Time-series Analysis on the Impact of COVID-19 on Online Shopping Purchase

코로나19로 인한 온라인 쇼핑 구매의 변화에 대한 시계열 분석

연구목적: 본 연구에서는 온라인 쇼핑 구매의 변화가 코로나19의 직접적인 영향으로 인함인지 여부를 평가하기 위해 시계열 분석을 활용하였으며, 코로나19의 확산시점이 온라인 쇼핑 구매의 변화와 유의미하게 일치하는지 분석한다. 온라인 쇼핑 내 웹 기반과 모바일기반 쇼핑 구매 자료를 나누어 분석하는데, 시계열 기반 자료분석을 위한 ARIMA모형을 활용하였다. 이를 통해 코로나19 단계가 온라인 쇼핑 거래의 변화와 어떤 관련이 있는지 알아본다. 논문구성/논리: 본고의 구성을 다음과 같다. 제1장에서는 본 연구의 연구 배경과 동기를 소개하고 제2장에서는 온라인 쇼핑 및 코로나19의 영향에 대한 선행연구를 제시한다. 제3장에서는 실증연구방법 및 자료를 설명하며 제4장에서 실증분석으로 도출한 결과를 제공한다. 마지막 제5장에서는 본 연구의 내용 및 결과에 대해 논하며 정리한다. 결과: 2019-2020년의 온라인 쇼핑 구매의 시계열 자료를 분석한 결과 코로나19의 발전단계가 온라인 쇼핑 구매의 변화 시점과 유의미하게 관련되어 있음이 나타났다. 코로나19 상황의 심각성이 일정수준 공유된 시점을 기준으로 온라인 쇼핑 구매가 상당히 증가하였으며 최근 몇 년 간의 전자상거래시장의 성장을 코로나19가 가속화했음을 알 수 있다. 또한, 온라인 쇼핑을 크게 웹 기반과 모바일기반으로 구분했을 때 웹 기반 쇼핑이 모바일 쇼핑보다 변동성이 적은 것으로 나타났다. 독창성/가치: 본 연구는 코로나19 시기의 시계열자료 분석을 통해 전자상거래의 급속한 성장에 코로나19가 직접적으로 미친 영향력을 분석했으며, 전자상거래의 성장에 있어 실제로 코로나19가 의미있는 영향력을 미쳤음을 제시하였다. 이로 인해 오프라인의 수요가 온라인 쇼핑으로 옮겨왔음을 알 수 있다. 또한, 온라인 쇼핑을 웹기반 및 모바일기반으로 나누어 분석하여 전자상거래 채널별로 코로나19의 영향력을 비교분석했다는 점에서 의의가 있다. 둘 간의 차이는 온라인 쇼핑도 채널별로 구분해서 연구하는 것이 중요함을 시사한다.

Purpose: This study aims to examine the effect of COVID-19 on online shopping purchases. To assess whether the change in online shopping purchasing patterns is a direct consequence of COVID-19, we employ a time series analysis to see whether the COVID-19 development phase coincides with an effective change in online shopping purchase. Specifically, we separately analyze web-based and mobile-based shopping purchases. We adopt an auto-regressive integrated moving average(ARIMA) model to analyze the time series data of online shopping transactions to match how the COVID-19 phase is related to the change in online shopping transactions. Composition/Logic: This paper is organized as follows. In the first section, we introduce the research background and motivation of this study. Secondly, the literature review on online shopping and the impact of COVID-19 is provided. The third section explains the empirical setting and data for this research. Next, we provide the empirical results, followed by a discussion of the findings. Findings: Based on the time series data of online shopping purchase during 2019 –2020, we show that the COVID-19 phase is significantly related to the point of change in the online shopping purchase. As online shopping purchases increased significantly during the period when the severity of the COVID-19 was shared to a certain level, it can be seen that COVID-19 accelerated the growth of the e-commerce market in recent years. Also, we find that when online shopping was largely divided into web-based and mobile-based forms, web-based shopping showed less volatility than mobile-based shopping. Originality/Value: This study analyzes the direct impact of COVID-19 on the growth of e-commerce through time-series data analysis, and suggests that COVID-19 had a meaningful impact on the growth of e-commerce. This indicates that offline demand has shifted to online demand. Furthermore, we address the different characteristics of e-commerce channels and compare the web-based and mobile-based online shopping purchases. The differences between the two suggest that it is important to study online shopping separately by channel.