인터넷 쇼핑몰의 고객분류 및 선호상품 추출을 위한 사회연결망분석 기반의 새로운 접근 = A Novel Approach to Customer Classification and Preference Goods Extraction based on Social Network Analysis for Internet Shopping Malls

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, we proposed a novel framework to classify customers and extract their preference goods for Internet Shop-ping malls, based on social network analysis. The proposed framework composed of three processes. The first is a customer classification process based on social network analysis, which classifies customers into several customer groups according to their product purchasing patterns. The second is a customer group profiling which is a process to find characteristics of each group. The last is a preference goods extraction for each customer group based on the degree centrality in order to understand its needs. A case study has been conducted to validate the proposed scheme. The results show that our approach effectively works for internet shopping malls.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 사회연결망분석을 기반으로 인터넷 쇼핑몰의 효과적인 고객분류와 선호상품 추출을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 3개의 프로세스로 구성되는데, 첫째, 사회연결망분석 기반의 고객 구매패턴 분석을 통한 고객분류, 둘째, 목표시장의 특성 파악을 위한 고객군 프로파일링, 셋째, 중심성분석을 통한 고객군별 선호상품 추출 프로세스이다. 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 타당성 및 적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 중형의 한 인터넷 쇼핑몰 구매내역 데이터를 대상으로 실험을 실시하였다. 분석 결과 제안된 프레임워크가 효과적으로 고객분류를 수행하고 있음을 확인하였으며, 고객별 맞춤형 상품 추천 등의 마케팅 활동에 활용이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 방법론은 인터넷 쇼핑몰의 운영자에게 효과적으로 목표시장을 구분하고, 각 시장별로 고객의 욕구를 파악하는 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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