현재 인터넷상에 있는 대부분의 쇼핑몰들은 관리자의 주관에 따라 상품배열 및 제안을 획일적이며 포괄적으로 제시하기 때문에 모든 고객에게 만족을 주지 못한다. 쇼핑몰에서 고객의 구매성향은 세대별, 성별, 소득별, 직업별, 취미생활 등에 따라 그룹으로 구분하는 경우 서로 다르게 나타나며, 고객마다 관심분야와 실제 구매력도 다르다. 본 논문에서는 고객들의 동적인 활동을 통계적으로 분석하여 제품군에 따른 가중치와 고객을 계층으로 나누어 최적의 상품을 동적으로 구성할 수 있는 고객 지향 지능형 쇼핑몰 시스템의 개발에 관하여 기술하였다.
Most of current shooing malls on the internet do not satisfy all customers because they present arrangements of goods and suggestions uniformly and comprehensively according to the thinking of their managers. When classifying into groups according to generations, gender, income, job, hobby, etc. the propensity of purchase is showed differently and the interest and real purchasing power of the customer is different in shopping malls. This paper describes the development of customer oriented intelligent shopping mall system that is added not only statistical analysis dynamical activity of customers but also weight and construct optimal according to group of goods automatically.
