Earticle

초록

한국어

이커머스 수요예측은 고객 주문정보를 사전 분석하고 적정 피킹, 패킹 인력과 배송을 위한 차량의 적정규모를 산정해 관련 투자, 비용, 기존 자원들 관리에 활용한다. 예측 결과에 따라 운영 비용에 비용과 투자가 상승에 따라 그 중요성이 매우 크기 때문에 우리는 본 연구를 통해 이커머스 비즈니스를 위한 현실적인 수요예측 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 수요예측 기술은 날씨, 휴일, 온라인 세일 등 이벤트라는 변수가 수요예측 결과에 큰 영향을 주고 있으며 이를 고려해 예측의 정확도를 높여 안정적인 고객 상품 입고 및 출고를 예측할 수 있도록 가능하게 한다.

영어

E-Commerce demand forecasting analyzes customer order information in advance, calculates the appropriate pickings, packing personnel, and vehicles for delivery, and uses them to manage related investments, costs, and existing resources. Since the importance of operating costs and investments increases according to the prediction results, we proposed a realistic demand forecasting method for e-commerce business through this paper. The demand forecasting technology proposed in this study is that variables such as events such as weather, holidays, and online sales have a great influence on the demand forecasting results, and in consideration of this, it is possible to predict the arrival and release of stable customer products by increasing the accuracy of prediction.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
2.1 수요예측 기법
2.2 이벤트로 인한 수요예측 변화
2.3 셀러 이벤트
Ⅲ. 구현
3.1 이벤트 반영 수요예측 모델
3.2 이벤트 변수를 통한 수요예측 오차보정
3.3 이벤트 변수 비교 보정 모델 제안
3.4 예측 결과 평가
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

저자

• 김영남 [ Young-Nam Kim | 숭실대학교 IT정책경영학과 학생 ]
• 김현 [ Hyun Kim | 경희대학교 컴퓨터공학과 연구원 ] Corresponding Author
• 김시연 [ Si-Yeon Kim | 청도은하국제학교 학생 ]

참고문헌