Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 임규건 | - |
dc.contributor.author | 김건희 | - |
dc.date.accessioned | 2024-03-01T08:09:36Z | - |
dc.date.available | 2024-03-01T08:09:36Z | - |
dc.date.issued | 2024. 2 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000724930 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/189386 | - |
dc.description.abstract | 코로나 19 팬데믹 이후, 명품 및 한정판 제품에 대한 수요가 많이 증가하며 국내에서는 리셀 전용 플랫폼을 통해 활발한 거래가 이루어지고 있다. 명품, 한정판 제품을 기반으로 형성된 리셀 시장은 최근 소셜 미디어를 기반으로 소비 시장에서 큰 파급력을 가지고 있는 MZ세대를 중심으로 성장하고 있다. 본 연구의 목적은 머신러닝 기반의 가격 예측 모델을 통해 소셜 미디어가 가격 예측에 영향을 미치는지 확인하고, 리셀 시장의 가격 결정에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 국내 리셀 플랫폼인 크림(KREAM)의 거래 및 상품 정보와 네이버(NAVER)의 검색량 데이터를 활용하여 변수를 설정하였고, 가격 예측 모델 구성을 통해 영향력 있는 변수를 확인하고, 해당 변수를 기반으로 가격 예측을 시도해 보았다. Random Forest Regression 기반의 모델이 가장 우수한 성능을 보여주었으며, 소셜 미디어가 유의미한 영향을 끼치는 변수임을 확인할 수 있었고, 리셀 거래 가격 결정에 유의미한 영향을 미치는 변수를 도출하였다. 본 연구가 갖는 의의는 MZ세대가 소비와 관련해서 소셜 미디어를 많이 활용한다는 점, MZ세대를 중심으로 리셀 시장이 새로운 소비 시장으로 나타나고 있고 국내 시장의 규모가 지속해서 성장한다는 점에서 일별 소셜 미디어 검색량을 활용했다는 것이다. 또한, 머신러닝 기반의 리셀 스니커즈의 가격 예측 모델을 통해 소셜 미디어가 리셀 시장에 미치는 영향을 확인하면서 기존 연구와 달리 소셜 미디어 일별 검색량이라는 지표를 활용했다는 점에서 유의미한 연구로 볼 수 있으며, 어떠한 변수가 리셀 스니커즈의 가격 결정에 영향을 미치는지 분석했다는 점에서 의의가 있다. | - |
dc.publisher | 한양대학교 대학원 | - |
dc.title | 소셜 미디어가 리셀 시장에 미치는 영향 | - |
dc.title.alternative | Impact of social media on the resell market : Focusing on resell sneakers price forecast | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 김건희 | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Kim Gunhi | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | 대학원 | - |
dc.sector.department | 경영학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.affiliation | 경영정보시스템 | - |
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