Earticle

초록

영어

Recommendation systems help customers easily find the products that they want by recommending products that they are likely to buy. It is known that e-commerce firms create additional sales through such recommendation systems. However, it is argued that because recommendation systems simply focus on accurately predicting products that customers are likely to buy, it continues to recommend the same products and customers get bored with the recommended products. As an alternative to overcome this shortcoming of recommendation systems, curation systems are proposed. Curation systems recommend products that curators recommend in addition to what recommendation systems recommend. Thus, products that are recommended by curation systems are not necessarily those that customers want or are likely to buy. This study explores customer satisfaction with the recommendations of curation systems that include products that may be different from what customers want or are likely to buy.

한국어

추천시스템은 소비자가 선호할 것으로 예상되는 제품을 선별하여 추천해줌으로써, 소비자가 원하는 제품을 보다 용이하게 찾을 수 있도록 도와주는 시스템을 말한다. 이커머스 기업들은 이러한 추천시스템을 활용하여 추가적인 수익을 창출하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 한편으로는 소비자가 선호할 것으로 예상되는 제품을 얼마나 정확하게 예측하는가에 초점이 맞추어진 추천시스템은 지속적으로 유사한 유형의 제품만을 추천하게 되고, 이로 인해 소비자들은 추천시스템의 추천에 피로감을 느끼게 된다는 문제점이 지적되어 왔다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 하나의 대안으로 추천시스템의 추천에 큐레이터의 추천을 추가하는 큐레이션 시스템이 제안되었다. 큐레이션 시스템의 추천은 반드시 소비자가 선호할 것으로 예상되는 제품만 추천에 포함하지 않는다는 점에서 전통적인 추천시스템과 차이를 가진다. 본 논문은 이와 같이 소비자의 선호와는 다를 수 있는 제품을 함께 추천하는 큐레이션 시스템의 추천에 대한 소비자의 만족도를 분석한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌연구
2.1 추천시스템
2.2 큐레이션 시스템
Ⅲ. 가설 수립 및 분석 모델
3.1 가설 수립
3.2 분석 모델
Ⅳ. 데이터 수집
Ⅴ. 변수 생성 및 설정
Ⅵ. 모델 분석 및 결과
Ⅶ. 대체 분석 모델: 순서형 로짓과 프로빗 모델
Ⅷ. 결론 및 시사점
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 문원기 [ Wonki Moon | 고려대학교 대학원 경영학과 석사 ]
• 고병완 [ Byungwan Koh | 고려대학교 경영대학 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658