$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

상권별 편의점 도시락 판매 전략에 관한 연구
A Study on the Lunch Box Promotion of Convenience Store by Commercial Areas 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.6, 2019년, pp.77 - 91  

최성욱 (삼육대학교 경영정보학과) ,  신용재 (삼육대학교 경영정보학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 편의점 도시락 판매 전략을 수립하기 위하여 4개의 상권에 위치한 편의점에서 획득된 POS 자료를 바탕으로 연관성규칙 방법을 이용하여 분석을 진행하였다. 이를 위해 분석에 사용된 자료를 도시락이 가장 많이 판매되는 시간대인 오전 6시부터 8시까지와 오후 17시부터 19시까지의 시간대별로 그리고 상권별편의점으로 구분하여 분석하였다. 분석 결과 일반적으로 도시락과 함께 판매되는 상품들을 유음료, 음료 그리고 면과 같이 도시락과 함께 식사할 수 있는 제품들이 주를 이루었고 이것들은 상권이나 시간대에 차이가 없이 판매되고 있었다. 반면, 이외의 상품들을 오전 시간대와 오후 시간대 그리고 편의점이 위치한 상권별로 도시락과 함께 판매되는 상품의 종류와 개수가 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과와 접근 방법은 편의점뿐만 아니라 사회 문화적 변화에 따라 변화하는 상품이나 서비스의 수요를 특성을 발견하고 이에 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to establish a sales strategy for convenience store lunches, this study conducted analysis using association rules based on POS data obtained from convenience stores located in four commercial districts. For this purpose, the data used in the analysis were divided into the time zones from 6...

주제어

#편의점   #도시락   #상권   #연관성 규칙   #데이터마이닝  

표/그림 (17)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
1인 가구 증가와 같은 사회적 변화로 인한 도소매업의 변화는? 1인 가구 증가와 같은 사회적 변화는 외식문화의 변화를 가지고 오면서 도소매업의 변화를 이끌고 있다. 이에 따라 하루 880만이 이용하는 것으로 예상되는 국내 편의점 업계는 이러한 변화에 따라 고객들을 만족시킬 수 있는 다양한 콘셉트를 가지고 여러 메뉴의 제품들을 출시하며 경쟁하고 있다[6].
연관성 규칙이란 무엇인가? 연관성 규칙은 데이터마이닝 기법 중 하나로 구매행위에 있어서 특정항목과 다른 항목 간에 연관관계가 있는지를 찾아보는 것이다. 연관규칙기법은 다른 데이터마이닝 기법들에 비해 단순하지만 쉽게 적용이 가능하면서 의미 있는 정보를 제공한다.
간편식품 매출의 증가는 무엇에 대한 결과인가? 이 처럼 가맹점 수의 증가와 편의점의 가파른 성장은 편의점 창업을 원하는 지원자의 증가, 간편 식품 매출 증대에 따른 것으로 볼 수 있다. 이러한 간편식품 매출의 증가는 1인가구의 증가에 따라 편의점이 1인가구의 라이프 스타일과 맞물려 나타난 결과로 해석되며, 편의점 매출의 38.6%를 차지하면서 편의점 매출 성장에 기여하고 있다[2].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (19)

  1. National Statistical Office 2017. (http://kostat.go.kr/portal/korea/kor_nw/2/11/2/index.board?bmoderead&bSeq&aSeq365417&pageNo1&rowNum10&navCount10&currPg&sTargettitle&sTxt) 

  2. K. Lee & S. I Kim. (2018). Case Study for the Elderly Welfare Center for the Aging Society, Journal of the Korea Convergence Society, 9(7), 177-183. DOI : 10.15207/JKCS.2018.9.7.177 

  3. S. W. Choi & Y. S. Ra. (2013). Influence of purchase motivation and selection attributes of HMR on repurchase intention according to lifestyles. Culinary science and hospitality research, 19(5), 296-311. DOI : 10.20878/cshr.2013.19.5.024024024 

    crossref

  4. L.I. Chung, H. Y. Lee & I. Ynag. (2007). Preference, Satisfaction, and Repurchase Intention of Consumers for Home Meal Replacements(HMR) by Product Categories, Korean J Food Cook Sci, 23(3), 388-400. UCI : G704-000460.2007.23.3.007 

  5. Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corporation. (2017). Processed Food Subdivision Market Status.Simplified Market 2017. 

