| 한글제목(Korean Title) |
실내 추적 데이터에서의 고객 재방문 패턴 탐색 연구 |
| 영문제목(English Title) |
Study on Detecting Guest Revisit Patterns in Indoor Tracking Data |
| 저자(Author) |
김소현
이재길
Sohyun Kim
Jae-Gil Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 34 NO. 02 PP. 0003 ~ 0021 (2018. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
실내 방문객 추적 데이터는 쇼핑객이 언제, 매장의 어떤 구역을, 얼마나 체류했는지 기록한 데이터로 방문객의 와이파이나 블루투스의 MAC 주소가 암호화되어 식별 정보와 함께 저장된다. 이렇게 방문객 식별 정보가 함께 저장되고 데이터가 지속해서 수집됨에 따라 방문객 추적 데이터를 통해 재방문객 분석이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 서울의 한 의류 브랜드의 다른 지역에 있는 두 개 매장에서 방문객 추적 시스템 도입 후 약 1년간 수집된 데이터를 이용하여 쇼핑객 재방문에 관한 연구를 수행하였다. 재방문객의 방문 간격이 주기, 평일 여부, 할인 기간 등과 같은 요소에 영향을 받아 달라짐을 보였다. 또한, 연속 방문에서 방문 간격에 따라 이전 방문과 재방문에서 함께 나오는 행동을 재방문 패턴이라 정의하여 재방문 패턴 분석 방법을 정리하였다. 특히 방문 시간대나 체류 시간처럼 미리 정의된 구분에 따른 전처리가 가능한 특징과는 다르게 매장의 구역이 정의되기 힘든 경우, 전처리 없이 매장 이용 구역 특징을 포함한 재방문 패턴을 유전 알고리즘으로 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 이용 구역에 대한 지지도 계산을 단순 포함 여부가 아닌 체류 시간을 고려하도록 하여 실제 현상을 더 잘 반영하도록 하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
The visitor tracking data is able to be obtained in indoor environments. Indoor visitor tracking data is recorded with the encrypted visitor's smartphone MAC address as well as when the shopper visited, which area of the store visited, and how long they stayed. As visitor identification information is stored and data is continuously collected, it enables re-visitor analysis. In this paper, we investigated shoppers' revisitation patterns using data gathered about a year in two clothing stores located in different areas of Seoul. The results of this study are as follows. First, it is shown that the visit intervals of revisitors are influenced by factors such as the day of the week, discount period, etc. In addition, we defined the revisit pattern as the behavior of consecutive visits with visit intervals and suggested the method to mining the revisit patterns. To find revisit patterns to include the mainly visited area of the store, applied genetic algorithm to find appropriate areas for the revisit patterns.
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| 키워드(Keyword) |
Revisit patterns
revisitors
consecutive visit patterns
visitor tracking data
indoor sensor data
재방문 패턴
재방문 고객
연속 방문 패턴
방문객 추적 데이터
실내 센서 데이터
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