• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.24 no.4
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• pp.115-137
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• 2008

The present study purposed to derive the major attributes of the service quality of port hinterlands from previous research and interviews with specialists, to examine causal relations among the service quality of hinterlands, customer satisfaction, switching barrier and customers' behavior, and to suggest strategic implications. According to the results, the service quality of port hinterlands was divided into 'interaction quality', 'physical environment quality' and 'service delivery quality,' and among the three dimensions of quality, 'physical environment quality' and 'service delivery quality' had a significant effect on customer satisfaction but 'interaction quality' did not. These results suggest directions for what dimensions of quality should be controlled in order to improve the service quality of port hinterlands with limited management resources, and thus they are expected to contribute to more strategic marketing activities upon customers.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.12
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• pp.1-11
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• 2018

Recently, the volume of online shopping market continues to be fast-growing, that is important to provide customized service based on customer behavior evaluation analysis. The existing systems only provide analysis data on the profiles and behaviors of the consumers, and there is a limit to the processing in real time due to disk based mining. There are problems of accuracy and system performance problems to apply existing systems to web services that require real-time processing and analysis. Therefore, The system proposed in this paper analyzes the web click log streams generated in real time to calculate the concentration level of specific products and finds interested customers which are likely to purchase the products, and provides and intensive promotions to interested customers. And we verify the efficiency and accuracy of the proposed system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.4
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• pp.13-27
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• 2022

This study focused on the role of service robots as employees, and examined how robot services affect customer behavior compared to human employees in service success and failure situations. The three experiments were performed on barista robot, serving robot, and chef robot. The results of this study are as follows. First, in the case of service success, customers showed similar intentions for revisit regardless of employee type. On the other hand, in the case of service failure, the revisit intention was found to be more negative than that of the human employee when the service was received from the robot employee. The reason for this was found to be that customers had lower expectations for the capabilities of service robots compared to humans. Finally, customers perceive that robot services are more stable than human services.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.34 no.7
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• pp.1220-1231
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• 2010

This study examined customer misbehaviors in retail settings by identifying behavioral patterns and exploring behavioral backgrounds and consequences from the employee's perspectives. Qualitative data were collected from an individual interview method, and 222 interviews were analyzed. Customer misbehavior was categorized into unethical returns, problem behaviors in service encounters, unreasonable demands, shoplifting/fraud, ill-mannered behaviors, and selfish behaviors. Behavioral backgrounds included dissatisfaction, unreasonable expectations, actively benefiting of service failures, taking advantage of service standards, illegitimate complaints, monetary gains, transferring responsibility, and demanding special treatment. Employees experienced stress facing misbehaving customers with no other choice except to accept misbehaviors and learned misbehaviors as customers themselves. The study further discusses the implications.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.34 no.7
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• pp.1126-1137
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• 2010

Customer misbehavior is a behavior that disrupts generally accepted behavioral norms in consumption situations. This study examined customer misbehavior in retail settings by identifying behavioral patterns and exploring behavioral backgrounds and consequences from a customer viewpoint. Qualitative data were collected from individual in-depth interviews, and 149 interviews were analyzed. Customer misbehavior was categorized into unethical returns, problem behaviors in service encounters, shoplifting/fraud, ill-mannered behaviors, and selfish behaviors. Motivations included monetary gain, adventurism, perceived acceptability of misbehavior, planned unfair complaints, and retaliation. Customers showed a negative image to unkind employees and stores yielding to misbehaviors that were learned and socialized among customers. The study further discusses implications.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.47-50
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• 2000

최근 들어 인터넷 쇼핑몰의 활성화로 인한 고객의 행동 패턴 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 고객의 행동 패턴 분석 방법 중의 하나로 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 로그 분석을 소개한다. 웹 로그에는 고객의 접근 시간, 접근한 웹 페이지, 접근 시 사용한 브라우저 등 많은 정보가 포함되어 있는데, 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 적용하기 편리한 형태로 변환해야 한다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 적용하기 위해 필요한 정보를 추출하고 적절한 형태로 변환하는 작업을 수행하는 전처리기의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리기로 구축된 트랜잭션을 통하여 원하는 항목과 범위에 대해서 연관 규칙을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.401-404
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• 2020

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.

• International Commerce and Information Review
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• v.3 no.1
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• pp.157-176
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• 2001

국내외 마케팅에 있어서 경쟁의 심화로 말미암아 새로운 고객의 획득에 따른 비용-효과보다 기존고객과의 관계유지를 위하여 고객의 평생가치를 높이도록 노력하는 것이 오히려 효과적인 경우가 많아졌다. 이러한 관계마케팅의 개념은 최근 마케팅을 포함한 기업경영 전반에 적용되는 고객관계관리(CRM)로 확장되고 있다. 또한 인터넷 기반의 e CRM이 고객행동의 분석도구를 거의 정확하고도 실시간으로 파악할 수 있게 함으로써 통합적 CRM의 아키텍쳐와 솔루션이 개발, 적용되고 있다. 통합 CRM에서의 고객은 B2B이든 B2C이든 간에 개별(개인) 고객을 가리키며, 개별 고객의 니즈와 요구를 적절하게 충족시킬 수 있도록 개인화 시스템을 구축하여 관리하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 CRM의 기본 틀과 시스템을 비롯하여 개인화 설계를 어떻게 할 것인가에 관한 사례 및 실증분석에 앞서 그 배경 지식을 정리하고자 이론적 탐구를 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.261-281
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• 2001

IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.15-18
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• 2001

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.