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인터넷 쇼핑몰에서의 축차분석법 활용 방안
Application of sequential analysis in internet shopping malls 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.20 no.6, 2009년, pp.1009 - 1014  

박희창 (창원대학교 통계학과)

초록
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인터넷은 우리나라뿐만 아니라 세계 도처에서 인간의 일상생활과 전통적인 상거래의 패러다임을 변화시켰으며, 새로운 비즈니스 모델을 구축할 수 있는 무한한 기회를 제공하였다. 이로 인하여 최근에는 상거래 수단으로서 인터넷 쇼핑몰이 등장하였다. 인터넷 쇼핑몰이 경쟁력을 갖기 위해서는 효과적인 고객만족서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해 고객들에게 적절한 마케팅 프로모션을 실시하기 위해서는 시간의 변화에 따른 고객들의 구매행위 패턴을 예측할 수 있는 동적인 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 통계적 추정 방법 중의 하나인 축차분석법을 이용하여 유사한 품목들 간의 매출액을 비교함으로써 고객들의 구매행위 패턴을 예측을 통해 매출 향상을 도모하는 방안에 대해 연구하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Internet has changed the daily lives of human being in Korea and elsewhere in the world. It has changed the paradigms of traditional commercial activities and created immense opportunities for new business models. Recently, there has been much attention to the internet shopping mall as a means o...

주제어

#고객관계관리   #우도비   #전자상거래   #축차분석  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 표에서 보는 바와 같이 π0의 값이 π1의 값에 가까워질수록 r0와 r1값의 차이가 점점 커져서 판정을 유보하고 관찰을 계속할 가능성이 더 많아진다. 보다 구체적으로 n = 3, 000인 경우에 대해 알아보자. 이 경우 π0의 값이 0.
  • 본 논문에서는 통계적 추정 방법 중의 하나인 축차분석법을 이용하여 유사한 품목들 간의 매출액을 비교함으로써 고객들의 구매행위 패턴을 예측을 통해 매출 향상을 도모하고자 한다. 축차분석법 (method of sequential analysis)은 표본의 크기가 미리 정해지지 않고, 표본을 순차적으로 하나씩 추출하되 각 단계에서 그 때까지의 정보를 분석하여 그 결과에 따라 판정하는 방법이다.
  • 이 절에서는 쇼핑몰의 매출을 신장시키기 위해 예제를 통하여 축차분석법의 적용가능성을 타진해보고자 한다. 먼저 기존제품의 구매비율 π0를 0.
  • 이 표에서 보는 바와 같이 π1의 값이 커질수록 즉, π1의 값이 π0의 값과 차이가 많이 날수록 판정에 대한 유보가능성이 점점 줄어드는 것을 알 수 있다. 이에 대해서도 좀 더 구체적으로 n = 10, 000인 경우에 대해 알아보자. 이 경우 π1의 값이 0.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
CRM은 무엇인가? 이를 위해 고객관계관리 (Customer Relationship Management; CRM)기법이 전자상거래에서도 등장하게 되었다. CRM은 고객의 요구를 충족시킴으로써 고객과의 신뢰관계를 구축하고 궁극적으로 수익성이 높은 고객을 장기적으로 유치하기 위한 광범위한 비즈니스 활동을 의미한다. CRM에서 고객들에게 적절한 마케팅 프로모션을 실시하기 위해서는 시간의 변화에 따른 고객들의 구매행위 패턴을 예측할 수 있는 동적인 분석 방법이 필요하다 (하성호와 백경훈, 2004).
축차분석법은 무엇인가? 본 논문에서는 통계적 추정 방법 중의 하나인 축차분석법을 이용하여 유사한 품목들 간의 매출액을 비교함으로써 고객들의 구매행위 패턴을 예측을 통해 매출 향상을 도모하고자 한다. 축차분석법 (method of sequential analysis)은 표본의 크기가 미리 정해지지 않고, 표본을 순차적으로 하나씩 추출하되 각 단계에서 그 때까지의 정보를 분석하여 그 결과에 따라 판정하는 방법이다. 표본을 순차적으로 추출하고 각 단계에서 분석한 결과를 이용하여 추가적인 표본추출의 실시여부를 결정하는 축차적 표본추출에서는 추가추출의 실시여부가 사전에 준비된 정지규칙 (stopping rule)에 따르게 된다.
축차분석법의 장점은 무엇인가? 따라서 축차적 표본추출을 근거로 하는 축차분석에서는 표본의 크기가 상수가 아닌 과거의 관측값에 종속되는 확률변수가 된다. 표본의 크기가 확률변수이므로 확률실험의 횟수를 효과적으로 제한할 수 있으며, 이 방법은 다른 검정방법에 비해 평균적으로 적은 관찰횟수로 신뢰도가 높은 분석결과를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 축차적 표본추출방법은 1930년대 초보적인 통계적 품질관리의 한 방법으로 적용되었으며, Wald (1947)에 의해 이론적 배경이 완성되었고, Armitage (1969)에 의해 일반화되었으며 축차확률비 검정이나 집단 축차검정법 등으로 발전하게 되었다.
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참고문헌 (8)

  1. 이성진 (2005). 인터넷 쇼핑몰의 구매모델에 관한 연구. , 10, 199-204. 

  2. 이찬 (2007). 인터넷 쇼핑몰의 성과모형에 관한 연구. , 12, 281-290. 

  3. 조남재, 송길영 (1998). 기업 배경에 따른 사이버쇼핑몰 경영전략: 비교사례연구. , 3, 117-136. 

  4. 하성호, 백경훈 (2004). 백화점 고객의 구매 분석 및 고객관계관리 전략 적용. , 21, 66-69. 

  5. Armitage, P. (1969). Sequential analysis in therapeutic trials. Annual Review of Medicine, 20, 425-430. 

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  6. Lee, K. W. and Park, H. C. (2008). Application of k-means clustering for association rule using measure of association. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 19, 925-936. 

    원문보기 상세보기

  7. Park, H. C. (2008). The proposition of conditionally pure confidence in association rule mining. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 19, 1141-1151. 

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  8. Wald, A. (1947). Sequential analysis, Wiley, New York. 

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