소매업의 상권타당성 분석과 쇼핑센터 활성화를 위한 매출추정 모델에 관한 연구 A study on the Retail Business Feasibility Analysis and the Sales Estimation Model for Improving Shopping Center Sales원문보기
최근 소매업태의 급격한 환경변화 요인은 구도심에서 신도시로 상권 영역의 확대는 새로운 형태의 소매업으로 재편되고 있다. 특히 인공지능(artificial Intelligence)과 로봇 기술의 발달로 4차 산업혁명의 가속화와 소비자의 라이프스타일 변화는 소매업태의 새로운 변수가 될 전망이다. 또한 소매업에 적용되는 신기술인 인공지능(artificial intelligence: AI)과 가상현실(virtual reality: VR), ...
최근 소매업태의 급격한 환경변화 요인은 구도심에서 신도시로 상권 영역의 확대는 새로운 형태의 소매업으로 재편되고 있다. 특히 인공지능(artificial Intelligence)과 로봇 기술의 발달로 4차 산업혁명의 가속화와 소비자의 라이프스타일 변화는 소매업태의 새로운 변수가 될 전망이다. 또한 소매업에 적용되는 신기술인 인공지능(artificial intelligence: AI)과 가상현실(virtual reality: VR), 증강현실(augmented reality: AR), 사물인터넷(Internet of Things: IoT), 3D 프린트, 머신러닝(machine learning)등 e-커머스의 정보통신기술(information and communications technology: ICT)가 디지털메시(digital mesh)와 알고리즘(algorithm)을 접목한 스마트머신 비즈니스 트렌드는 다음과 같다. 첫째, 소매시장이 모바일과 온라인쇼핑 증가로 소비자 요구에 최적화된 쇼핑환경의 컨텍스트쇼핑(context shopping)시대가 도래한다. 따라서 컨텍스트쇼핑은 빅데이터와 사이언스 역량을 융합한 알고리즘으로 개발되어, 전통적인 소비자의 구매패턴 방식인 규모와 시간의 개념에 의존한 매출추정에서 새로운 변수에 의한 변형확률모델을 연구하게 되었다. 본 연구에서 소비고도화는 소비자의 선호도(preference)를 분석하여 제안하는 콘텐츠 상품의 상권경계가 점차 쇠퇴해 가면서 기가인터넷인 스마트한 소비상권으로 재편될 전망이다. 둘째, 빅데이터는 단순 비용절감 차원을 넘어서 상권을 확대 재정비하고 상권에 영향을 주는 새로운 연구모델의 변형변수로 등장할 것이다. 셋째, on·off에 관계없이 반복 구매되는 생필품과 같은 상품은 자동주문으로 배송되어 구매 전 상품 정보검색이나 비교분석 후 구매하고자 하는 소비자 행동이 민감하지 않다. 또한, 소비자의 구매패턴에 직접적인 영향이 미흡하여 매장 규모와 시간에 의한 상권추정이 큰 의미가 없다. 넷째, on line과 off line을 공유하는 소매업체는 고객정보와 인프라를 기반으로 상권 확대 전략의 새로운 비즈니스 플랫폼이 요구되고 있다. 본 연구는 소매업태의 배경을 이해하고 소비자의 감성을 유인하여 상권 내 경쟁력을 제고시키기 위해서는 어떤 형태이든지 복합쇼핑센터로 전환을 모색해야 할 것이다. 또한, 소매업태 경계가 모호한 현실에서 매출추정의 변형변수가 세분되고 전혀 예측하지 않은 상반된 모순이 새로운 변형변수로 나타날 수 있다. 따라서 상권 내에서 소매업종별 기대 매출추정이 어느 때보다 어렵다. 상권과 입지가 소비자성향과 상권변화가 상반된 관계로 나타날 수 있다. 최근 구도심의 젠트리피케이션개발은 해당 지역의 지가상승으로 기존 소매업자가 다른 지역으로 이전해야 한다. 이러한 소비자 행동과 소매업태동향을 주시하고 빅데이터 분석에 의한 사전연구로 보다 구체화한 매출추정의 변형확률모델을 개발하고자 하였다. 