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온라인 리뷰의 경제적 효과, 유용성과 유용성 투표수에 영향을 주는 결정요인
The Determinant Factors Affecting Economic Impact, Helpfulness, and Helpfulness Votes of Online 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.13 no.1, 2014년, pp.43 - 55  

이상재 (세종대학교 경영대학 e-비즈니스 전공) ,  최준연 (세종대학교 디지털콘텐츠학과) ,  최진호 (세종대학교 경영학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

More and more people are gravitating to reading products reviews prior to making purchasing decisions. As a number of reviews that vary in usefulness are posted every day, much attention is being paid to measuring their helpfulness. The goal of this paper is to investigate firstly various determinan...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • [3] 및 Pan and Zhang[20] 등의 유용성의 결정변수에 관한 기존의 연구결과를 지지하거나 확장했다고 볼 수 있다. 본 논문은 각 결정변수에 대한 이론적 근거를 검증하는 가설검증논문이라기 보다는 각 결정변수의 직접적인 영향 및 상품타입을 도입함으로써 각 결정변수가 어떻게 종속변수에 미치는 영향이 달라지는지를 제시하는 귀납적 분석을 위한 연구이다. 따라서 판매량, 유용성, 유용성 투표수의 개별 결정요인에 대한 이론적 근거를 토대로 한 개별변수들의 가설검증에 대한 부분은 추후의 연구에서 다루어 질 수 있을 것이다.
  • 유용성과 유용성 투표수를 구분하여 분석하는 이유는 총 투표수가 아주 적은 경우에는 유용성이 상품의 실제 유용성을 나타내는데 한계가 있을 수도 있기 때문이다. 본 논문은 리뷰들의 유용성에 대한 상품 데이터, 리뷰 특징들 그리고 구문의 특징들을 포함하는 결정변수의 영향을 조사하였다. 본 논문은 결정변수들, 판매량, 유용성 등에 대한 데이터를 아마존닷컴으로부터 공개적으로 추출하여 사용하였다.
  • 본 논문은 어떤 리뷰의 유형이 사용자들에게 가장 유용한지 확인하려고 한다. 다른 조건이 동일할 때 더 유용한 리뷰들은 합리적인 길이를 가지고, 읽기 쉬우며, 철자와 문법 오류들이 없는 리뷰이고 그리고 읽기 어렵고 오류들이 있는 다른 리 뷰들과 비교하였을 때 영향력이 있다.
  • 그러므로, 아마존닷컴의 상품판매량의 랭크의 로그는 상품 수요의 로그의 대체변수(proxy)로 사용될 수 있다. 본 논문은 어떤 유형의 리뷰가 판매량에 중요한 영향을 끼치는지를 조사하려고 한다. 아마존의 판매량 랭크는 수요의 대리변수로써 제공될 수 있다.
  • 본 논문의 결과는 리뷰들을 상품제조자들에게 보여주기 위한 순위 제도를 제안하기 위해 사용될 수 있다. 판매량과 매우 관계있는 리뷰들은 제조자들에게 처음으로 보여지는 리뷰들로 구성된다.
  • 본 연구의 결과들은 실무자들이 온라인 리뷰 사이트의 중요한 특성들을 정의하는데 기초들을 제공한다는 점에서 실무자들에게 시사점을 제공한다. 마케팅매니저들은 유용한 리뷰들을 제공하고 이 연구에서 중대하게 제안되는 특징들을 가진 리뷰사이트들에 집중해야만 한다.
  • 연구되지 않은 주제 중 하나는 소비자들에게 구매결정을 하게하는 과정에 영향을 미치는 소비자들의 리뷰들의 특성이다. 유용성 혹은 상품매출에 대한 고객의 인지된 위험에 영향을 미치는 상품 타입의 중요성[19, 24]을 고려해서, 본 연구는 상품 타입(탐색재 및 경험재)의 조절효과를 검증함으로써 유용성 예측에 대한 이전의 연구들을 확장시키고자 하였다. 즉, 상품타입이 상품매출, 리뷰의 유용성, 유용성(유용하다고 평가한) 투표수에 미치는 조절효과를 검증하였다.
  • 본 논문은 결정변수들, 판매량, 유용성 등에 대한 데이터를 아마존닷컴으로부터 공개적으로 추출하여 사용하였다. 이로써 본 논문은 몇몇 리뷰들은 적거나 전혀 유용성 투표를 받지 못하는 반면에 다른 리뷰들은 많은 유용성 투표를 받는지 이유를 조사하고자 한다. 본 논문의 연구 결과는 유용한 온라인 리뷰를 확인하고, 리뷰 사이트를 효과적으로 디자인하는 것을 지원할 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
탐색재와 경험재란? 소비자 리뷰들을 통해서 구매대안들에 대한 정보를 찾아내는 능력을 제고하고 소비자들이 더 나은 구매결정을 하는 것이 지원될 수 있다. 탐색재는 소비자들이 구매이전에 상품 질에 대한 정보를 얻을 수 있는 상품들이다. 반면에 경험재는 상품 질을 평가하기 위해서 샘플링이나 구매가 요구되는 상품들이다[19]. 탐색재의 예들은 컴퓨터, 카메라를 포함하며 경험재의 예들은 알코올 음료 그리고 음악들을 포함한다.
온라인 소비자들의 리뷰가 상품 등급보다 구매 과정에서 더 유용한 이유는? 온라인 소비자들의 리뷰들은 회사 또는 제삼자 웹사이트들에 게재된 상품 평가들로써 정의될 수 있다. 대부분의 존재하는 추천 사이트들은 “별 순위” 등급과 함께 상품들의 순위만을 제공하기 때문에 사용자들은 리뷰 문장들이 내포하는 ‘실재 의미들’ 그리고 리뷰작성자의 구체적인 상품에 대한 감정들, 경험들 그리고 의견들을 이해하지 못할 수 있다. 그러므로 상품 리뷰들은 잠재적인 소비자들이 구매결정을 하는데 상품 등급보다 더 유용하다.
소비자들은 탐색재와 경험재를 구매하기 위해 무엇을 활용하는가? 그리고 경험재는 주관적이고 비교하기 어려운 중요한 요소로써 품질을 평가한다. 소비자들은 탐색재와 경험재에 해당하는 상품에 대한 구매결정을 돕기위해 온라인 리뷰를 사용한다[19].
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참고문헌 (29)

