인터넷 면세점에서 연관규칙기법을 이용한 고객 프로파일 기반의 상품 추천에 관한 연구
A Study on the Customer Profile based Item Recommendation System using Association Rules Analysis for Online Duty Free Stores
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초록
해외 여행객의 증가에 따라 대표적인 관광 관련 산업 중 하나인 면세점 시장은 고속 성장하고 있다. 특히 인터넷 면세점은 시공간의 제약 없이 손쉽게 이용 가능하다는 점에서 오프라인 면세점과 비교하여 더욱 빠르게 성장하고 있다. 인터넷 면세점의 급성장 요인은 뛰어난 가격 경쟁력과 오프라인에서는 갖출 수 없는 상품구색을 꼽을 수 있다. 하지만, 상품 종류가 수만 개로 많고, 여행 목적지가 매우 다양하기에 고객의 취향에 맞춰 적절한 상품을 추천하는 것이 인터넷 면세점 입장에서는 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 대표적인 추천 기법의 하나인 연관규칙기법을 이용하여, 상품 추천 규칙을 도출하고 도출된 규칙을 성별, 연령, 국적, 여행 목적지 정보 등의 고객 관련 정보를 활용하여 분석하였다. 특히 인터넷 면세점 A사의 과거 6개월간의 실제 판매 데이터를 활용하여 연구를 진행하였고, 분석 결과를 토대로 유의미한 상품 간 연관규칙 및 이를 활용할 수 있는 방안을 도출하였다. 분석 결과는 A사의 실무 담당자로부터 의미 있는 결과라는 평가를 받았으며, 본 연구에서 제안하는 인터넷 면세점을 위한 추천시스템 개발 및 결과 분석방안은 향후 국내외 인터넷 면세점들의 관련 시스템 도입 검토 등에 도움이 될 것으로 기대된다.
Abstract
In recent years, the duty-free industry is growing at a rapid pace with the popularization of international traveling. Especially, online duty-free stores are growing fast because there are no restrictions on time and space in comparison with offline duty-free stores. Also, they have a competitive price and a lots of various items. However, too many goods on the online duty-free stores have trouble in connecting customer needs to purchase. In this paper, we analyzed performance of recommendation system by using association rules analysis. For analysis, we focused on online duty free shopping customers, and generated the association rules analysis result which can be used for the item recommendation system. The analysis of this paper was also validated by the practitioners working for one of the Korean duty free stores, and was well received. The research results will be helpful for the online duty free stores that consider developing recommendation system to strengthen competitiveness.
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