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표제지
목차
국문초록 9
제1장 서론 10
제1절 연구의 배경 및 목적 10
제2절 연구의 범위 및 구성 12
제2장 이론적 배경 14
제1절 면세점의 이론적 배경 14
1. 면세점의 개요 14
2. 면세점 산업의 현황 17
3. 인터넷면세점의 개념 및 특징 26
4. 인터넷 면세점 관련 선행 연구 분석 29
제2절 추천시스템의 이론적 배경 30
1. 추천시스템의 개념 30
2. 추천시스템의 유형 및 특징 31
3. 연관규칙기법 기반 추천시스템 관련 선행 연구 분석 40
제3절 기존 연구와의 차별성 41
제3장 연구 방법 42
제1절 자료의 구성 42
제2절 연관규칙 구성 및 연구 방법 44
제4장 실증 분석 46
제1절 연관규칙 도출 결과 46
제2절 고객 프로파일에 따른 연관규칙 분석 47
1. 국적에 신뢰도 변화 47
2. 성별에 따른 신뢰도 변화 48
3. 연령대에 따른 신뢰도 변화 49
제5장 결론 및 시사점 51
제1절 연구의 요약 51
제2절 연구의 시사점 52
제3절 연구의 한계와 향후 연구방향 53
참고문헌 55
〈표 1〉 사전면세점과 사후면세점 비교 15
〈표 2〉 면세점 유형별 비교 16
〈표 3〉 연도별·형태별 면세점 운영 현황 16
〈표 4〉 지역별 면세점 운영 현황 (2018년 4월 기준) 17
〈표 5〉 지역별 면세점 시장 매출 추이 19
〈표 6〉 세계 면세점 시장 국가별 매출액 기준 시장점유율 순위 추이 20
〈표 7〉 2016년 세계 면세사업자 순위 21
〈표 8〉 국내 면세점 연도별 매출액 추이 21
〈표 9〉 국내 면세점 연도별 매출액 및 고객수 추이 22
〈표 10〉 2017년 면세점 유형별 매출액 22
〈표 11〉 2017년 면세점 점포별 매출 및 점유율 23
〈표 12〉 국내 면세점 상위 3사 인터넷면세점 매출 26
〈표 13〉 인터넷 면세점 현황 27
〈표 14〉 연관규칙 분석 결과의 판단 기준 38
〈표 15〉 카테고리 구성 42
〈표 16〉 고객 프로파일의 구성 43
〈표 17〉 국적별 거래건수 분포 43
〈표 18〉 성별 거래건수 분포 44
〈표 19〉 연령대별 거래건수 분포 44
〈표 20〉 추출된 데이터(예시) 44
〈표 21〉 연관성분석을 위한 기본 조건 45
〈표 22〉 연관규칙 분석 결과 46
〈표 23〉 국적에 따른 연관규칙 신뢰도 변화 47
〈표 24〉 성별에 따른 연관 규칙 신뢰도 변화 48
〈표 25〉 연령대에 따른 연관 규칙 신뢰도 변화 49
〈그림 1〉 세계 면세점 시장 규모 추이 18
〈그림 2〉 국내 면세점 상위 3사 시장점유율 추이 24
〈그림 3〉 인터넷면세점 연도별 매출 추이 25
〈그림 4〉 인터넷면세점 이용 절차 28
〈그림 5〉 추천시스템의 종류 32
〈그림 6〉 컨텐츠 기반 필터링 알고리즘 34
〈그림 7〉 기억 기반 협력 필터링 37
초록보기 더보기
국제 여행이 대중화됨에 따라 관련 산업 중 하나인 면세점 시장은 고속 성장하고 있다. 특히, 우리나라 면세점 시장 규모는 세계적으로 가장 큰 규모를 형성하고 있다. 하지만, 정보통신기술의 발달 및 스마트폰의 대중화로 고객의 구매 패턴이 변화하며, 오프라인 면세점 위주의 면세점 시장에서 인터넷면세점의 중요성이 점차 대두되고 있다. 실제로, 인터넷면세점이 국내 면세점 시장에서 차지하는 비중도 점차 늘어나고 있다. 그러나 인터넷면세점의 상품구색이 수만가지에 이르게 되며 고객은 다양해지는 상품 종류를 인지하지 못하거나, 상품에 대한 지식이 부족해 자신이 원하는 상품이 인터넷면세점에 존재해도 구매로 연결되지 않는 경우가 발생한다. 이에, 고객 개개인의 선호도를 파악해 적절한 상품을 추천해주어 구매로 연결시키기 위해 노력하고 있다. 하지만, 고객별 기호를 고려하지 않고 상품을 추천하게 된다면 그 효과는 반감될 것이다.
본 연구는 다양한 추천시스템 기법 중 연관규칙기법을 기반으로 SAS E-Miner를 이용하여 인터넷면세점 거래데이터를 분석하여 연관규칙을 도출하고자 하였다. 이후 각각의 연관규칙의 신뢰도가 국적, 성별, 연령대는 고객의 프로파일에 따라 어떻게 달라지는지 분석한 결과 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 분석 결과, 인터넷면세점 추천시스템을 연관규칙기법 기반으로 구현할 경우에는 고객의 국적, 성별, 연령대 등 프로파일을 반영하여 한다면 보다 더 정확한 추천시스템이 구현될 것이라 기대되며, 이는 곧 고객의 니즈를 충족하여 크로스셀링을 유도해 인터넷면세점 사업자의 매출 증대에도 기여할 것이다. 또한, 연관성분석 결과를 활용한다면 고객별 특성에 맞는 정교한 프로모션도 가능할 것으로 기대된다. 더 나아가 고객의 프로파일을 고려한 맞춤형 추천시스템을 구축해 인터넷면세점 이용 고객의 재방문을 높임일 수 있을 것이다. 더 나아가 구매 및 물류 측면에서도 연관성분석 결과를 활용한다면 매출 증대 및 비용 절감에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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