또한, 상권 실증연구로 상권의 생존 및 상권 유형에 변화를 주는 몇 가지 요인을 살펴보고자 한다. 첫째, 매출예측모델의 변수와 선행연구를 바탕으로 흡인세대수에 지역별 쇼핑확률을 적용하여 매출 규모를 산출하였다. 둘째, 경기침체로 신규출점은 어느 때보다 신중해야 하며 소비자와 소통하려는 소매업이 IT와 융합한 변형변수가 매출추정요인이 될 것이다. 셋째, 전통적인 방식을 유지하려는 소매업은 퇴출당하고 소비자욕구의 변화에 부응하여 가족단위의 체험을 제공하려는 오프라인매장이 속출하고 있다. 이러한 변화요인을 업종별로 세분화시킨 매출추정모델 계산식을 연구하였다. 본 연구는 미래의 불확실한 상황에서 성장둔화로 소매업태간 상권경쟁에서 생존전략을 위한 추정매출을 사전에 파악하는 연구모델이 될 것이다. 이러한 관점에서 소비자 변화의 흐름을 사전에 포착하여 ‘소비자의 관심’을 이해하는 가중치 변형변수가 어느 때 보다 심도있게 연구하는 것이 중요하다. 본 연구의 변형확률모델은 소매업에 IT를 접목한 기술융합으로 시장을 주도하여상권대응력을 높여야 한다. 특히 상권 내 매출증가 가능요인을 파악하여 신규출점 및 기존점 투자의 효율성을 예측하는 모델로 활용가치가 있겠다. 이제는 기존점의상권 활성화의 출구전략은 규모와 거리의 경쟁에서 속도와 솔루션의 경쟁으로 재 정의하는 소비자의 기대가치가 중요한 변형요인이다. 끝으로 제4차 산업혁명에서 소매업은 전통적인 정량적 통제가능변수보다 정성적 통제 불가능변수가 매출추정 변형변수로 크게 작용할 것이다. 4차 산업혁명은 전통적 매출추정모델에 변형변수를 융합시켜 물건을 팔겠다는 마케팅변수보다 소비자 감성요인을 전환하려는 경영자의 태도가 중요하다. 왜냐하면 네트워크상의 상권이 사물인터넷 플랫폼 하에서 상권의 성장 동력으로 나타날 것이다. 최근 도시재생으로 방문객을 증가시키려는 스몰어바니즘(small urbanism)과 모순원인을 치환하는 트리즈(TRIZ) 변형변수가 정체된 상권을 변화시키려는 디벨로퍼의 역할이 어느 때 보다 중요하다. IT시대에서 DT시대로 전환되면서 소비자와 상권을 하나의 틀에서 연구하였다. 특히 빅데이터와 정보기술의 데이터 증거기반(evidence-based) 영역을 연구한 ‘변형확률모델 계산식’은 미래의 매출추정과 안정적인 투자를 확보하기 위한 한 단계 발전된 연구모델이다.
최근 소매업태의 급격한 환경변화 요인은 구도심에서 신도시로 상권 영역의 확대는 새로운 형태의 소매업으로 재편되고 있다. 특히 인공지능(artificial Intelligence)과 로봇 기술의 발달로 4차 산업혁명의 가속화와 소비자의 라이프스타일 변화는 소매업태의 새로운 변수가 될 전망이다. 또한 소매업에 적용되는 신기술인 인공지능(artificial intelligence: AI)과 가상현실(virtual reality: VR), 증강현실(augmented reality: AR), 사물인터넷(Internet of Things: IoT), 3D 프린트, 머신러닝(machine learning)등 e-커머스의 정보통신기술(information and communications technology: ICT)가 디지털메시(digital mesh)와 알고리즘(algorithm)을 접목한 스마트머신 비즈니스 트렌드는 다음과 같다. 첫째, 소매시장이 모바일과 온라인쇼핑 증가로 소비자 요구에 최적화된 쇼핑환경의 컨텍스트쇼핑(context shopping)시대가 도래한다. 따라서 컨텍스트쇼핑은 빅데이터와 사이언스 역량을 융합한 알고리즘으로 개발되어, 전통적인 소비자의 구매패턴 방식인 규모와 시간의 개념에 의존한 매출추정에서 새로운 변수에 의한 변형확률모델을 연구하게 되었다. 본 연구에서 소비고도화는 소비자의 선호도(preference)를 분석하여 제안하는 콘텐츠 상품의 상권경계가 점차 쇠퇴해 가면서 기가인터넷인 스마트한 소비상권으로 재편될 전망이다. 