원문정보
초록
한국어
고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대
시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가
있다.
본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해
㈜더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프 사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
2.1 카테고리 관리(Category Management)
2.2 SOM(Self-organizing map)을 이용한 상품추천
2.3 시간 순서를 고려한 상품추천
Ⅲ. ㈜더페이스 샵
Ⅳ. 방법
4.1 전체 분석 프로세스
4.2 매장 판매 프로파일 생성
4.3 SOM을 이용한 매장관리 프로세스
4.4 시간 요인을 고려한 매장 관리 프로세스
4.5 매장별 상품추천프로세스
Ⅴ. 성능 평가
5.1 실험방법
5.2 실험결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
2.1 카테고리 관리(Category Management)
2.2 SOM(Self-organizing map)을 이용한 상품추천
2.3 시간 순서를 고려한 상품추천
Ⅲ. ㈜더페이스 샵
Ⅳ. 방법
4.1 전체 분석 프로세스
4.2 매장 판매 프로파일 생성
4.3 SOM을 이용한 매장관리 프로세스
4.4 시간 요인을 고려한 매장 관리 프로세스
4.5 매장별 상품추천프로세스
Ⅴ. 성능 평가
5.1 실험방법
5.2 실험결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
Abstract
저자정보
참고문헌
자료제공 : 네이버학술정보