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초록· 키워드
본 연구는 한국 식품이 아마존 미국(Amazon.com)에서 성공적인 신규 진입 전략을 모색하기 위해, 정글스카우트(Jungle Scout) 빅데이터를 기반으로 제품 성공 요인을 분석하고 예측 모델을 개발하였다. 아마존은 세계 최대 규모의 전자상거래 플랫폼으로, 수많은 상품이 매일 치열한 경쟁을 벌이는 시장이다. 이러한 환경에서 성공적인 진입을 위해서는 데이터 기반의 전략 수립과 예측 모델링이 필수적이다. 본 연구는 아마존 식품 카테고리에 2024년 새롭게 진입한 529개 한국 식품 데이터를 활용하였으며, 주요 변수로 가격(Price), 리뷰 수(Reviews), 평점(Rating), 리스팅 품질 점수(LQS), 월 판매량 및 월 매출액 등을 포함하였다. 성공 여부는 월 판매량 100개 이상 또는 월 매출액 $1,000 이상으로 정의하고, 이진 분류 모델(Random Forest, XGBoost)을 통해 성공 가능성을 예측하였다. 기술 통계 분석 결과, 리뷰 수는 성공 제품과 실패 제품 간의 가장 뚜렷한 차이를 보였으며, 이는 소비자 신뢰 확보가 실질적 성과로 이어진다는 점을 보여준다. 또한 가격은 월 판매액과 유의미한 상관관계를 나타냈다. 머신러닝 분석에서는 XGBoost가 Accuracy 90.0%, AUC-ROC 94.0%의 우수한 성능을 보였고, 변수 중요도 분석에서도 리뷰 수와 가격이 핵심 변수로 확인되었다. 연구 결과를 바탕으로 성공 예측에 기반한 의사결정 지원 도구를 설계하였다. 본 연구는 한국 제품이 아마존 미국 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 실무적 인사이트를 제공하며, 데이터 기반 전략의 중요성을 실증적으로 뒷받침하였다. 향후 연구는 다양한 국가 및 카테고리 확장, 브랜드 인지도 및 외부 요인 포함 등을 통해 예측력과 일반화 가능성을 높이는 방향으로 발전될 수 있다.
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목차
- 요약
- 1. 서론
- 2. 이론적 배경
- 3. 연구 방법론
- 4. 결과 및 분석
- 5. 결론 및 제언
- References
- ABSTRACT
참고문헌
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