현재 대부분의 쇼핑몰들은 관리자의 주관에 따라 상품배열과 제안을 획일적이며 포괄적으로 제시하기 때문에 모든 개인에게 만족을 주지 못한다. 오히려 모두 비슷한 형태로 쇼핑몰이 선택의 기준이 아닌 가격 비교만이 상품 구매에 결정적인 역할을 할 뿐이다. 쇼핑몰에서 고객의 구매성향은 세대별, 성별, 소득별, 직업별, 취미생활 등에 따라 그룹으로 구분해서 볼 때 서로 다르게 나타나며, 개인마다 관심분야와 실제 구매력도 다르다. 또한 경제원리에 따라 환경요인인 유행, 계절과 환경변수인 천재지변 등을 바탕으로 좀 더 빠른 판매전략 수립과 구현은 소비자의 구매력을 극대화 시킬 것이다. 본 논문에서는 고객의 성향을 지속적으로 분석 업데이트 하여 그룹으로 나누고 최적의 상품을 자동으로 구성할 수 있으며 환경변수에 따른 판매자의 전략을 가미한 지능형 쇼핑몰을 설계 및 구현하였다.
현재 대부분의 쇼핑몰들은 관리자의 주관에 따라 상품배열과 제안을 획일적이며 포괄적으로 제시하기 때문에 모든 개인에게 만족을 주지 못한다. 오히려 모두 비슷한 형태로 쇼핑몰이 선택의 기준이 아닌 가격 비교만이 상품 구매에 결정적인 역할을 할 뿐이다. 쇼핑몰에서 고객의 구매성향은 세대별, 성별, 소득별, 직업별, 취미생활 등에 따라 그룹으로 구분해서 볼 때 서로 다르게 나타나며, 개인마다 관심분야와 실제 구매력도 다르다. 또한 경제원리에 따라 환경요인인 유행, 계절과 환경변수인 천재지변 등을 바탕으로 좀 더 빠른 판매전략 수립과 구현은 소비자의 구매력을 극대화 시킬 것이다. 본 논문에서는 고객의 성향을 지속적으로 분석 업데이트 하여 그룹으로 나누고 최적의 상품을 자동으로 구성할 수 있으며 환경변수에 따른 판매자의 전략을 가미한 지능형 쇼핑몰을 설계 및 구현하였다.
Most of current shopping malls do not satisfy everyone because they present arrangements of goods and suggestions uniformly and comprehensively according to the thinking of their managers. On the other hand not the standard of selection but the comparison of price plays a decisive role of the purcha...
Most of current shopping malls do not satisfy everyone because they present arrangements of goods and suggestions uniformly and comprehensively according to the thinking of their managers. On the other hand not the standard of selection but the comparison of price plays a decisive role of the purchase of goods as similar form each other. When classifying into groups according to generations, gender, income, job, hobby, etc. the propensity of purchase is showed differently and the interest and real purchasing power of the individual is different in shopping malls. It also will maximize the purchasing power of customers to make and implement the sales strategy more quickly as the basis of fashion and season of environmental factors and natural calamity of environmental variable according to the economic principle. This paper concentrates on the design and implementation of intelligent shopping mall that is added the sales strategy according to environmental variable and can not only analysis, update and classify the propensity of purchase continuously but also construct optimal goods automatically.
Most of current shopping malls do not satisfy everyone because they present arrangements of goods and suggestions uniformly and comprehensively according to the thinking of their managers. On the other hand not the standard of selection but the comparison of price plays a decisive role of the purchase of goods as similar form each other. When classifying into groups according to generations, gender, income, job, hobby, etc. the propensity of purchase is showed differently and the interest and real purchasing power of the individual is different in shopping malls. It also will maximize the purchasing power of customers to make and implement the sales strategy more quickly as the basis of fashion and season of environmental factors and natural calamity of environmental variable according to the economic principle. This paper concentrates on the design and implementation of intelligent shopping mall that is added the sales strategy according to environmental variable and can not only analysis, update and classify the propensity of purchase continuously but also construct optimal goods automatically.
