의 제약 없이 온라인으로 계약서를 작성 체결 관리 보관하는 것을 의미한다. 최근 정보통신기술의 눈부신 발전과 초고속인터넷의 서비스가 보급되면서 이를 이용해서 이루어지는 거래계약으로 일정한 법률효과를 목적으로 두 사람 이상의 당사자가 전자적 의사 표시의 합의인 법률행위를 통하여 기업 생산성 향상 외에도 계약서류와 실제 구매 입고 지급 같은 전 과정을 조정할 수 있는 이점이 많아 급속도로 새로운 경제활동의 영역의 축으로 급부상하고 있는 것이 현실이다. 이러한 시대변화 속에서 전자계약의 성립과 관련하여 민법상 계약의 핵심인 당사자의 의사표시 등에 대하여 전혀 예상하지 못한 법률적인 여러 가지 문제점이 대두되고 있어 체계적인 법리구성이 요구되는 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 전자계약에 따른 문제점에 대한 고찰을 통하여 합리적인 개선방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.163-172
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• 2012

기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.