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화장품 구독 서비스의 성공 요인 가설 도출을 위한 귀납적 기계 학습 방법 적용 다중 사례 연구

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  • 발행기관
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  • 통권
    2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.568-579
  • 저자
    이선미, 진동수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444678

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원문정보

초록

한국어
2008년 Beauty Fix의 출시이래, 국내외에서 다양한 화장품 구독 서비스가 출시되었다. 본 연구는 화장품 구독 서비스의 상업적 성공과 실패 여부를 귀납적 학습 기반의 다중 사례 연구방법을 사용하여 분석하였다. 화장품 구독 서비스의 성공과 실패에 영향을 미치는 요인으로 ‘구독 가격대’, ‘버저닝(Versioning) 존재 여부’, ‘ESG 가치 존재 여부’, ‘맞춤형 서비스 존재 여부’, ‘전문가 추천 존재 여부’, ‘제품 구성의 복합성’이라는 여섯가지 변수를 도출하고, 2008년부터 2023년 4월 30일 기준까지 상용화된 화장품 구독 서비스 사례 20개(성공사례 12개, 실패 사례 8개)를 수집하여 분석하였다. 분석결과를 인공지능 분야의 기계 학습 방법론의 ID3 알고리즘 기반의 귀납적 학습 방법을 사용하여 분석한 결과, 여섯가지 변수중 ‘ESG 가치 존재 여부’변수가 가장 중요한 요인으로 도출되었고, 그 다음으로 ‘구독 가격대’ 변수가, 마지막으로 ‘전문가 추천 존재 여부’ 변수가 중요한 변수로 도출되었다. 이와 같은 세가지 변수로 이루어진, 화장품 구독 서비스의 성공과 실패와 관련한 가설 네 개가 도출되었는데, 본 연구에서는 이와 같은 가설 네가지를 기반으로 화장품 구독서비스가 성공하기 위한 전략적 시사점을 제공한다.

목차

Abstract
Introduction
Theoretical background
1. 구독서비스에 관한 기존 연구
2. 귀납적 추론 기반의 사례연구
Methods
1. 변수 도출
2. 성공 사례 분석
3. 실패 사례 분석
4. 사례테이블 작성 및 의사결정 나무 추출
Result
1. 가설의 도출 및 해석
2. 화장품 구독서비스 성공을 위한 시사점
Conclusion
Acknowledgments
References

키워드

Subscription service Inductive learning Multi-case study

저자

  • 이선미 [ 대구한의대대학교 K뷰티비즈니스학과 ]
  • 진동수 [ 경인여자대학교 경영학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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