프로세스 마이닝을 이용한 쇼핑몰 웹로그 데이터 분석

김채영; 용혜련; 황현석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김채영 (한림대학교) 용혜련 (한림대학교) 황현석 (한림대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제21권 제11호

발행연도: 2020.11

수록면: 777 - 787 (11page)

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인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.

#Weblog #Process mining #BupaR #Data mining #Shopping mall

참고문헌 (27)

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C. B. Yang, Y. S. Kim, C. K. Lee, “A Study on Time Series Analysis Using Purchasing Data of Online Shopping Mall”, Proceeding of Korea Intelligent Information Systems Society , pp.80-81, Nov. 2017.

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