본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

온라인 패션쇼핑몰의 추천서비스 유형별 사용자 평가와사용의도 및 구매의도

User Evaluation, Usage Intention and Purchase Intention according to Recommendation Services in Online Fashion Shopping Mall

최선형|박병지
한국디자인트렌드학회 (Korea Society of Design Trend)|2018.11|한국디자인포럼 (Journal of Korea Design Forum)|제23권 제4호|pp. 139-149|DOI 10.21326/ksdt.2018.23.4.012

0

조회

0

다운로드

25

인용

0

참고문헌

키워드

추천서비스사용자 평가온라인 패션쇼핑몰
주제분류디자인

초록

연구배경 대부분의 온라인 패션쇼핑몰은 고객의 효율적인 구매의사결정을 돕기 위해 다양한 추천서비스를 제공하고 있다. 이러한 시점에 본 연구는 고객에게 적절한 추천서비스를 제공하기 위해 온라인 패션 쇼핑몰의 추천서비스 유형에 따른 소비자들의 평가, 사용의도 및 구매의도의 차이와 이들 간의 관련성을 파악하고자 하였다. 연구방법 설문지법을 이용하여 성인 여성을 대상으로 자료를 수집하여 총 277부를 최종분석에 이용하였다. 추천기법은 베스트셀러, MD , 내용기반, 협업필터링 추천서비스를 포함하였다. 연구결과 분석결과 추천서비스 사용자 평가요소는 새로움, 신뢰성, 편이성, 자기참조, 사회적 실재감, 전문성으로 구성되었으며, 추천서비스 유형별로 평가요소와 사용의도 및 구매의도에 유의미한 차이가 나타났다. 또한 서비스 사용의도와 추천상품의 구매의도에 미치는 추천서비스 평가요소를 분석한 결과, 사용의도에는 편의성과 신뢰성이, 구매의도에는 자기참조와 전문성, 새로움의 영향력이 다른 평가요소에 비해 크게 나타났다.결론 이들로 미루어 각 추천서비스에 따른 특성의 차이와 고객에 따른 추천서비스 유형의 차이를 근거로 향후 추천서비스 전략에 기여할 것이다.

Abstract

Background Most online fashion shopping malls provide various recommendation services to make efficient purchasing decisions. The purpose of this study is to investigate the differences of consumers' evaluation, intention and intention of purchasing intention of online fashion shopping mall and their relation to provide appropriate recommendation service to customers. Methods Data were collected from adult women using questionnaires and 277 copies were used for final analysis. Recommendation techniques include bestseller, MD, content-based, and collaborative filtering recommendation service. Result User evaluation factors of recommendation service consist of novelty, reliability, convenience, self-reference, social presence and expertise. There were differences in evaluation factors, usage intention, and purchase intention by recommended service types. As a result of analyzing the recommendation service evaluation factors on the usage intention and the purchase intention, convenience and reliability had a greater impact on usage intention, and self-reference, expertise, and novelty had greater influence on purchase intent than on other factors. Conclusion Based on these results, it will be helpful for providing future recommendation service strategy according to each recommended service.

참고문헌 (38)

