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이커머스 시장의 수요 트렌드 예측을 위한 딥러닝 모델에 대한 연구 리뷰

이커머스 상품의 미래 수요량을 예측하기 위해, 과거 판매량, 프로모션, 계절성 등 시계열 데이터를 순환신경망(LSTM)으로 학습시켜, 전통적인 통계 모델보다 더 정확한 예측을 달성하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 “다음 달, 이 상품은 과연 몇 개나 팔릴까?” 이 질문에 대한 정확한…

웹3.0 시대 소비재 기업을 위한 웹사이트 디자인 제안 리뷰

웹3.0의 핵심 가치인 탈중앙성, 투명성, 사용자 참여를 전통적인 소비재 기업의 웹사이트 UI/UX에 어떻게 접목할 수 있는지, 구체적인 디자인 원칙과 전략을 경동나비엔 사례를 통해 제안한다. 논문 요약 연구 배경 웹사이트는 더 이상 기업의 일방적인 홍보 채널이 아니다. 이 연구는 웹3.0 시대를…

웹3 환경에서 에듀테크의 주제, 트렌드 변화와 협력 네트워크 구조 연구 리뷰

웹3와 에듀테크 관련 학술 논문 데이터를 토픽 모델링과 소셜 네트워크 분석으로 탐색하여, 해당 분야의 핵심 연구 주제와 트렌드, 그리고 연구자 간의 협력 네트워크 구조를 규명한다. 논문 요약 연구 배경 어떤 새로운 기술 분야가 떠오를 때, 우리는 어떻게 그 분야의 전체적인…

웹 3.0의 핵심, NFT에 대한 이용자 선호 실증분석 리뷰

소비자들이 NFT를 구매할 때 어떤 속성(발행 주체, 희소성, 실물 혜택 등)을 얼마나 중요하게 생각하는지, 컨조인트 분석이라는 통계 기법을 통해 정량적으로 측정한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 수십억 원에 팔리는 디지털 그림 파일, 사람들은 왜 NFT에 열광하는가? 이 연구는 NFT라는 복잡한…

온라인 쇼핑몰 RFM(Recency, Frequency, Monetary)모형 기반 군집분석에 따른 연관성 규칙(Association Rule) 전략 연구

온라인 쇼핑몰 고객을 RFM 기반 군집분석으로 ‘우수고객’, ‘잠재고객’ 등으로 나눈 뒤, 각 그룹별로 연관규칙 분석을 적용하여 그룹 맞춤형 상품 추천 전략을 제시하는 2단계 분석 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 “모든 고객에게 똑같은 상품을 추천하는 것은 더 이상 통하지 않는다.…