온라인 식품 쇼핑몰의 검색 필터 디자인 가이드 제안

강민정; 이수연; 정보람; 정호연

doi:10.15187/adr.2024.08.37.4.259

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 강민정 (홍익대학교) 이수연 (홍익대학교) 정보람 (스페이스와이) 정호연 (하나은행)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.37 No.4 (Wn.152)

발행연도: 2024.8

수록면: 259 - 284 (26page)

DOI: 10.15187/adr.2024.08.37.4.259

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

연구배경 : 본 연구는 온라인 식품 쇼핑몰에서 상품 검색 시 검색 필터에 대한 사용자 경험 개선을 위해, 국내외 식품 쇼핑몰 사례 분석 및 사용자 조사를 진행하여 식문화 트렌드, 상품 및 사용자 유형에 따라 식품 탐색에 최적화된 검색 필터 디자인 가이드 제안을 목표로 한다.
연구방법 : 문헌연구, 사례연구, 사용자 연구로 진행하였다. 먼저 온라인 쇼핑 동향 및 문헌을 조사하여 필터 디자인 가이드 제작 방향을 설정하고, 국내외 식품 쇼핑몰의 검색 필터 사례 분석을 통해 플랫폼별 검색 필터 특징, 기본이 되는 필터와 상품특성에 따른 맞춤 필터를 도출하였다. 앞선 연구를 기반으로 설문조사를 진행하여 상품별 선호 필터 우선순위를 도출하였다. 컨텍스춰 인터뷰를 진행하여 검색 후 행태를 관찰하고 인터뷰하여 인사이트 및 사용자 유형을 도출하고 종합하여 식품필터 디자인가이드 및 아이디어를 제안하였다.
연구결과 : 온라인 식품 쇼핑몰의 식품군별 주요필터에 대한 가이드는 다음과 같다. 첫째로 가공식품은 [브랜드] 필터, 냉장/냉동식품은 [맛/종류] 필터, 신선식품은 [원산지(생산지)] 필터를 우선적으로 제공해야 한다. 농산물과 축산물은 필터 공유가 가능하다. 또한 사용자의 식품 상품 탐색 도구 이용 행태 유형은 세 가지로 쇼핑 고수형’은 가격, 배송 날짜를, ‘안정 추구형’ 용량/가격, 유통기한을, ‘가정 주부형’은 맛집, 리뷰를 가장 많이 고려하였다.
결론 : 본 연구에서는 온라인 식품 쇼핑몰의 주요 식품군별 검색 필터의 우선순위를 도출하고, 사용자의 상품 검색 행태를 반영한 식품 상품 검색 필터 디자인 가이드를 제안하였다. 연구 결과는 향후 식품 검색 AI알고리즘 설계 시 중요한 참고자료가 될 것이라 기대한다.

Background : This paper aims to improve the user experience of search filters when browsing products on online grocery shopping platforms to propose guiding principles for optimizing search filter designs based on food culture trends, product variations, and user preferences.
Methods : This study was conducted through a literature review, case studies, and quantitative/qualitative user surveys. Literature review was carried out to establish the direction of a filter design guide. Through the analysis of search filter cases in domestic and international food shopping malls, essential filters and specialized filters based on products and user types were identified. Based on them, a survey was conducted to extract key filters for each product. Contextual interviews were then conducted to derive insights and user types. Combining these findings, a food filter design guide and ideas were proposed.
Results : The guide for key filters by food category in online food shopping malls is as follows. Firstly, for processed foods, prioritize providing a [Brand] filter. Secondly, for refrigerated/frozen foods, prioritize offering a [Taste/Type] filter. Lastly, for fresh foods, prioritize providing an [Origin (Production Place)] filter, while agricultural and livestock products can share filters. Additionally, users’ behavior types in utilizing food product search tools are categorized into three: ‘Shopping Enthusiast’ prioritizes price and delivery date, ‘Stability Seeker’ considers quantity/price and expiration date, and ‘Homemaker’ focuses on taste preferences and reviews.
Conclusions : In this study, we identified the priorities of major food category search filters in online food shopping malls and proposed a food product search filter design guide that reflects user search behaviors. The research findings are expected to serve as crucial reference material for future design of food search AI algorithms.

#Design Guideline #Search Filter #Food Shopping Mall #Case Study #Behavior Pattern #UX Design #디자인가이드 #검색필터 #식품 쇼핑 #사례연구 #행동패턴 #UX디자인

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

구독 해지 과정의 복잡성 정도에 따른 사용자 경험 연구 - 다크패턴 디자인 인지 과정을 중심으로

조보민 , 오선영 , 이지영 외 2명 Archives of Design Research 2023 .05

디자인 학습자의 디자인 메타인지 작용과 인지전략 활용 탐구

정하영 , 박영목 Archives of Design Research 2024 .11

가상현실에서 코디자인을 위한 롤플레잉에 관한 탐색적 연구: 아바타와 친밀도를 중심으로

임영송 , 이연준 Archives of Design Research 2024 .11

대화형 인공지능 에이전트와 공감적 소통을 위한 눈 형태 UI 디자인 제안: 기쁨의 감정을 중심으로

조윤희 , 정의철 Archives of Design Research 2024 .05

건강 행동 변화를 위한 PHR 콘텐츠 디자인 연구

김민지 , 김민혁 , 김민진 외 1명 Archives of Design Research 2025 .02

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)