earticle

논문검색

다중 상점 환경을 위한 사용자 중심 초개인화 추천 시스템의 쌍대로서의 타겟 마케팅 방법론

초록

한국어

한 상점의 관점에서 어떤 상품을 구매할 가능성이 높은 사용자를 추출하는 타겟 마케팅은 주로 사용자의 인구통계학적 정보를 기준으로 진행되어 왔다. 예를 들어, 20대 여성을 위한 의류 상품 추천, 40-50대 남성을 위한 건강식품 추천 등 나이와 성별을 중심으로 구매할 만한 상품을 추천하는 마케팅이 이루어지고 있다. 그러나 사용자의 인구통계학적 정보에 기반한 타겟 마케팅 방법은 엉뚱한 추천을 하는 등 성과에 있어 여러 문제가 있다. 예를 들어, 아이가 없는 사람에게 아기 기저귀를 추천하는 문제가 발생하는 것이다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심 초개인화 추천 시스템의 결과를 그대로 활용하여, 타겟 마케팅을 하는 방법론을 제안하고자 한다. 본 논문은 사용자 중심 초개인화 추천 시스템을 통해 고객이 구매할 가능성이 높은 상품 리스트를 도출한 후 해당 리스트를 상품을 기준으로 교차하여, 상품을 구매할 사용자에게 타겟 마케팅 방법을 소개한다. 울산 지역 배달 및 주문서비스를 제공하고 있는 울산페달의 데이터로 제안된 방법론을 실험하였다. 예를 들어, 사용자 중심 추천 시스템을 통해 추천 상품 리스트를 확인했을 때, 20627번 사용자에게는 A스시집에서 판매하는 생연어초밥을, 27119번 사용자에게는 B카페에서 판매하는 크림카스테라가 추천되고, 이를 상품 기준으로 교차하면, A스시집에서는 생연어초밥을 구매할 가능성이 높은 20627번를 타겟으로 마케팅을 할 수 있고, B카페에서는 크림카스테라 상품을 27119번 사용자로 타겟하여 마케팅할 수 있는 것이다. 이러한 사용자 중심 초개인화 추천 시스템의 쌍대시스템으로서의 타겟 마케팅은 따로 시스템을 개발할 필요가 없다는 점에서 유용하다. 이러한 추천 시스템이 내놓은 정보를 활용하는 것은 사용자가 구매할 만한 상품을 추천하기 때문에, 사용자와 상점 모두에게 이득이 될 수 있는 구조가 있음을 확인하였고, 실제 데이터를 통해 그 구현 가능성을 확인하였다.

목차

Abstract
Acknowledgments

저자정보

  • 이경전 경희대학교 경영대학 & 빅데이터응용학과 경희대학교 빅데이터연구
  • 정백 경희대학교 빅데이터응용학과
  • 황보유정 경희대학교 빅데이터연구센터
  • 김수현 경희대학교 빅데이터응용학과
  • 양문호 하렉스인포텍

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.