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스마트폰 보급이 확대되면서 언제 어디서나 온라인 서비스를 이용할 수 있는 환경이 조성되고 있으며, 최근 유통환경에도 새로운 변화를 가져오고 있다. 이러한 변화의 중심에서 온-오프라인 구분 없이 상품을 구매하고 서비스를 이용할 수 있는 O2O(Online-to-Offline)가 새로운 상거래 형태로 주목받고 있다. O2O 서비스는 온라인의 실용성과 오프라인의 감성적인 만족을 동시에 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 비즈니스 모델의 불안정성이나 낮은 서비스 신뢰성으로 인해 1년 내 80% 이상의 서비스가 중단되고 있어 지속성 향상 방안에 대한 연구는 매우 중요하다. 이에 따라, 본 연구에서 O2O 서비스의 지속사용의도에 미치는 영향요인을 도출하고, 인과관계를 실증적으로 분석하였다. 특히, 기존 온라인 특성에 집중된 O2O 서비스 연구를 넘어서 오프라인 특성 및 사회적 영향 특성까지 반영하여 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 본 연구에서 제시한 가설을 검증하기 위해 결제서비스를 포함한 O2O 서비스를 1회 이상 이용경험이 있는 813명을 대상으로 설문을 실시하여 611개의 유효한 설문을 회수하였다. 구조방정식을 활용한 통계분석결과 17개의 가설 중 12개의 가설이 채택되었다. 온라인 특성에서는 정보품질, 오프라인 특성에서는 서비스품질, 상품품질이 모두 유의한 것으로 나타났다. 또한, 쇼핑경험은 가치에는 영향을 미치지 못하지만 만족도에는 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사회적 영향 특성은 네트워크 효과와 관계품질이 각각 상반되는 결과를 보여 질적 성장과 양적성장 중 하나의 전략 채택 시 중요한 판단 근거를 제시하였다. 본 연구를 통해 정보기기 발전과 어플리케이션 개발 역량이 향상되면서 더 이상 시스템품질은 가치나 만족도에 영향을 미치는 요인이 아니며 기본적으로 갖춰져야 하는 것을 확인하였다. 또한 O2O 서비스는 기존 온라인 서비스와 달리 온-오프라인 특성을 모두 반영해야 하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 유통의 새로운 패러다임으로 자리 잡기 위한 O2O 서비스의 질적 성장 방향을 제시 하였다고 본다.

A smart phone has been widely spread around world and makes people enjoy online shopping in any time and any place. Recently it also changes the distribution environment. O2O (Online-to-Offline) service becomes new normal due to its convenience of ease shopping of product and services. O2O service market shows steady and steep growth, It is reported that, however, 80% of the businesses has been discontinued within the first year because of unstable business models, customer dissatisfaction and distrust of service. Therefore, it is very important research issue to find out influential factors promoting continuous usage intention of O2O service. Previous study shows that it only considers online characteristics and lack of analysis about offline characteristics and social impact factors. The purpose of this paper is to find out continuous usage intention factors of O2O services by literature review, case analysis, and empirical test. A comprehensive research model and related hypothesis are developed and tested by using a structural equation, Survey was carried out among users who have used O2O service including payment service for at least once. Finally 611 samples are selected out of total 813 surveys. The result shows that the model is theoretically proved and 12 out of 17 hypotheses are accepted. The contribution of this paper is that it provides a new theoretical research model about continuous usage intention factors as well as practical guidelines about promoting continuous usage and growth strategies of O2O service.

예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.

Applying predictive analytics to enterprise processes is an effective way to reduce operation costs and enhance productivity. Accordingly, the ability to predict business processes and performance indicators are regarded as a core capability. Recently, several works have predicted processes using deep learning in the form of recurrent neural networks (RNN). In particular, the approach of predicting the next step of activity using static or dynamic RNN has excellent results. However, few studies have given attention to applying deep learning in the form of dynamic RNN to predictions of process performance indicators. To fill this knowledge gap, the study developed an approach to using process mining and dynamic RNN. By utilizing actual data from a large domestic company, it has applied the suggested approach in estimating timely stocking in purchasing process, which is an important indicator of the process. The analytic methods and results of this study were presented and some implications and limitations are also discussed.

