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(전남대학교 )

지도교수
박재형
발행연도
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전남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수70

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인터넷의 발달과 네트워크 속도 향상으로 온라인 쇼핑몰은 소비자에게 빠르고 다양한 서비스를 제공하고 있다. 또한 코로나19로 인해 비대면 활동이 증가하면서 쇼핑몰 운영자는 오프라인보다는 온라인 활동으로 집중되고 있다.
온라인 쇼핑몰은 상품에 대한 정보를 가지고 있는 다양한 형태의 상세페이지로 구성되어 있다. 상세페이지의 스크롤을 끝까지 내려 상품의 정보를 보여줌으로써 소비자의 구매를 유도한다. 이와 같은 상세페이지의 어떤 매개변수가 소비자의 구매 행위에 영향을 미치는지 알아보고자 한다.
본 연구에서는 네이버 스마트스토어 대상으로 상세페이지 매개변수를 수집하고, 머신러닝 모형을 통해 구매건수에 영향을 주는 매개변수를 분석하여 네이버 스마트스토어에 높은 중요도를 가지는 상세페이지 매개변수를 찾고자 한다.
네이버 스마트스토어의 데이터를 활용하여 실험한 예측 모형 중에서 랜덤포레스트(Random Forest)가 train 정확도와 test 정확도 측면에서 가장 높은 분석방법임을 보였다. 또한, 상세페이지 매개변수가 구매건수에 미치는 중요도를 분석한 결과 가방과 신발 카테고리를 제거한 경우에는 상품 찜 수, 리뷰 수, 가격은 34%, 33%, 22%로 높은 상관관계를 보였다. 구매건수 10개 미만 자료값을 제거한 경우에도 상품 찜 수, 리뷰 수, 가격은 34%, 30%, 22%로 높은 상관관계를 보였다. 이에 반해 카테고리, 성별, 배송비 유무는 낮은 상관관계를 보였다.
본 연구는 구매건수에 영향을 미치는 매개변수들의 척도를 제공함으로써, 쇼핑몰 운영자에게 성장할 기회를 제공할 것으로 기대된다.
#머신러닝 #빅데이터

목차

  1. 1. 서론 1
    가. 연구배경 1
    나. 연구문제 3
    다. 연구목적 4
    2. 연구 배경 및 선행연구 5
    가. 온라인 쇼핑몰 상세페이지 5
    나. 구매전환율 6
    다. 웹 크롤링 6
    라. 머신러닝 7
    마. 선행연구 9
    3. 예측 모델 설계 11
    가. 분석대상 11
    나. 데이터 수집 15
    다. 데이터 전처리 16
    라. 예측 모델 설계 17
    4. 예측 모델 평가분석 22
    가. 예측 모형 성과 검증 지표 22
    나. 예측 모형 검정력 평가 23
    다. 상세페이지 매개변수 분석 28
    5. 결론 33
    참고문헌 35
    영문초록 38
    부록 40

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