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[국내논문] 인터넷 쇼핑몰 니즈 분석 시스템의 설계 및 구현
A Design and Implementation of Needs Analysis System in Internet Shopping Mall 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.9, 2015년, pp.2073 - 2080  

박성훈 (Department of Computer Engineering, Dong-eui University) ,  김진덕 (Department of Computer Engineering, Dong-eui University)

초록
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온라인에서 제품을 고르고 실질적인 구매는 오프라인에서 이루어지는 역 쇼루밍이 급격히 늘고 있다. 역 쇼루밍이 늘고 있다는 것은 이미지와 설명을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 사용자 분석에 한계가 있음을 의미한다. 따라서 대형 온라인 쇼핑몰은 고객 맞춤형 쇼핑정보를 제공하고 있으나, 단순히 고객이 검색하거나 구매한 상품을 나열하여 제공하여 준다. 따라서 사용자의 다양한 요구를 분석하고 적용할 수 있는 온라인 쇼핑몰이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 니즈분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 정의 모듈과 후기 분석 모듈로 구성되어 있다. 전자는 두 개의 상품을 지정하고 개인별 사용자 선호도를 수집하며, 후자는 저장된 데이터베이스 사전을 이용하여 구매 상품의 후기를 분석한다. 구현된 시스템은 개별 사용자의 요구를 충족하는 상품을 추천할 수 있음을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Even though users choose goods they want to buy in on-line shopping malls, real purchase is often performed in off-line shopping malls. It is called reverse showrooming. It means that users' analysis of goods based on images and description of internet shopping malls has limitation. Thus, large-scal...

주제어

#니즈분석   #모바일 시스템   #사용자 지정 선호도   #데이터베이스 사전  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 그러나 대다수의 쇼핑몰들은 고객이 구매하거나, 보았던 상품을 단순히 나열하는 것에 그치고 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 고객의 니즈분석을 제안하고 모바일 쇼핑몰에 적용한다.
  • 또한 후기 분석의 결과를 보정하기 위하여 후기 작성에 앞서 상품에 대한 별점을 평가할 수 있는 방법을 고안하였다. 다음의 과정을 거쳐 사용자의 선호도가 수치화 된다.
  • 본 논문에서는 사용자의 니즈를 분석함에 있어 신뢰도를 향상시키기 위한 방안으로 상품에 대한 후기를 등록 할 때 배송 및 상품에 대한 만족도를 별점으로 평가할 수 있는 방법을 추가하였다.
  • 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서 적용 가능한 니즈분석 시스템을 제안하였다. 기존 구매 내역을 단순히 나열하는 방식에서 벗어나 쇼핑몰 사용자의 여러 가지 데이터들을 활용하여 사용할 수 있는 시스템이다.
  • 기능에 불과하였다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 사용자가 상품 구매 시 취하는 여러 행동(상품 카테고리 선택, 선호 상품 체크, 리뷰 작성, 상품 구매)들을 통하여 누적된 로그 데이터를 분석하여 사용자 개인에게 맞는 상품들을 추천해줌으로써 상품 구매율을 향상시킬 수 있도록 하였다.
  • 해당 상품의 후기에는 몇몇 단어들이 주로 사용되는것을 발견하고, 이 단어들의 가중치를 조정하여 신뢰도를 향상시키고자 하였다.
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참고문헌 (9)

  1. Su Yeon Oh, “Catch the showrooming jok“ Marketing 48th, Vol.3, pp.60-63, 2015. 

  2. Sun Hyoung Kim, “Identification of Internet Customer Purchase Pattern Using Web Mining Techniques”, The Graduate School of Hannam University. 

  3. Jung Hee Jang, “Qualitative study on how purchasing fashion products in online shopping mall influences on consumer’s attitude toward purchasing”, The Graduate School of Design, Kookmin University. 

  4. Na Ri Park, “A Study on the Effects of Delivery Service Quality on Customer Satisfaction in Internet Apparel Shopping Mall”, The Graduate School of Chungang University. 

  5. Yong Min Park, “Construction of Korean test collection for social media text sentiment analysis” KIISE, Vol.39, pp. 118-120, 2012. 

  6. Jae Young Chang “A Sentiment Analysis Algorithm for Automatic Product Reviews Classification in On-Line Shopping Mall”, Hansung University. 

  7. Ahn Hee Lee, “Needs Implementation for SCS“, KIICE, Vol.19, pp. xx-xx, 2015 

  8. Sung Hoon Park, “Analysis of Consumer Preferences based on Integration of External Social Network with Internal Group” KIICE, Vol.19, pp. xx-xx, 2015. 

  9. Xiaowen Ding, and Bing Lui, “The Utility of Linguistic Rules in Opinion Mining,” SIGIR, pp. 811-812, 2007. 

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