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문제 정의
한다. 고객을 세분화하는 목적은 고객 개개인별로 차별화 돤 서비스를 제공하는 데 있다. 이단계에서는 고객의 욕구에 따라 고객을 차별화된 그룹으로 세분화하고 이들의 요구에 맞는 내용 올 구성함으로써 재방문을 유도한다.
본 논문에서는 고객들의 동적인 활동을 통계적으로 분석하여 제품군에 따른 가중치와 고객을 계충으로 나누어 효과적인 상품 진열을 동적으로 구성할 수 있는지 눙형 쇼핑몰 시스템을 설계 및 구현하였다.
웹사이트를 방문하는 고객이 누구인지를 확인하는 단계로서 일대일 마케팅 올 위한 기본적인 정보를 수집하는 데 목적이 있다. 웹상에서 고객이 누구인지를 파악하는 방법으로는 쿠키를 이용하는 방법과 방문 고객을 둥록시키는 방법이 있다.
즉 일대일 마케팅을 통해 고객과의 신뢰를 증진시키고 고객이 관리하게 거래를 할 수 있도록 서비스를 제공함으로써 수익성을 증대시키는 데 목적이 있다.
가설 설정
여기서 파레토 법칙이란 이탈리아의 경제학자였던 파레토가 주장한 법칙으로 상위 20% 사람이 80%의 부를 소유하게 된다는 경험적 법칙을 의미한다.이 법칙을 인터넷 쇼핑몰에 적용하여 상품을 구매한 고객은 단순히 상품을 구경한 고객보다 관심도가 4배 높은 것으로 가정하였다. 따라서 구매 기록과 접속 기록간에 4:1 비율로 가중치를 부여하였다.
제안 방법
유도할 수 있다. 또한 빠른 변화에 대처하기 위해서 전략적인 상품 제시로 자동 시스템의 문제점을 보완하였다.
또한 판매자의 전략을 추가하여 판매자의 경영능력 올 발휘하도록 설계하였다.
본 논문은 쇼핑몰 고객의 정적 정보인 세대별, 성별, 직업별, 취미별로 계층을 형성하고 동적 정보인 구매, 접속기록 등을 이용하여 개인별, 계충별 데이터베이스를 형성하여 동적으로 화면을 구성할 수 있는 고객지향형 지능형 쇼핑몰 시스템을 설계하였다. 또한 판매자의 전략을 추가하여 판매자의 경영능력 올 발휘하도록 설계하였다.
사용자의 접속 기록을 분석하여 고객 ID 페이지 URL, 고객의 행동(상품의 구매, 페이지 방문)으로 분류하여 가중치를 부여한다. 구매 기록과 접속기록 간의 가중치는 파레토의 80:20 법칙에 근거하여 생성하였다.
대상 데이터
본 쇼핑몰은 Linux, MySQL, PHP 언어를 이용하여 구현하였으며, 상품은 일반 스포츠용품 쇼핑몰의 제품을 가지고 만들어 졌다.
이론/모형
분류하여 가중치를 부여한다. 구매 기록과 접속기록 간의 가중치는 파레토의 80:20 법칙에 근거하여 생성하였다. 여기서 파레토 법칙이란 이탈리아의 경제학자였던 파레토가 주장한 법칙으로 상위 20% 사람이 80%의 부를 소유하게 된다는 경험적 법칙을 의미한다.
성능/효과
본 시스템의 구현 결과, 고객이 구매하고 관심 있는 상품군을 중심으로 제품이 제시되었고 같은 계충에 속한 사람들이 관심 있는 제품까지 제시함으로써 구매력을 높여 고객의 충성도를 증가시키는 효과가 있었다.
후속연구
앞으로의 과제로는 계충간의 연관성, 계충과 제품 간의 연관성, 제품 간의 연관성을 더욱 면밀히 분석하여 제시하는 보다 지능적인 쇼핑몰을 개발 연구와 좀 더 많은 실험과 개선사항이 필요하다.
제안된 시스템 온 고객을 세분화 및 차별화 하여 고객 지향 맞춤형 서비스를 제공할 수 있어 재 방문을 유도할 수 있다. 또한 빠른 변화에 대처하기 위해서 전략적인 상품 제시로 자동 시스템의 문제점을 보완하였다.
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