소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기술혁신형 중소기업의 기술경영성과와 기업경영성과 창출에 기여하는 핵심 영향요인을 규명하기 위해 자원기반관점에서 혁신역량과 기술적 기업가정신의 결정요인들을 활용하여 영향관계를 검증하였다. 다차원적 요인들에 의해 영향을 받는 기술혁신의 복합적 특성을 고려하여, 혁신프로세스 관점에서 기업특수자원인 혁신역량을 투입물로, 기술경영성과를 산출물로, 그리고 기업경영성과를 결과물로 인식하여 연구모형을 설정하였다. 서울과 경기지역의 제조업 중심의 360개 이노비즈 인증기업을 대상으로 실시된 설문응답을 실증분석한 결과, 기술가치평가의 정성적 지표를 개량하여 기술경영성과의 결정요인으로 적용한 기술우수성, 시장성장성, 사업수익성은 기업경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량의 결정요인인 연구개발능력, 전략계획능력, 학습능력과 기술적 기업가정신의 결정요인인 혁신성, 진취성은 기술경영성과와 기업경영성과에 유의한 정(+)의 관계를 보였다. 즉, 높은 수준의 혁신역량과 기업가정신은 기술경영성과를 증대시키며, 궁극적으로 기업경영성과를 실현하는데 영향을 미치는 개념적 영향관계와 기술혁신의 촉진요인으로서 기술적 기업가정신의 역할과 중요성을 규명하였다. 본 연구의 결과는 최근 중요성이 부각되는 기술집약적 기업의 기술경영에 대한 성과평가 기준을 수립할 시, 기술혁신의 복합적 특성을 반영하지 못하는 재무적 성과보다는 자원과 역량의 조합을 통해 구현된 기술경영성과에 대한 주기적 평가를 실시해야 함을 설명한다. 이는 기술경영성과는 자원의 한계성과 좁은 혁신의 범위로 특징되어지는 기술혁신형 중소기업이 향후 추진할 새로운 기술혁신에 재투입될 수 있도록 기술혁신에 대한 지속적이고 일관된 투자를 실시함을 시사한다. 또한 본 연구는 정책연구에서 개념적으로 적용되어온 기술적 기업가정신에 대한 실증분석을 통해 그 역할을 규명한 의의를 갖고 있다.
본 연구의 목적은 웨딩산업종사자의 교환관계에 따라 구성원의 직무만족에 어느 정도 영향을 미치게 되며 그 결과로 인해 고객에 대한 자발적 서비스 의도에 미치는 영향을 분석하기 위한 것이다. 본 연구에 사용된 자료를 분석하기 위해 SPSS 21K, AMOS 20 통계패키지를 이용하여 가설을 검증하였다. 실증 분석결과 리더-구성원의 긍정적 교환관계(F1)는 종사자의 직무만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설1을 검증한 결과 표준경로계수는 .334, 표준오차 .048, t-값 6.958, p<.01로 분석되어 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 팀(동료)-구성원의 긍정적 교환관계(F2)가 직무만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설2를 분석한 결과 표준경로계수는 .318, 표준오차 .037, t-값 8.594, p<.01로 분석되어 직무 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 고객-구성원의 긍정적 교환관계는 직무만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설3을 분석한 결과 고객-구성원의 긍정적 교환관계(F3)요인에서 직무만족(F4)의 표준 경로계수는 .296, 표준오차 .061, t-값 4.852, p<.01로 분석되어 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구성원의 직무만족이 자발적 서비스 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설4를 검증한 결과 직무 만족(F4)요인으로부터 자발적 서비스 의도(F5)요인으로의 표준경로계수는 .673, 표준 오차 .056, t-값 12.017, p<.01로 분석되어 구성원의 직무만족은 자발적 서비스 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 조직의 효율적 운영관리를 통한 수익을 제고시키기 위해서는 조직의 리더는 구성원과 양질의 교환관계를 형성할 수 있도록 노력하며, 팀(동료)과 구성원들이 잘 지내고, 팀워크를 향상시킬 수 있도록 지원을 하며, 구성원들이 고객에 대한 친절한 응대와 높은 수준의 서비스 질을 향상시켜 나갈 수 있도록 유도해야 한다.
소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
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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