둘째, 빅데이터는 단순 비용절감 차원을 넘어서 상권을 확대 재정비하고 상권에 영향을 주는 새로운 연구모델의 변형변수로 등장할 것이다. 셋째, on·off에 관계없이 반복 구매되는 생필품과 같은 상품은 자동주문으로 배송되어 구매 전 상품 정보검색이나 비교분석 후 구매하고자 하는 소비자 행동이 민감하지 않다. 또한, 소비자의 구매패턴에 직접적인 영향이 미흡하여 매장 규모와 시간에 의한 상권추정이 큰 의미가 없다. 넷째, on line과 off line을 공유하는 소매업체는 고객정보와 인프라를 기반으로 상권 확대 전략의 새로운 비즈니스 플랫폼이 요구되고 있다. 본 연구는 소매업태의 배경을 이해하고 소비자의 감성을 유인하여 상권 내 경쟁력을 제고시키기 위해서는 어떤 형태이든지 복합쇼핑센터로 전환을 모색해야 할 것이다. 또한, 소매업태 경계가 모호한 현실에서 매출추정의 변형변수가 세분되고 전혀 예측하지 않은 상반된 모순이 새로운 변형변수로 나타날 수 있다. 따라서 상권 내에서 소매업종별 기대 매출추정이 어느 때보다 어렵다. 상권과 입지가 소비자성향과 상권변화가 상반된 관계로 나타날 수 있다. 최근 구도심의 젠트리피케이션개발은 해당 지역의 지가상승으로 기존 소매업자가 다른 지역으로 이전해야 한다. 이러한 소비자 행동과 소매업태동향을 주시하고 빅데이터 분석에 의한 사전연구로 보다 구체화한 매출추정의 변형확률모델을 개발하고자 하였다. 또한, 상권 실증연구로 상권의 생존 및 상권 유형에 변화를 주는 몇 가지 요인을 살펴보고자 한다. 첫째, 매출예측모델의 변수와 선행연구를 바탕으로 흡인세대수에 지역별 쇼핑확률을 적용하여 매출 규모를 산출하였다. 둘째, 경기침체로 신규출점은 어느 때보다 신중해야 하며 소비자와 소통하려는 소매업이 IT와 융합한 변형변수가 매출추정요인이 될 것이다. 셋째, 전통적인 방식을 유지하려는 소매업은 퇴출당하고 소비자욕구의 변화에 부응하여 가족단위의 체험을 제공하려는 오프라인매장이 속출하고 있다. 이러한 변화요인을 업종별로 세분화시킨 매출추정모델 계산식을 연구하였다. 본 연구는 미래의 불확실한 상황에서 성장둔화로 소매업태간 상권경쟁에서 생존전략을 위한 추정매출을 사전에 파악하는 연구모델이 될 것이다. 이러한 관점에서 소비자 변화의 흐름을 사전에 포착하여 ‘소비자의 관심’을 이해하는 가중치 변형변수가 어느 때 보다 심도있게 연구하는 것이 중요하다. 본 연구의 변형확률모델은 소매업에 IT를 접목한 기술융합으로 시장을 주도하여상권대응력을 높여야 한다. 특히 상권 내 매출증가 가능요인을 파악하여 신규출점 및 기존점 투자의 효율성을 예측하는 모델로 활용가치가 있겠다. 이제는 기존점의상권 활성화의 출구전략은 규모와 거리의 경쟁에서 속도와 솔루션의 경쟁으로 재 정의하는 소비자의 기대가치가 중요한 변형요인이다. 끝으로 제4차 산업혁명에서 소매업은 전통적인 정량적 통제가능변수보다 정성적 통제 불가능변수가 매출추정 변형변수로 크게 작용할 것이다. 4차 산업혁명은 전통적 매출추정모델에 변형변수를 융합시켜 물건을 팔겠다는 마케팅변수보다 소비자 감성요인을 전환하려는 경영자의 태도가 중요하다. 왜냐하면 네트워크상의 상권이 사물인터넷 플랫폼 하에서 상권의 성장 동력으로 나타날 것이다. 최근 도시재생으로 방문객을 증가시키려는 스몰어바니즘(small urbanism)과 모순원인을 치환하는 트리즈(TRIZ) 변형변수가 정체된 상권을 변화시키려는 디벨로퍼의 역할이 어느 때 보다 중요하다. IT시대에서 DT시대로 전환되면서 소비자와 상권을 하나의 틀에서 연구하였다. 특히 빅데이터와 정보기술의 데이터 증거기반(evidence-based) 영역을 연구한 ‘변형확률모델 계산식’은 미래의 매출추정과 안정적인 투자를 확보하기 위한 한 단계 발전된 연구모델이다.
