As millions of people place their orders online, retailers have been eager to know what spur customers in online purchasing. Data about online customers purchasing behavior are needed to help retailers define their online retail strategies for Web site design, online advertising, market segmentation, product variety, inventory holding and distribution. People began shedding light on log data of a Web shopping mall to get objective information of customers' behavior in a site using data mining techniques. Web sites such as Alexa.com also use customer log data to rank Web sites on the base of page view of each site. However, few studies have been performed to evaluate validity of page view forecasting site's sales performance.
To do this, we first suggest three factors that can be found in log data as a trigger of purchase in a Web shopping mall and evaluate effectiveness of them using statistical methods. Second, we evaluate whether the characteristics of a product affect these factors using real log data of a Korean cosmetic site. According to our research, not only page view of a site but also session time of a customer and customer involvement such as participation in typical event should be considered as important indices of sales performance of a Web shopping mall for Korean Internet users. Finally, on the basis of the findings of studies, we draw managerial implications, discuss limitations pertaining to the generalizability of the results and offer guidelines for further research.
인터넷을 이용한 전자상거래의 규모가 폭발적으로 증가함에 따라 온라인 상에서의 고객의 구매를 유발하는 요인을 알기 위한 기업들의 노력 역시 다양하게 전개되기 시작하였다. 온라인 상에서의 고객 행동을 파악하기 위해 직접적인 인터뷰와 패널 데이터의 이용 등 다양한 방법이 시도되고 있지만, 생성과정에서의 객관성이 주는 장점으로 인해 오늘날 로그 데이터에의 관심이 가중되고 있다. 이 로그 데이터를 분석하기 위해 다양한 데이터 마이닝 기법들이 사용되고 있고 이를 통해 맞춤형 서비스를 온라인 상에서 제공하려는 노력들이 계속되고 있다.
이 로그 데이터를 통해 사이트의 업무 성과를 평가하고 이에 기반해 광고를 싣는 사례가 늘어나자 해당 사이트의 순위를 매겨주는 사이트가 등장하였다. 그러나 이러한 평가 사이트는 대상 사이트의 평가 과정에 있어 사이트를 방문하는 고객들의 페이지 뷰에만 크게 의존하는 경향을 보이고 있어 해당 사이트들간에 평가와 실제 성과의 불일치로 인한 분쟁의 원인을 제공하는 등 평가 지표로서의 한계를 보이고 있다.
이에 본 연구에서는 국내 화장품 업계의 한 쇼핑몰을 대상으로 로그 파일을 분석하여 로그 데이터에서 발견할 수 있는 고객의 행동 요인을 정의하고, 해당 요인들이 고객의 구매 과정에 있어 어떻게 영향을 미치는지를 분석하고, 또한 해당 쇼핑몰에서 판매되는 상품들의 특성을 인지된 위험의 종류와 가격으로 나누어 상품 특성이 구매과정에 미치는 영향을 분석함으로써 국내 화장품 사이트를 이용하는 고객의 구매행태를 분석하는데 있어서는 기존의 사이트 평가 지표로 사용되고 있는 페이지 뷰가 한계를 가지고 있음을 보이고, 이에 대한 대안으로 고객의 사이트 내 체류시간 (session time)과 이벤트 참여여부를 고객 구매여부를 특정하기 위한 새로운 지표의 하나로 제시하였다.
