Wi-Fi 로그 데이터를 이용한 매장 방문 고객 특성에 관한 연구Study on the characteristics of store customers using Wi-Fi log data
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이재길 | - |
| dc.contributor.advisor | Lee, Jae-Gil | - |
| dc.contributor.author | 김소진 | - |
| dc.contributor.author | Kim, Sojin | - |
| dc.date.accessioned | 2017-03-29T02:41:56Z | - |
| dc.date.available | 2017-03-29T02:41:56Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=663510&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/221985 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 지식서비스공학대학원, 2016.8 ,[v, 44 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 최근 스마트폰의 보급화로 실내에서의 고객 위치정보 수집 및 이동 패턴 분석이 가능하여졌다. 특히 Wi-Fi센서를 이용하여 고객의 데이터를 수집한다면 자동으로 실시간 위치정보의 수집이 가능하며 고객 식별도 가능하다. 본 논문에서는 고객들이 매장 내에서 오래 머무른 곳을 Stay Point로 정의하여 고객들이 단순히 지나가는 구역과 관심이 많은 구역을 구분하여 분석하였으며 같이 매장을 방문한 고객들을 클러스터링하여 매장 이동패턴을 분석하였다. 코오롱 스포츠 문정점과 커스텀 멜로우 홍대점에서 8개월간 약 5,350,000개의 고객 위치 데이터를 수집하였으며 이 데이터를 바탕으로 방문 시점, 이벤트, 동행자 유무가 고객 행동에 미치는 영향과 신규 및 재방문 고객의 매장 방문 패턴의 차이를 분석하여 그 결과를 제시한다. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 고객 행동 | - |
| dc.subject | 쇼핑 패턴 분석 | - |
| dc.subject | Wi-Fi 로그 데이터 | - |
| dc.subject | 쇼핑 경로 | - |
| dc.subject | 시공간 데이터 분석 | - |
| dc.subject | Customer behavior | - |
| dc.subject | Shopping pattern analysis | - |
| dc.subject | Wi-Fi log data | - |
| dc.subject | Shopping path | - |
| dc.subject | Spatio-temporal data analysis | - |
| dc.title | Wi-Fi 로그 데이터를 이용한 매장 방문 고객 특성에 관한 연구 | - |
| dc.title.alternative | Study on the characteristics of store customers using Wi-Fi log data | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :지식서비스공학대학원, | - |
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- IE-Theses_Master(석사논문)
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