  6. Money Today, April 05, 2018. http://news.mt.co.kr/mtview.php?no2018040514450577915 

  7. K. S. Hwang & C. H. Lee. (2014). Analysis on the Effects of Location Factors on Sales of Convenience Stores -Comparative Analysis on Busan and Gyeong-nam Region-, Journal of Digital Convergence, 12(12), 129-137 DOI : 10.14400/JDC.2014.12.12.129 

  8. L. D. Lee, C. H. Lee & S. Kang (2010) The Study of Site Factors Affecting the Sales of Convenience Stores, Journal of the Korea Real Estate Analysts Association, 16(4), 53-77. UCI : G704-001613.2010.16.4.001 

  9. Y. N. Choi & E. C. Chung, (2012). Locational Factors and Financial Performance of Convenient Stores: The Case of Convenient Stores in Western Seoul Metropolitan Region, Review of Real Estate and Urban Studies, 5, 81-95. 

  10. Y. R. Kim & S. J. Beak. (2018). A Study on the Location Determinants for the Sales of Railroad Convenience Stores - With Focus on the Convenience Store "Storyway" -, Korea Real Estate Review, 28(1), 7-21. 

  11. S. H. Lee & D. W. Lee. (2018). A Study on ICT Technology Leading Change of Unmanned Store PDF icon, Journal of Convergence for Information Technology, 8(4), 109-114. DOI : 10.22156/CS4SMB.2018.8.4.109 

  12. J. Kim, Y. S. Kim & Y. J. Jeon. (2017). The Effects of the Convenience Store Lunch-box Selection Attributes on Satisfaction and Behavioral Intentions, Journal of Tourism and Leisure Research, 29(7), 353-370. 

  13. I. S. Woo, C. W. Kim & B. K. Koo. (2016). The Also Impact on the purchase of a lunch box, select the properties according to the type of Food Related Life Style : Focused on Busan, Journal of Tourism and Leisure Research, 28(12), 321-334. UCI : G704-000823.2016.28.12.007 

  14. Y. J. Hwang & S. B. Lee. (2016). The effects of brand image, quality level, and perceived valueon brand credibility and purchase intention: A comparative study between PB lunch boxes from convenience stores and brand lunch boxes, International Journal of Tourism and Hospitality Research, 30(11), 199-217. DOI : 10.21298/IJTHR.2016.11.30.11.199 

  15. J. K. Bae & J. Kim. (2007). Integration of Heterogeneous Models with Knowledge Consolidation, Korean Management Science Review, 24(2), 177-196. UCI : G704-000239.2007.24.2.005 

  16. H. Ahn, I. K. Han & K. Kim. (2006). The Product Recommender System Combining Association Rules and Classification Models: The Case of G Internet Shopping Mall, Information Systems Review, 8(1), 181-201. UCI : G704-001116.2006.8.1.009 

  17. T. S. Jeong, Y. J. Shin & M. S. Yim. (2012). A Study on Promotion Strategy of Categorized Mobile Apps using Datamining, Journal of Digital Convergence, 10(5), 339-349. UCI : G704-002010.2012.10.5.038 

  18. J. W. Kim & K. M. Lee. (2000). Application of Market Basket Analysis to Personalized Advertisements on Internet Storefront, Korean Management Science Review, 17(3), 19-30. 

  19. S. Y. Chung & S. T. Kwon. (2008). Development of the Drop-outs Prediction Model Using Association Rule and Decision Tree, Journal of Korean Institute of Information Technology, 6(5), 202-210. UCI : G704-001947.2008.6.5.005 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로