TV홈쇼핑 이용자의 상품구매 입문 요인 분석: 랜덤포레스트 분석을 활용한 개인의 미디어 레퍼토리 데이터를 중심으로

Abstract

본 논문은 TV홈쇼핑 구매 경험이 없는 소비자들 중 1년 후 TV홈쇼핑 구매에 입문한 소비자의 미디어 매체, 연결, 행위로 구성되는 미디어 레퍼토리 패턴을 분석하고, 해당 소비자가어떤 요인으로 인해 TV홈쇼핑에서 상품을 처음 구매하게 되는지에 대한 요인을 랜덤포레스트와 의사결정나무 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 사용 가능한 171개의 잠재 변수를 분석에 활용하여 랜덤포레스트 알고리즘이 데이터를 학습하여 기존 문헌에서 발견되지 않았던 새로운 요인들을 발견 할 수 있었다. 예를 들어, 개인정보에 대한 우려 정도, 영화관에서의 지출 정도, 적극적 정보 탐색자 여부와 같은 요인들도 TV홈쇼핑 구매로 이어지는 중요한요인이라는 것을 보였다. 분석에서는 연령별, 성별로 총 12개의 하위 샘플을 나누고, 각각의샘플에 대하여 미디어 레퍼토리 관점에서 TV홈쇼핑 입문 요인을 살펴보았다. 이후, 샘플별로 선정된 상위 30개 요인들만을 가지고 최종 의사결정나무를 구성하여 TV홈쇼핑 구매 입문 과정을 최종 분류해 보았다. 본 연구는 기존의 이론주도 요인 분석에 데이터주도 방식을혼합하여 향후 미디어 상품과 서비스에 대한 연구가 나아갈 방향을 제시한다. The purpose of this study is to analyze the media repertoire, which consists of media device, connectivity, activity of users who had no experience of TV home-shopping but newly entered into the purchase on it, and find the factors of the first purchase by using machine learning algorithms like decision tree and random forest. Firstly, data of 171 potential variables in the total sample (N=12,876) is used for random forest learning algorithm to find the importance of variables. Previously confirmed variables like income-level and employment status were still valid, but the result also shows that privacy concern, expense in the theater, active information seekers were also found as new and important factors of the first purchase on TV home-shopping. The analysis was conducted in 12 sub-sample based on the users’ gender and their age group. The most important 30 variables were selected to enter into the decision tree algorithm in each sub-sample. This paper mixed the data-driven method on the existing theory-driven method to find the factors of the media service, and this shows the future direction of this kinds of research. Marketing implications are also given by predicting the possibility of the first purchase on TV home-shopping in the 12 different segments of users.