Trading area has expanded from downtown to new towns recently which is reorganized as a new form of retail trade due to a rapid change in retail business. Accelerated fourth industrial revolution and a change in lifestyle of consumers are expected to be a new variable for retailers owing to develope...
Trading area has expanded from downtown to new towns recently which is reorganized as a new form of retail trade due to a rapid change in retail business. Accelerated fourth industrial revolution and a change in lifestyle of consumers are expected to be a new variable for retailers owing to developed artificial intelligence and robot technology. Trend of smart machine business that ICT of e-commerce such as artificial intelligence(AI), virtual reality(VR), augmented reality(AR), Internet of Things(IoT), 3D print, and machine learning is combined with digital mesh and algorithm is as follows. First, context shopping age that meets consumer needs is expected to appear due to increased mobile device and online shopping. Therefore context shopping is developed by algorithm that big data and science capability are combined. This study covers modified probability model based on new variables in estimating sales that relies on concept of size and time which are traditional purchasing pattern of consumers. This study analyzes preference of consumers. It is expected that trading area will be reorganized as smart one as boundary of trading area for contents goods proposed declines gradually. Second, big data are expected to appear as modified variable for new study model that expands, reorganizes and affects trading area beyond cost reduction. Third, goods such as necessities which are purchased repeatedly online and offline are delivered via automatic ordering and consumer behavior that tends to purchase goods after searching information on products or comparing them is not sensitive. Estimating trading area based on store size and time is of little significance because it does not have direct influence on purchasing pattern of consumers. Fourth, retailers that have both on line and off line require new business platform to expand trading area based on customer information and infrastructure. It is advisable to change retailers to complex shopping center in order to enhance competitiveness in trading area by understanding background of retailers and moving consumers. Contradiction that has not been predicted at all is likely to appear as a new modified variable and modified variables for estimating sales is subdivided as boundary between retailers is not clear. Therefore, estimating expected sales in trading area by type of retail business is more difficult than ever. Existing retailers are required to relocate to another region due to increased rent caused by gentrification development in center of town. This study is to develop modified probability model for estimating sales by observing consumer behavior and trend of retailers and reviewing advance research based on big data analysis. This study is to examine factors that influence survival of trading area and types of trading area. First, this study calculated a size of sales by applying shopping probability by regions to number of household based on variables of sales prediction model and advance research. Second, starting up new businesses should be careful due to economic recession. Modified variable which retail business that is willing to communicate with consumers is combined with IT will be sales estimation factors. Third, retail businesses that stick to traditional way tend to be kicked out of the market and off line shops that provide family oriented experience to meet the needs of consumers appear. This study is to find formula for sales estimation model that subdivides such factors by types of business. This study will be research model that grasps estimated sales for survival strategy in competition for trading area among retailers. Therefore, it is important to study weight modified variable that can fully understand 'consumer's interest' by grasping flow of change in consumers beforehand. It is advisable to enhance ability to cope with trading area by leading the market based on technical convergence that retail business is combined with IT. The model proposed by this study that predicts efficiency of investment by stores by grasping factors that help sales in trading area is useful. Expected value of consumers that redefines competition as speed and solution not size and distance is important modified factor. In the fourth industrial revolution, it is expected that for retail business, qualitative uncontrollable variables rather than traditional quantitative controllable variables will act as sales estimation modified variable significantly. For the fourth industrial revolution, attitude of managers that tries to appeal to emotion of consumers is more important than marketing that focuses on selling products by combining modified variables to traditional sales estimation model. It is expected that trading area on network will be growth engine for trading area under IoT platform. A role of developer who changes stagnated trading area that TRIZ modified variable changes stagnated trading area and replaces small urbanism which attempts to increase visitors is more important than ever. This study covered consumers and trading area in a single framework reflecting a change from IT age to DT age. 'Modified probability model formula' that studies evidence based area of big data and IT is advanced research model to secure estimation for future sales and stable investment.
