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논문KCI 등재

패션상품의 온라인 이미지 정보를 활용한 소비자 구매 행동 분석

Analysis of Consumer Purchasing Behavior Using Online Images of Fashion Products

이혜원|이진아|이현석|이상원
한국생산관리학회 (The Korean Production And Operations Management Society)|2022.02|한국생산관리학회지 (Journal of the Korean Production and Operations Management Society)|제33권 제1호|pp. 115-138

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군집분석이미지 데이터Image Data의류 산업소비자행동이커머스ClusteringFashion IndustryConsumer BehaviorE-Commerce
주제분류경영학

초록

빠르게 성장하는 온라인 시장에서 소비자는 사진에 담긴 상품의 이미지를 통해 정보를 얻는다. 그러나 이미지 정보를 활용하여 소비자의 구매 행동을 분석하려는 시도는 다소 제한적이었다. 본 연구는 인공지능의 이미지 분석 기술로 얻어진이미지 데이터를 활용하여 소비자의 구매 행동에 대한 이해를 높이고자 하였다. 구체적으로 상품의 이미지 속성 및 판매가격을 기반으로 상품을 군집화하고, 해당 군집에 속한 상품을 구매한 소비자의 모든 구매 데이터를 분석하여 각 군집 별소비자의 구매 특성 차이를 연구하였다. 국내 대표 온라인 쇼핑업체로부터 받은 2021년 3월부터 7월 중 판매된 16,462 개의 원피스 이미지 데이터와 해당 원피스를 구매한 182,108명의 4,248,396건의 모든 상품 구매 데이터가 분석에 사용되었다. 이미지 속성 분석의 결과 원피스를 3개의 군집으로 나누었고, 동일 기간 해당 원피스를 구매한 소비자의 구매 데이터를 바탕으로 군집별 소비자간 유의미한 특징을 파악하였다. ‘럭셔리 커리어우먼룩 선호형’ 소비자는 타 군집의 소비자대비 1회 구매 시 지출하는 총액이 크며, 비교적 가격대가 높은 가전제품, 명품, 백화점 카테고리에 속하는 상품의 구매비중이 높았다. 한편 ’편안한 일상룩 선호형’과 ‘화려한 페미닌룩 선호형’은 ‘럭셔리 커리어우먼룩 선호형’ 대비 가격민감도가 낮았다. 이는 주로 식품처럼 시의 적절성이 중요한 물품을 구매했기 때문으로 보인다. 상품의 이미지를 활용하는 소비자의 구매 행동을 분석하는 본 연구의 방법론은 다른 온라인 쇼핑업체에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In the fast growing online e-commerce context, consumers seek detailed information through countless online images about product. Although the images contain valuable information about consumer purchasing behaviors, its usage has been limited due to a lack of data. Using image data extracted via the Artificial Intelligence technology, this paper aims to enhance our understanding about consumer purchasing behaviors. We applied a clustering method to the price and image data of 16,462 women’s dresses sold in prominent Korean e-commerce platform from March 1 to July 31, 2021. Furthermore, we analyzed 4,248,396 purchase history of 182,108 consumers who bought these dresses during the study period. We identify three clusters, named ‘Luxury Career Women Style’, ‘Comfortable Casual Style’, and ‘Fancy Feminine Style’, based on the image information and discover distinctive purchasing behaviors of each cluster.

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