  1. 강성민, "온라인 쇼핑몰 기반의 전자상거래에서 외적 정보가 구매 의사결정 과정에미치는 영향에 대한 실증적 연구", Journal of Information Technology Applications & Management, 14(4), pp.97~120 (2007), 한국데이터전략학회
  2. 김봉준, "온라인에서의 제품 평가정보가 소비자 구매의사결정에 미치는 영향에 관한 연구", 한국경영학회 통합학술발표논문집, 2007(8), pp.1~27 (2007)
  3. 박윤주, "추천기법별 고객 선호도 및 영향요인에 대한 분석: 전자제품과 의류군에 대한 비교연구", 경영정보학연구, 18(2), pp.59~77 (2016), 한국경영정보학회[DOI]
  4. 박지은, "고객의 개인적 경험, 취향과 관련된 상품을 추천하라", 석사, pp.2016
  5. 배정연, "상품의 최신성을 고려한 온라인 쇼핑몰의 추천 시스템에 관한 연구", 석사, MIS, pp.2004
  6. 서길수, "과업과 특성과 매체 경험이 인지된 매체 풍요도와 사회적 존재성에 미치는 영향", Asia Pacific Journal of Information Systems, 8(3), pp.119~134 (1998)
  7. 손기, "여행 애플리케이션의 사용자 경험 구성요인이 사용의도 형성과 사용행위에 미치는 영향", 기초조형학연구, 16(4), pp.333~343 (2015), 한국기초조형학회
  8. 송상일, "추천 시스템을 위한 사용자의 전문성 평가하기", 한국정보과학회 학술발표논문집, 38(2C), pp.100~103 (2011)
  9. 심선영, "SNS 구매후기는 누구의 마음을 움직이는가?：소셜 네트워크 서비스를 활용한 마케팅 전략 연구", 한국IT서비스학회지, 11(3), pp.103~127 (2012), 한국IT서비스학회
  10. 엄경순, "상품추천시스템의 빅데이터속성과 서비스특성이 소비자의 수용의도에 미치는 영향에 관한 실증적 연구", 박사, IT정책경영학과, pp.2014
  11. 이건호, "사례기반추론과 규칙기반추론을 이용한 e-쇼핑몰의 상품추천 시스템", 정보처리학회논문지D, 11(6), pp.1189~1196 (2004), 한국정보처리학회
  12. 이효주, "패션 소셜 큐레이션 커머스의 지각된 가치가 만족도, 검색의도 및 사용의도에 미치는 영향에 관한 연구", 석사, pp.2017
  13. 정기한, "오픈마켓에서 사용후기가 구매의도에 미치는 영향", 생산성연구: 국제융합학술지, 23(4), pp.353~378 (2009), 한국생산성학회[DOI]
  14. 정수연, "온라인 소매점의 신뢰단서에 관한 연구 : 오픈마켓 내 셀러 평가, 소비자리뷰, 고객 응대성을 중심으로", 한국경영정보학회 학술대회논문집, 2009(1), pp.104~110 (2009)
  15. 최선형, "제품편익과 제품동일시가 구매의도에 미치는 영향: 미추구성향의 조절효과를 중심으로", 복식문화연구, 24(4), pp.417~430 (2016), 복식문화학회[DOI]
  16. 채진미, "모바일 패션 쇼핑 특성이 소비자의 구매의도에 미치는 영향 - 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 적용 -", 한국의류산업학회지, 18(1), pp.38~47 (2016), 한국의류산업학회
  17. 최재원, "개인화 추천시스템의 사용자 평가에 대한 통합적 접근 : 시스템 성과와 사용자 태도를 기반으로", 한국전자거래학회지, 17(3), pp.85~103 (2012), 한국전자거래학회[DOI]
  18. "e-commerce 시장 규모와 성장폭" (2017)[URL]
  19. "알고리즘에 전문가 감각 결합해 대박 난 ‘스티치픽스’" (2017), 한경비즈니스[URL]
  20. Adomavicius, G., "Personalization Technologies : A Process-oriented Perspective", Communications of the ACM, 48(10), pp.83~90 (2005)
  21. Burnkrant, R. E., "Effects of Self-referencing on Persuasion", J. of Consumer Research, 22(1), pp.17~26 (1995)
  22. Choi, J., "The Influence of Social Presence on Customer Intention to Reuse Online Recommender Systems : The Roles of Personalization and Product Type", International Journal of Electronic Commerce, 16(1), pp.129~153 (2011)
  23. Cyr, D., "The Role of Social Presence in Establishing Loyalty in e-Service Environments", Interacting with Computers, 19(1), pp.43~56 (2007)
  24. Dorsch, M. J., "Consumer intentions to use a service category", Journal of Services Marketing, 14(2), pp.92~117 (2000)
  25. Fishbein, M., "Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research", pp.1~18 (1975), Addison-Wesley
  26. Fleder, D., "Blockbuster cultures next rise or fall : The impact of recommender systems on sales diversity", Management Science, 55(5), pp.697~712 (2009)
  27. Fouss, F., "Evaluating performance of recommender systems: An experimental comparison", Paper presented at the IEEE, ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, pp.2008[DOI]
  28. Geffen, D., "Consumer trust in B2C e-commerce and the importance of social presence：experiments in e-products and e-services", Omega, 32(6), pp.407~424 (2004)
  29. Herlocker, J. L., "Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems", ACM Transactions on Information Systems, 22(1), pp.5~53 (2004)
  30. Jannach, D., "Recommender Systems : An Introduction" (2010), Cambridge University Press
  31. Kumar, N., "Research note : the influence of recommendations and consumer reviews on evaluations of websites", Information Systems Research, 17(4), pp.425~439 (2006)
  32. Martin, R., "Social-influence Processes of Control and Change: Conformity, Obedience to Authority and Innovation" (2003), Sage
  33. Mathieson, K., "Predicting user intentions : comparing the technology acceptance model with the theory of planned behavior", Information systems research, 2(3), pp.173~191 (1991)
  34. Meyers-Levy, J., "Moderators of the Impact of Self-Reference on Persuasion", J. of Consumer Research, 22(4), pp.408~4236 (1996)
  35. Ohanian, R., "Construction and validation of a scale to measure celebrity endorsers’ perceived expertise, trustworthiness, and attractiveness", J. of Advertising, 19, pp.39~52 (1990)
  36. Resnick, P., "Recommender systems", Communications of the ACM, 40(3), pp.56~58 (1997)
  37. Sarwar, B., "Analysis of recommendation algorithms for e-commerce", Proceedings of ACM E-commerce 2000 conference, pp.158~167 (2000)
  38. Tam, K., "Understanding the impact of web personalization on user in formation processing and decision outcome", MIS Quarterly, 30(4), pp.865~890 (2006)