  1. Aciar, S., D. Zhang, S. Simoff, and J. Debenham, "Informed recommender : Ba sing recommendations on consumer product reviews", IEEE Intelligent Systems, Vol.22(2007), pp.39-47. 

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  3. Baek, H., J. Ahn, and Y. Choi, "Helpfulness of online consumer reviews : readers' objectives and review cues", International Journal of Electronic Commerce, Vol.17, No.2(2012-2013), pp.99-126. 

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  5. Chevalier, J. A. and D. Mayzlin, "The effect of word of mouth on sales : online book reviews", Journal of Marketing Research, Vol.43, No.3(2006), pp.345-354. 

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  9. Duan, W., B. Gu, and A. B. Whinston, "The dynamics of online word-of-mouth and product sales : an empirical investigation of the movie industry", Journal of Retailing, Vol.84, No.2(2008), pp.233-242. 

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  25. West, D., S. Dellana, and J. Qian, "Neural network ensemble strategies for financial decision applications", Computers and Operations Research, Vol.32(2005), pp.2543-2559. 

  26. Yoon, Y., T. Guimaraes, and G. Swales, "Integrating artificial neural networks with rule-based expert systems", Decision Support Systems, Vol.11(1994), pp.497-507. 

  27. Yuen, C. W. M., W. K. Wong, S. Q. Qian, L. K. Chan, and E. H. K. Fung, "A hybrid model using genetic algorithm and neural network for classifying garment defects", Expert Systems with Applications, Vol.36, No.2(2009), pp.2037-204. 

  28. Zhang, R. and T. Tran, "Helpful or unhelpful : a linear approach for ranking product reviews", Journal of Electronic Commerce Research, Vol.11, No.3(2010), pp. 220-230. 

  29. Zhang, Z., "Weighing stars : Aggregating online product reviews for intelligent ecommerce applications", IEEE Intelligent Systems, Vol.23(2008), pp.42-49. 

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