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고객의 동적 선호 탐색을 위한 순차패턴 분석: (주)더페이스샵 사례
A Sequential Pattern Analysis for Dynamic Discovery of Customers' Preference 원문보기

Information Systems Review, v.10 no.2, 2008년, pp.195 - 209  

송기룡 ((주)더페이스샵) ,  노성호 (한국산업기술대학교 e-비즈니스학과) ,  이재광 (한국산업기술대학교 e-비즈니스학과) ,  최일영 (경희대학교 경영대학 e-비즈니스) ,  김재경 (경희대학교 경영대학)

초록
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고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Customers' needs change every moment. Profitability of stores can't be increased anymore with an existing standardized chain store management. Accordingly, a personalized store management tool needs through prediction of customers' preference. In this study, we propose a recommending procedure using...

주제어

#추천시스템   #매장관리   #순차패턴 분석   #군집분석  

참고문헌 (26)

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