본 연구는 클라우드에 기반한 ERP 투자 결정에 있어서 네트워크 효과가 어떠한 영향을 미치는지에 초점을 맞추어 분석하였다. 구체적으로 국내 82개 중소기업에서 수집된 설문데이터를 사용하여 정보기술 담당자들이 클라우드에 기반한 ERP 투자 의사결정과 관련된 위험을 관리하기 위한 수단으로써 실물옵션을 채택하고자 하는 의도가 있는지, 그리고 동시에 실물옵션 채택 의도에 네트워크 효과가 어떻게 영향을 미치는지를 실증분석하였다. 선행연구를 바탕으로 연구모형과 4개의 가설을 설정하였다. 실증분석 결과, 클라우드 ERP 관련 기술적 위험은 연기 옵션의 채택에 양의 영향을 주고 도입 기업의 공급자와의 관계적 위험 및 클라우드 ERP 투자 관련 경제적 위험은 연기, 축소 및 포기 옵션의 채택에 모두 양의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 반면 보안 및 정보유출에 관련된 안전성 위험은 어떠한 옵션의 채택에도 유의적인 영향을 미치지 않았다. 클라우드 ERP 도입 기업이 많을수록 증가되는 네트워크 효과의 경우 연기, 축소 및 포기 옵션 채택에 유의적인 양의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 중소기업의 클라우드 ERP 투자와 관련하여 정보기술 담당자들은 기술, 관계, 경제적 위험이 있을 경우 그리고 네트워크 효과가 기대될 때 실물옵션을 채택할 의도가 존재한다는 것을 실증적으로 보여주었다.

We propose network effects upon the investment decision of cloud-based ERP. Using the survey data collected from 82 companies in 2015, we examine whether IT managers have an intention to adopt real options in order to manage the risk of cloud-based ERP investments and how the network effects influence upon the intention to adopt real options. Based on prior literature, we propose a research model with 4 hypotheses. We find partial support of the hypotheses from the empirical analysis: technological risks has a positive impact upon the adoption of real options such as defer, contract, and abandon. In contrast, we find no significant impact of security risks upon real options. We validate positive network effects upon the adoption of real options such as defer, contract, and abandon. This work empirically find that IT managers in Korean middle and small sized firms have an intention to adopt real options when the managers realize economic, technological, and relationship risks and when they expect network effects.

다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.

With the advent of the various device types and marketing communication, customer’s search and purchase behavior have become more complex and segmented. However, extant research on multichannel marketing effects of the purchase funnel has not reflected the specific features of device User Interface (UI) and User Experience (UX). In this study, we analyzed the marketing channel effects of multi-device shoppers using a unique click stream dataset from global online retailers. We examined device types that activate online shopping and compared the differences between marketing channels that promote visits. In addition, we estimated the direct and indirect effects on visits and purchase revenue through customer’s accumulated experience and channel conversions. The findings indicate that the same customer selects a different marketing channel according to the device selection. These results can help retailers gain a better understanding of customers’ decision-making process in multi- marketing channel environment and devise the optimal strategy taking into account various device types. Our empirical analyses yield business implications based on the significant results from global big data analytics and contribute academically meaningful theoretical framework using an economic model. We also provide strategic insights attributed to the practical value of an online marketing manager.

본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 非제조업)과 업력(창업기업 vs. 非창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출 되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

This study started by focusing on the internalization of the technology appraisal model into the credit rating model to increase the discriminative power of the credit rating model not only for SMEs but also for all companies, reflecting the items related to the financial stability of the enterprises among the technology appraisal items. Therefore, it is aimed to verify whether the technology appraisal model can be applied to identify high-stability SMEs in advance. We classified companies into industries (manufacturing vs. non-manufacturing) and the age of company (initial vs. non-initial), and defined as a high-stability company that has achieved an average debt ratio less than 1/2 of the group for three years. The C5.0 was applied to verify the discriminant power of the model. As a result of the analysis, there is a difference in importance according to the type of industry and the age of company at the sub-item level, but in the mid-item level the R&D capability was a key variable for discriminating high-stability SMEs. In the early stage of establishment, the funding capacity (diversification of funding methods, capital structure and capital cost which taking into account profitability) is an important variable in financial stability. However, we concluded that technology development infrastructure, which enables continuous performance as the age of company increase, becomes an important variable affecting financial stability. The classification accuracy of the model according to the age of company and industry is 71~91%, and it is confirmed that it is possible to identify high-stability SMEs by using technology appraisal items.