인터넷 상점의 웹 페이지 방문 로그를 활용한 고객 행위 예측 = Customer Behavior Prediction Using Web Page Visiting Log Data in Internet Storefronts: Application of Association Rules

국문 초록 (Abstract)

인터넷 상점의 마케팅 전략 수립을 위하여 다양한 형태로 수집된 고객 데이터의 과학적인 분석과 접근 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 인터넷 상점에서 활용 할 수 있는 고객 정보 중 하나는 고객 웹 페이지 방문 정보이며, 이를 통해 고객 구매 의도에 대한 분석이 가능하다.
본 연구에서는 연관 규칙 생성 기법을 활용하여 고객의 인터넷 상점 방문 기록인 웹 페이지 로그 데이터를 기반으로 한 구매 확률 예측 방안을 제안한다. 이를 바탕으로 온라인 상점은 방문 고객 각각의 취향, 의도에 대한 이해와 실시간 마케팅 도구 개발이 가능하다.
제안한 방법에서 웹 페이지 로그 데이터는 세션 데이터로 변환 되며, 세션 데이터는 데이터 마이닝 분석을 통하여 연관 규칙 생성에 사용된다. 생성된 연관 규칙의 신뢰 값에 따라 고객의 구매 확률을 예측한다. 제시한 방법의 유용성을 보이기 위해서 실제 인터넷 서점 웹 페이지 로그 데이터를 사용하여 실험을 하였으며 실험 결과 유용성을 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 초록
• 1. 서론
• 2. 연관 분석
• 3. 제안 방안
• 4. 실험 결과
• 5. 결론
• 참고문헌