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패션 온라인 쇼핑몰의 AI 추천 서비스 만족도 연구 -MZ세대를 중심으로-
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2021
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Korean
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
15-26(12쪽)
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1
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패션 온라인 쇼핑몰은 비대면 서비스로 소비자들에게 편리함을 제공함으로써 인기를 끌었다. 오프라인 쇼핑몰과는 달리 실제 착용이 불가능한 점과 방대한 제품의 종류 등으로 인해 소비자들의 합리적인 선택이 어렵다는 단점이 존재했다. 최근 인기 있는 패션온라인 쇼핑몰들은 이런 단점을 보완하기 위해 빅데이터를 기반으로 한 AI 추천 서비스를 도입하고 있다. 인공지능의 알고리즘 추천 방식은 기술적인 방향으로는 연구가 많이 이루어지고 있으나, 실제로 AI추천 서비스를 가장 많이 이용하는 소비자들의 관점에서의 만족도 연구를 통해서 추후 서비스를 적용할 수 있는 가이드라인을 제안함으로 유의미한 연구 결과를 도출할 수 있다. 본 연구를 위해 패션 온라인 쇼핑몰과 AI 추천 서비스 현황을 조사했으며 패션 온라인 쇼핑몰을 가장 많이 이용하는 MZ세대를 중심으로 인기 패션 온라인 쇼핑몰의 AI 추천 서비스 만족도를 설문조사했다. 연구를 통해 얻은 결론은 첫째, MZ세대는 편리함과 다양한 제품을 구매 요인으로 중요시하며 평균 주 1회 이상 온라인 쇼핑을 즐긴다. 둘째, AI추천 서비스는 종류별로 만족도가 다르며 같은 MZ세대 중에서도 연령대별로 만족도가 다르다. 셋째, AI추천 서비스 종류 중 1:1 추천 서비스와 연령대 추천서비스가 가장 높은 상관관계를 보였다. 마지막으로, MZ세대는 AI 추천 서비스에 대해 편리함과 개인화등을 장점으로 생각하지만 자유로운 쇼핑의 방해와 추천 범위가 좁다는 점을 단점으로도 꼽고 있었다. 이를 기반으로 패션 온라인 쇼핑몰에서 소비자를 위해 AI 추천 서비스를 제공할 때 서비스의 수정 및 보완이 이루어진다면 더 효과적일 것이다. 연구 결과를 통해 패션 온라인 쇼핑몰뿐만 아니라 AI 추천 서비스를 제공하는 여러 기업들이 AI 추천 서비스 기획이나 도입 등을 할 때, 기초자료로 활용되길 바란다.
더보기Online fashion malls have garnered popularity by providing consumers with convenience based on non-contact service. Unlike offline shopping malls, they, however, offer no option of putting on clothes at the site. Another disadvantage of online fashion malls is the enormous numbers of products to choose from, which makes it difficult for consumers to make a rational decision. Trying to overcome this disadvantage, popular online fashion malls these days are introducing an AI-based recommendation service on the basis of Big Data. There have been abundant researches on the technological directions of AI-based algorithm recommendations. Satisfaction researches from the perspective of consumers that use AI-based recommendation service most may generate significant results by proposing a set of guidelines applicable to future service. This study set out to examine the current states of online fashion malls and their AI-based recommendation service and conduct a survey on satisfaction with AI-based recommendation service from popular online fashion malls with members of Generation MZ that used online fashion malls most actively. The findings led to the following conclusions: first, Generation MZ placed importance on convenience and product diversity as their purchase factors and enjoyed shopping online once a week or more on average; second, there were differences in the level of satisfaction according to the types of AI-based recommendation service and the different age groups of Generation MZ; third, the closest correlations were found between one-on-one recommendation service and age group-based recommendation service of different AI-based recommendation service types; and finally, Generation MZ cited convenience and personalization as advantages of AI-based recommendation service and hindrance to their free shopping and narrow scope of recommendations as its disadvantages. If revision and supplementation are made to AI-based recommendation service by online shopping malls for consumers based on these findings, it will generate greater effects. The findings of the study will hopefully serve as basic data in the planning and introduction of AI-based recommendation service at online fashion shopping malls and AI-based recommendation service providers.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.6 | 0.6 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.52 | 0.5 | 0.732 | 0.06 |
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