Earticle

현재 위치 Home

기계학습기법을 활용한 소비자의 소매유형 선택 연구 : 대형마트와 전통시장을 중심으로
An Study on Shopper’s Retail Format Choice via Machine Learning Method : Based on National Chain Market and Traditional Market

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국상업경영학회(구 한국상업교육학회) 바로가기
  • 간행물
    상업경영연구(구 상업교육연구) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제32권 제1호 (2018.02)바로가기
  • 페이지
    pp.155-174
  • 저자
    유병국, 최규영, 김대관
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A327218

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

5,500원

원문정보

초록

영어
As competition is getting fiercer between retail formats, the strategy to prevent shoppers from churning is very important in terms of shopper relationship management. Therefore, it is necessary to develop a predictive model to consider not only retail format choice (i.e., national chains or traditional market) but also the possibility of cross-shopping derived from the partial churn. In order to predict retail format choice and degree of cross shopping, the current study used logistic regression analysis, decision tree, random forest, GBM, neural network models, which can be simultaneously used for classification model and regression model. In order for the degree of cross-shopping, the visits to the favorite retail format for each shopper and the visits to the alternative store format were used as dependent variables. The ensemble method such as random forest and boosting were the most superior model in predicting the retail format choice. Through the appropriate use of machine learning method, superior prediction is possible from the retail format choice for each shopper to the degree of the cross shopping, affecting more effective customer relationship management (CRM).
한국어
소매유형간 경쟁이 치열해 질수록 고객이탈을 방지하려는 전략은 고객관계관리측면에서 매우 중 요시된다고 할 수 있다. 특히 기존 전통적 소매업이 위협받는 가운데 대형슈퍼마켓의 진입이 이루 어질 경우 기존고객의 이탈 등 대형슈퍼마켓의 진입에 따른 영향은 지역내 중소상공인 뿐만 아니라 지역사회의 중요한 쟁점사항이 된다. 또 진입하는 대형슈퍼마켓의 입장에서도 신규시장에서 새로운 고객층의 확대 여부는 진입타당성 검토시 매우 중요한 요소가 된다. 본논문에서는 이런 경우 소비 자의 소매유형 선택에 대한 정확한 예측이 매우 중요해진다고 할 수 있다. 본 논문에서는 최근 등장하고 있는 기계학습방식(Machine Learning Method)중 로지스틱 (Logistic) 회귀모형, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 부스팅(Boosting), 신경망(Neural Network) 등의 예측력을 비교하여 소비자의 소매유형(전통시장과 대형슈퍼마켓)의 선택 및 교차쇼핑(Cross Shopping)의 정도를 예측하는 모형을 설정하고자 하였다. 훈련자료를 통 해 각 방식별 최적모형을 도출한 후 테스트자료의 부트스트랩을 통해 각각의 예측력을 비교한 결과 랜덤포레스트와 부스팅과 같은 앙상블(Ensemble)방식은 예측력의 우월성 측면에서 다른 기계학습 방식들은 물론 기존 선형모형들과의 비교할 때 유의적인 차이를 보이고 있다.

목차

초록
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 이론적 배경
 Ⅲ. 연구 방법 및 모형
  1. 연구 방법
  2. 모형
 Ⅳ. 결과
 Ⅴ. 결론
 참고문헌
 Abstract

키워드

소매유형선택 교차쇼핑 기계학습 Retail Format Choice Cross Shopping Machine Learning

저자

  • 유병국 [ Yoo, Byong Kook | 인천대학교 무역학부 교수 ] 주저자
  • 최규영 [ Choi, Kyu Yeong | FSU, Dept of marketing ] 교신저자
  • 김대관 [ Kim, Dae Kwan | FSU, Dept of marketing, Professor ] 공동저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국상업경영학회(구 한국상업교육학회) [The Korean Academy of Business Management]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    1) 상업교육 연구의 활성화 2) 상업교육의 최근 동향에 관한 정보 교환 3) 상업교육 구성원들의 친목 도모 및 복리 증진 4) 중등학교에서의 상업교육 진흥과 발전 방안 연구 5) 정부의 상업교육 정책에 관한 건전한 비판 6) 상업교육 관련 집단(교수, 중등학교 교원, 연구원, 대학원생, 장학관, 장학사, 연구관, 연구사 등)의 전국적인 네트워크 형성

간행물

  • 간행물명
    상업경영연구(구 상업교육연구) [Korean Journal of Business & Management]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-8867
  • 수록기간
    2000~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 376 DDC 373

이 권호 내 다른 논문 / 상업경영연구(구 상업교육연구) 제32권 제1호

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장