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Buying or Browsing? Identifying Consumers Shopping Objectives and Their Buying Option Using Mobile App Clickstream Data
모바일 앱 클릭스트림 데이터를 활용한 소비자 구매행동 유형 및 구매상품 파악

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Authors
민경진
Advisor
송인성
Issue Date
2019-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
user interestclickstream datacluster analysispurchase count likelihood소비자유형구매예측클릭스트림 데이터클러스터 분석
Description
학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :경영대학 경영학과,2019. 8. 송인성.
Abstract
By using mobile App clickstream data, the research categorizes users by their shopping objectives based on the page content they visit. Visits are classified into four types: directed buying, hedonic buying, on going search, or knowledge building. When conducting cluster analysis, the research gets help from process mining tool to remove any irrelevant variables. The study compares the coefficients of each clusters purchase count likelihood and sees how each visit type differs in choosing a product. In other words, the study aims to uncover which user is likely to buy one time purchases or auto-refilling plan.
Each type is driven by different motivations and varies in terms of marketing sensitivity. Identifying customer typology and its purchase count likelihood will allow marketers to segment its consumers and target them accordingly.
본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 활용하여 모바일 앱 사용자들의 구매행동 패턴을 분석하는 연구를 수행하고, 군집분석과 프로세스 마이닝을 결합하여 좀 더 견고하고 성능이 향상된 군집분석을 보여준다. 모바일 앱 클릭스트림 데이터를 활용하여 사용자가 방문하는 페이지의 콘텐츠를 기반으로 각 사용자를 분류하였고, 소비자 구매행동 유형을 4가지 (목표지향적, 쾌락적, 탐색적, 혹은 지식 탐색)로 나누었다.
영과잉 음이항 회귀분석(zero-inflated negative binomial regression)을 이용하여 각 유형별 구매 상품 종류 및 횟수를 파악하였다. 영과잉 음이항 회귀분석 안에서의 두가지 과정(zero inflation model and count model)을 통하여, 어떤 유형의 고객들 혹은 어떤 페이지를 더 많이 방문하는 고객일수록 일회성 구매(one time purchase) 혹은 정기구독(auto-refilling plan)을 더 많이 신청하는지 알아보았다.
위 회귀분석을 이용하여 각 유형별 구매 확률 및 횟수를 확인하였고, 다음과 같은 소비자 구매행동을 파악할 수 있었다. 쾌락적 및 탐색적 소비자의 경우 주로 일회성 구매를 많이 한 반면, 목표지향적 구매자의 경우 정기구독을 하는 경우가 압도적으로 많았다. 또한 탐색(explore) 및 검색(search) 페이지를 많이 방문한 고객의 경우 일회성 구매가 잦았던 반면, 세션을 갱신하는 페이지를 많이 방문하고 탐색적 행동을 자제하는 고객일 수록 정기구독에 의존했다.
비록 일회성 구매를 하는 고객들은 액션, 판타지, 레이트나잇(late-night) 소설류를 봤지만, 정기구독자일수록 로맨스 소설류를 더 많이 구독하는 현상을 보였다.
소비자 구매행동을 구분하여 고객 유형을 분류하고 그들의 구매확률 및 횟수를 파악함으로써 각 고객 및 고객 페이지 방문 패턴에 맞는 구매옵션을 알맞게 추천해주고 마케팅 효과를 높일 수 있다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/160940

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000158433
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Appears in Collections:
College of Business Administration/Business School (경영대학/대학원)Dept. of Business Administration (경영학과)Theses (Master's Degree_경영학과)
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