메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전계월 (옥림사범대학교) 이성희 (호서대학교)
저널정보
한국상품학회 상품학연구 상품학연구 제41권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
109 - 115 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
온라인 산업발전에 따라 플랫폼의 이용후기는 국경 간 전자상거래 이용자들의 제품정보 획득을 위한 중요한 역할을 하며 구매의향에 영향을 미친다. 이러한 맥락에서 소비자의 감성요소를 도출하기 위해 구매후기 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석을 위한 데이터는 중국 플랫폼에서 판매되는 한국화장품에 대한 구매후기를 대상으로 하였다. 수집된 텍스트 데이터는 전 처리 과정을 거쳐 빈도수가 높은 단어를 도출하여 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 분석은 구매후기의 각 레이블에 반응변수를 적용하였고, TF-IDF 알고리즘 값을 입력변수로 활용하였다. 그리고 평가 SD-SVM신뢰구간을 기반으로 벡터 스트리밍을 거쳐 대상제품 구매와 이용 후 긍정, 중립, 부정 등의 감성을 표현하는 유발요소들을 도출하였다. 분석결과 소비자의 감성은 산뜻함, 순수함, 기능성, 중성 등의 긍정적인 요소가 부각되었고, 서비스 태도, 가격, 품질, 가품 등의 부정적 요소도 긍정요소와 비슷한 빈도로 나타났다. 따라서 연구결과는 긍정요소는 더욱 강화하여 제품의 경쟁력을 높이고, 소비자의 관심도가 저하되는 현상으로 볼 수 있는 중립 및 부정요소는 제거 및 개선을 위한 노력이 요구되는 근거자료로 제공될 수 있다. 따라서 국경 간 플랫폼 이용자의 감성표현을 시각화 하여 현지 온라인 시장에 대한 마케팅 컨텐츠로 활용될 수 있는 점에 의미가 있다.
#데이터 마이닝 #국경 간 전자상거래 #구매후기 #마케팅 컨텐츠 #TF-IDF #SVM #data mining cross-border e-commerce #purchase review #marketing content #TF-IDF #SVM

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0