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Pet Owner Behavior

Interpretable prediction of private brand purchases by pet type in e-commerce for consumer behavior analysis using real-world transaction data

2026-07-16

Interpretable prediction of private brand purchases by pet type in e-commerce for consumer behavior analysis using real-world transaction data

  • 저자: Jaehyuk Lee; Woojung Song; Jina Kim; Yoona Chung; Eunchan Kim
  • 출처: PeerJ Computer Science (2026)
  • DOI/링크: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.3795
  • 연구 계열: Topics/Pet Owner Behavior
  • 정리일: 2026-07-27

TL;DR

XGBoost와 SHAP을 활용하여 개 소유자와 고양이 소유자의 프라이빗 브랜드 구매 행동을 분석한 결과, 두 세그먼트 간 구매 동인이 유의미하게 다르며 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 전략을 제시했다.

1. 연구 배경 및 동기

  • 다루는 문제: 글로벌 반려동물 관리 시장이 빠르게 확장되고 있으며, 프라이빗 브랜드(PB) 제품이 전자상거래 소매업체에서 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 개 소유자와 고양이 소유자 간 PB 구매 행동의 차이는 아직 충분히 탐구되지 않았다.
  • 기존의 공백 / 왜 필요한가: 반려동물 전자상거래에서 개와 고양이 소유자 세그먼트 간 프라이빗 브랜드 구매 행동의 차이에 대한 연구가 부족하다.

2. 관련 연구

  • 기존 연구 흐름:
  • 이 논문의 위치: 이 연구는 실제 거래 데이터와 머신러닝 기법을 활용하여 반려동물 전자상거래에서 세그먼트별 PB 구매 행동을 분석하고, 설명 가능한 인공지능(XAI)을 적용하여 실무적 인사이트를 제공한다.

3. 핵심 기여

  1. XGBoost 모델을 통해 개 소유자(F1-score: 0.7806)와 고양이 소유자(F1-score: 0.7876)의 PB 구매 행동을 높은 정확도로 예측
  2. SHAP 기반 해석성 분석으로 각 세그먼트별 PB 구매의 핵심 동인 규명
  3. 세그먼트별 마케팅 전략 제시: 개 소유자는 배송 편의성, 고양이 소유자는 가격과 제품 품질 중심
  4. 반려동물 전자상거래에서 PB 행동 연구의 문헌 확대 및 XAI의 실무 적용 가능성 입증

4. 제안 방법론

  • 전체 접근 논리: 한국 반려동물 전문 이커머스 플랫폼의 실제 거래데이터를 이용해 반려동물 종(개/고양이)별 자체브랜드(PB) 구매행동을 예측하고 해석가능한(interpretable) 방식으로 소비자행동 요인을 분석
  • 단계:
  • 2022년 8~11월 한국 반려동물 이커머스 플랫폼 고객 84,590명 원자료에서, 관찰기간 내 1회 이상 구매완료 및 반려동물 종정보 등록 고객만 필터링하여 개 15,436건·고양이 19,650건, 총 35,086건(45개 변수) 확보
  • 날짜변수 Unix타임스탬프화, 이진변수 0/1 인코딩, 다범주변수(배송지역·품종) 순서형/factorize 인코딩, 결측치는 활동없음(0) 또는 -1로 대체하는 전처리
  • 분산팽창지수(VIF>10 제외)와 로지스틱회귀 기반 전진선택법(AIC 감소 및 p<0.05 조건)을 순차 적용해 특징변수 축소(개 21개, 고양이 13개 최종 선정)

5. 실험 설정

항목 내용
대상/재료 한국 반려동물 이커머스 플랫폼 고객 거래데이터 35,086건(개소유자 15,436건, 고양이소유자 19,650건), 2022년 8~11월
처리 조건 관찰기간 내 1회 이상 구매완료 및 반려동물 종정보 등록 고객만 포함(결측 종정보 제외), 45개 변수 중 VIF·전진선택 로지스틱회귀로 개 21개·고양이 13개 변수 최종 선정
대조군 해당 없음(관찰적 거래데이터 분석)
측정 방법 PB(자체브랜드) 구매여부(pb_purchase_yn)를 종속변수로, 구매패턴·배송·리뷰·펫정보 변수 기반 예측모델의 해석가능성(interpretability) 평가

6. 실험 결과 분석

지표 변화(Δ) 조건 · 유의성
개 소유자 PB 구매 예측 F1-score 0.7806 XGBoost 모델
고양이 소유자 PB 구매 예측 F1-score 0.7876 XGBoost 모델
주요 구매 동인 반려동물 용품과 간식은 두 세그먼트 공통, 개 소유자는 배송 편의성, 고양이 소유자는 가격과 제품 품질 SHAP 해석성 분석

제안 기전(인과 사슬): 반려동물 용품/간식 구매 → 세그먼트별 추가 동인(개: 배송 편의성, 고양이: 가격/품질) → PB 구매 의도

7. 비판적 평가

강점

  • 실제 거래 데이터를 기반으로 한 실무적 신뢰성
  • XGBoost와 SHAP을 결합하여 높은 예측 정확도와 해석성 동시 달성
  • 세그먼트별 차별화된 마케팅 전략 제시로 실무 적용 가능성 제공

한계 · 의문

  • 초록에서 데이터 규모, 지역, 시간 범위 등 구체적 정보 부재
  • 개와 고양이 외 다른 반려동물 세그먼트에 대한 분석 미포함

8. 향후 연구 방향

  • 다양한 반려동물 종(새, 토끼 등)으로 확대 분석
  • 시간 경과에 따른 PB 구매 행동 변화 추적
  • 다른 지역/국가의 데이터를 활용한 일반화 가능성 검증

9. 결론

이 연구는 XGBoost와 SHAP을 활용하여 개와 고양이 소유자의 프라이빗 브랜드 구매 행동의 차이를 규명했다. 세그먼트별 맞춤형 마케팅 전략(개 소유자: 편의성 중심, 고양이 소유자: 가치 중심)을 제시함으로써 반려동물 전자상거래의 실무적 의사결정을 지원한다.

Keywords

private brand, pet e-commerce, customer segmentation, XGBoost, SHAP, explainable AI, consumer behavior, machine learning

paperprivate-brandpet-e-commercecustomer-segmentationxgboostshapexplainable-ai