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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임설아 (세종대학교) 우종필 (세종대학교)
저널정보
한국상품학회 상품학연구 상품학연구 제39권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
153 - 161 (9page)

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본 연구에서는 우선 현재까지 수행된 홈쇼핑 관련된 선행연구들을 토대로 홈쇼핑 사업자의 매출이 증가하는 요인을 살펴보았고, 이에 따라 5개의 연구과제를 도출하였다. 연구과제를 해결하기 위해 본 연구는 우선 NS홈쇼핑, NS샵플러스, 신세계TV쇼핑, 쇼핑엔티의 약 3년간 축적된 264개의 방송데이터(속눈썹브랜드“래쉬톡”)와 기상청 기상자료 개방포털 데이터를 조합하여 분석표본을 구성하였다. 투입된 데이터는 연, 월, 일, 방송시간, 방송시간대, 요일, 주말여부, 생방송여부, 홈쇼핑명, 평균기온, 최저기온, 최고기온, 일강수량, 평균풍속, 평균상대습도, 합계일조시간, 일최심적설, 노출시간, 상품구성 등 총 19개의 변수를 투입(독립)변수로, 홈쇼핑매출을 예측(종속)변수로 설정하였다.분석결과, 인공신경망 기법이 가장 높은 예측력을 나타내었으며, CHAID 기법이 가장 낮은 예측력을 나타내었다. 각 알고리즘에 따른 주요변수의 영향력 순위가 다르게 나타났는데, 인공신경망, GenLin(일반화선형)과 선형회귀는 생방송 여부를 가장 높은 변수로 분석하였고, 랜덤트리, CHAID와 선형은 홈쇼핑 사업자의 명칭(브랜드)을 가장 영향력이 높은 변수으로 분석하였다. 결과를 요약하면, 홈쇼핑매출을 예측하는 알고리즘을 통해 도출된 주요변수는 홈쇼핑브랜드명, 방송시간, 방송속성, 기후·날씨 그리고 상품구성 등 총 5가지이다.
#홈쇼핑 #머신러닝 #알고리즘 개발 #매출 예측 #home shopping #machine learning #algorithm development #sales forecasting

목차

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강민지 / 2018 / TV 홈쇼핑 헤어제품의 서비스품질이 신뢰도와 충동구매에 미치는 영향 / 한국디자인문화학회지 24(1):1~13 dbpia 강유리 / 2009 / TV홈쇼핑 반품에 영향을 미치는 요인 / 아태경상저널 1(1):83~100 dbpia 고은경 / 2020 / 한국 초등학교 3학년 아동의 행복감 예측을 위한 머신러닝 알고리즘의 적용 / 학습자중심교과교육연구 20(13):1113~1128 Crossref 곽승준 / 2018 / 국내 TV 홈쇼핑 산업 현황과 시장규모 예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(3):1369~1380 dbpia 권순희 / 2011 / TV홈쇼핑 화장품 판매에 나타난 쇼호스트의 구매 설득 말하기 방식 / 세계한국어문학 6:93~119 dbpia

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