Trading area has expanded from downtown to new towns recently which is reorganized as a new form of retail trade due to a rapid change in retail business. Accelerated fourth industrial revolution and a change in lifestyle of consumers are expected to be a new variable for retailers owing to developed artificial intelligence and robot technology. Trend of smart machine business that ICT of e-commerce such as artificial intelligence(AI), virtual reality(VR), augmented reality(AR), Internet of Things(IoT), 3D print, and machine learning is combined with digital mesh and algorithm is as follows. First, context shopping age that meets consumer needs is expected to appear due to increased mobile device and online shopping. Therefore context shopping is developed by algorithm that big data and science capability are combined. This study covers modified probability model based on new variables in estimating sales that relies on concept of size and time which are traditional purchasing pattern of consumers. This study analyzes preference of consumers. It is expected that trading area will be reorganized as smart one as boundary of trading area for contents goods proposed declines gradually. Second, big data are expected to appear as modified variable for new study model that expands, reorganizes and affects trading area beyond cost reduction. Third, goods such as necessities which are purchased repeatedly online and offline are delivered via automatic ordering and consumer behavior that tends to purchase goods after searching information on products or comparing them is not sensitive. Estimating trading area based on store size and time is of little significance because it does not have direct influence on purchasing pattern of consumers. Fourth, retailers that have both on line and off line require new business platform to expand trading area based on customer information and infrastructure. It is advisable to change retailers to complex shopping center in order to enhance competitiveness in trading area by understanding background of retailers and moving consumers. Contradiction that has not been predicted at all is likely to appear as a new modified variable and modified variables for estimating sales is subdivided as boundary between retailers is not clear. Therefore, estimating expected sales in trading area by type of retail business is more difficult than ever. Existing retailers are required to relocate to another region due to increased rent caused by gentrification development in center of town. This study is to develop modified probability model for estimating sales by observing consumer behavior and trend of retailers and reviewing advance research based on big data analysis. This study is to examine factors that influence survival of trading area and types of trading area. First, this study calculated a size of sales by applying shopping probability by regions to number of household based on variables of sales prediction model and advance research. Second, starting up new businesses should be careful due to economic recession. Modified variable which retail business that is willing to communicate with consumers is combined with IT will be sales estimation factors. Third, retail businesses that stick to traditional way tend to be kicked out of the market and off line shops that provide family oriented experience to meet the needs of consumers appear. This study is to find formula for sales estimation model that subdivides such factors by types of business. This study will be research model that grasps estimated sales for survival strategy in competition for trading area among retailers. Therefore, it is important to study weight modified variable that can fully understand 'consumer's interest' by grasping flow of change in consumers beforehand. It is advisable to enhance ability to cope with trading area by leading the market based on technical convergence that retail business is combined with IT. The model proposed by this study that predicts efficiency of investment by stores by grasping factors that help sales in trading area is useful. Expected value of consumers that redefines competition as speed and solution not size and distance is important modified factor. In the fourth industrial revolution, it is expected that for retail business, qualitative uncontrollable variables rather than traditional quantitative controllable variables will act as sales estimation modified variable significantly. For the fourth industrial revolution, attitude of managers that tries to appeal to emotion of consumers is more important than marketing that focuses on selling products by combining modified variables to traditional sales estimation model. It is expected that trading area on network will be growth engine for trading area under IoT platform. A role of developer who changes stagnated trading area that TRIZ modified variable changes stagnated trading area and replaces small urbanism which attempts to increase visitors is more important than ever. This study covered consumers and trading area in a single framework reflecting a change from IT age to DT age. 'Modified probability model formula' that studies evidence based area of big data and IT is advanced research model to secure estimation for future sales and stable investment.
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