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e-커머스 기업의 고객서비스 쿨트랜드 발견: 사회네트워크분석 NodeXL 활용
Discovering Customer Service Cool Trends in e-Commerce: Using Social Network Analysis with NodeXL 원문보기

Information Systems Review, v.13 no.1, 2011년, pp.75 - 96  

이창균 (한국외대 경영정보학과) ,  성민준 (한국외대 경영정보학과) ,  이윤배 (한국외대 경영정보학과)

초록
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본 연구는 e-Commerce 산업의 미래 트랜드를 예측하기 위해 Coolhunting을 실시하였다. Coolhunting은 사회네트워크 분석을 통해 트렌드세터를 발견하고 이들의 집단지성을 통해 미래 트랜드인 Cool Trends를 읽어내는 방법이다. Coolhunting은 사회네트워크분석을 통해 실시되는데 본 연구에서는 사회 네트워크 분석 Tool 중 NodeXL을 활용하였다. e-Commerce 산업의 Cool Trends를 발견하기 위해 e-Commerce 기업, 상품, 고객서비스 유형, 고객응대직원, 고객간의 산업네트워크 연구모형을 설계하였다. 연구모형을 통해 e-Commerce 산업의 흐름을 분석하고, 네트워크 영향력을 나타내는 사이중앙값과 페이지랭크값 분석을 통해 트렌드세터들의 특성을 파악하였다. 본 연구의 결과 e-Commerce 산업 네트워크는 혼돈형태에서 현재 집단지성형태의 네트워크로 변화되고 있었다. 네트워크 영향력에 대한 분석결과 e-Commerce 시장의 Cool Trends가 VIP, 우수, 관리등급의 여성고객(트렌드세터)들을 중심으로 집단지성을 통한 상거래인 소셜커머스 시장이 활성화 될 것이고, 소셜커머스에서는 소비자들에게 시맨틱한 소비를 촉진시키고, 상품군 중 화장품/미용기구/향수 상품군에서 고객 들의 구매력이 집중될 것이라는 것을 발견하였다. 본 연구결과를 통해 e-Commerce 기업이 취해야 할 전략적 방향성을 제언하였고, 국내 e-Commerce 기업들에게 있어서 지속적 성장이 이루어지고, 고객들에게 있어서는 양질의 서비스가 제공되기를 바란다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research uses coolhunting to predict the future trend of e-Commerce industry. Coolhunting is a method to take Cool Trends which are the future trend through social network analysis for discovering the trendsetter and its collective intelligence. Coolhunting is generally carried out by social ne...

주제어

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