온라인 상점 로그 분석을 통한 멀티 쿠키를 사용하는 유저 식별 방법

Abstract

온라인 상점(Online market)은 판매자와 소비자들이 온라인 상에서 다양한 상품을 거래하는 공간이다. 온라인 상점에서 소비자는 매장에 직접 방문하지 않아도 원하는 물품을 구매할 수 있는 편리함이 있다. 이는 온라인 상점 시장의 이용 증가를 촉진하였으며, 꾸준한 성장세를 지속하도록 하였다. 이러한 성장세에 따라, 온라인 상점에서 사용자의 행동을 이해하고 이용할 수 있는 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 편의를 위해 한 기기에 존재하는 하나의 브라우저에 할당된 쿠키(browser cookie)를 한 명의 온라인 상점 소비자로 간주한다. 하지만, 멀티 기기(Multi-device)를 사용하는 것이 보편화되고, 한 컴퓨터에서도 소비자가 멀티 브라우저(Multi-browser)를 이용하여 접속하는 것이 일반적 현상이 기 때문에, 동일 기기의 동일 브라우저일 경우에도 여러 쿠키가 할당될 수 있다. 따라서, 하나의 쿠키를 한 명의 소비자로 대응시키는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 실제 온라인 상점 소비자들의 행동 로그를 수집하여, 여러 개의 쿠키를 사용하여 접속하는 소비자를 식별하는 알고리즘을 제시한다. 또한, IP주소나 쿠키와 같은 사용자 관련 정보뿐만 아니라 상품과 관련한 정보까지 고려하여 성능을 다양한 측면에서 분석하였다. 결과적으로, 알고리즘이 여러 개의 쿠키를 사용하는 소비자를 식별할 가능성이 높다는 것을 확인하였다. 이러한 본 논문에서의 분석과 결과는, 동일 사용자의 행동패턴에 대한 이해와 이를 이용한 서비스의 품질 향상에 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 예측된다.