관련 논문AI추천

모바일 패션커머스의 구매여정별 개인화 추천서비스 사용자 평가와 구매의도 및 만족도에 미치는 영향강선영, 반영환한국융합학회 · 한국융합학회논문지2022 · 제13권 제1호모바일 커머스 브랜딩을 위한 제품추천 서비스만족민유원, 이규혜, 최지윤사단법인 한국브랜드디자인학회 · 브랜드디자인학연구2022 · 제20권 제2호온라인 쇼핑의 데이터 융합 기반 사이즈 추천 서비스: 서비스 품질, 정보 신뢰, 고객 만족의 구매 의도에 대한 역할김지은한국융합학회 · 한국융합학회논문지2021 · 제12권 제7호패션 추천서비스 알고리즘에서 상품유형과 속성 조합의 영향이규혜, 최지윤한국의상디자인학회 · 한국의상디자인학회지2022 · 제24권 제2호A Study on the effect of product recommendation system on customer satisfaction: focused on the online shopping mall윤명길, Ba-Da CHO, Rajasekhara Mouly POTLURI한국유통과학회 · 산경연구논집2020 · 제11권 제2호온라인 구매후기 작성동기가 패션제품 재구매의도 및 추천의도에 미치는 영향구양숙, 구태희한국의류산업학회 · 한국의류산업학회지2010 · 제12권 제2호

이 간행물의 다른 논문 (19건)

페미니즘 미술에 나타난 의상의 상징적 의미조정미pp. 7-18패션에 표현된 일상성- 놈코어, 고프코어, 미노코어를 중심으로 -이민선pp. 19-30박춘무의 패션 디자인에 나타난 미적 특성 - 2010 FW ~ 2017 SS 컬렉션을 중심으로 -박은경pp. 31-44시지각 정보와 기억의 상관성 연구-게슈탈트 시지각 법칙에 기반한Brand Design Memory Model 제안 및 적용을 중심으로 -김세미, 손원준pp. 45-54사용자 중심 디자인 관점에서의 재활용 폐기물 처리 환경 정의김호곤, 하동옥, 이상엽pp. 55-66
원문 보기