• Journal of Distribution Research
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• v.7 no.1
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• pp.61-86
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• 2002

The number of people who perform their banking business on Internet has been increasing drastically during the recent period and the trend still continues. Banks and other types of financial institutions are now competing intensely with each other in attracting customers to this new innovative banking service. The marketers in charge of formulating and implementing the strategies for this new banking business need to understand the behavioral factors as well as the technical factors in order to succeed in attracting more customers to this new service. products. A deep understanding as to why and how the customers are adopting the new service developed on information technology is a prerequisite for a successful marketing effort. The purpose of this dissertation is to find out what factors are playing important roles in the customers'decision related to the adoption of the Internet banking services. The focus of the research is threefold. First. by testing the hypotheses proposed by the Technology Adoption Model, a well-known theory in the IT-related behavioral science, an analysis was made as to which factors are more important in affecting the attitudes and adoption of the Internet banking on the part of customers. Secondly, an analysis was made as to whether the three criteria of the Technographics- -the attitude toward new technology, level of income, and the motivational factor- -are useful as the criteria for segmenting the Korean users of the online banking. Thirdly, an analysis was made as to whether each customer group segmented by the criteria of the Technographics reveal a differential decision process and thus requires a differential approach strategywise.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.4
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• pp.133-154
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• 2021

Today smart phone is the most common media with a vehicle called 'application'. In order to understand how media users select applications and build their repertoire, this study conducted two-step approach using big data from smart phone log for 4 weeks in November 2019, and finally classified 8 media repertoire groups. Each of the eight media repertoire groups showed differences in time spent of mobile application category compared to other groups, and also showed differences between groups in demographic distribution. In addition to the academic contribution of identifying the mobile application repertoire with large scale behavioral data, this study also has significance in proposing a two-step approach that overcomes 'outlier issue' in behavioral data by extracting prototype vectors using SOM (Sefl-Organized Map) and applying it to k-means clustering for optimization of the classification. The study is also meaningful in that it categorizes customers using e-commerce services, identifies customer structure based on behavioral data, and provides practical guides to e-commerce communities that execute appropriate services or marketing decisions for each customer group.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.12 no.4
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• pp.82-93
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• 2022

The food service industry is a major driver of global sustainable food consumption. By understanding food consumption behavior, restaurant managers can forecast demands and reduce pre-consumer food waste. This study investigates the relationship between influencing factors and the number of customers at restaurants and cafés. These factors are weather-related factors, including rain and temperature, and school-related factors, including exams and the day of the week. Based on these four factors, 24 possible combinations were created. Three representtive days were chosen for each weekday combination. Besides, one representative day was chosen for each weekend combination. In total, 48 days were sampled throughout the year. Customer data were collected from six restaurants and cafes on a Korean university campus. Conjoint analysis was used to determine the relative importance of each variable to customer numbers. Following that, utility scores were standardized and mapped to determine the best condition when the number of customers was at its peak. In addition, each store's sales were compared using Pearson's Correlation Coefficient. The findings support that temperature and rain influences are correlated with the number of customers. Furthermore, we discovered that temperature was far more significant than rain in determining the number of customers. The paper discusses the implications of weather to forecast food and beverage demand and predict meal choices.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.3
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• pp.34-52
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• 1999

본 연구는 백화점 고객을 대상으로, 소비자 만족과 관련된 여러 선행요인 및 사후 행동의 관련성을 고찰함을 그 목적으로 하였다. 특히 본 연구는 기존 연구에서 다루어지지 않았던 지역공헌관련특징에 초점을 맞추어 이에 따르는 마케팅 시사점을 발견하고자 하였다. 구체적으로 본 연구는 기존 연구에서 분리되어 다루어진 만족평가 요인으로서의 매장관련특징과 서비스관련특징들을 통합하여 매장의 전체적인 만족에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 새로운 사회적 쟁점으로 대두되고 있는 환경정책을 포함한 지역공헌관련특징이 매장만족 경로상에서 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로 소비자 만족, 지역공헌관련 특징을 포함한 선행요인 및 사후행동에 대한 인과관계구조모형을 설정하였으며, 분석은 LISREL을 이용한 공변량구조분석을 수행하였다. 분석결과, 매장관련특징과 서비스관련특징은 매장의 전체적인 만족형성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 기존 연구와 일치함을 보여주었다. 또한 환경정책, 지역공헌정도를 포함한 지역공헌관련특징은 매장만족의 결과 변수로 사용되어진 구전의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석됨으로써 직접 매장에 대한 만족을 얻지 못한 소비자들이라도 지역공헌관련특징의 정도에 따라 구전의사에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 연구결과를 도출하였다. 이러한 연구는 새로운 경쟁관계에 직면한 최근 백화점업계의 마케팅 경쟁환경을 감안할 때 적지 않은 현실적 의미가 있으리라 생각되며, 나아가 국내 할인점과 외국계 할인점들간의 경쟁으로 인한 마케팅 전략의 수립 및 분석에도 시사하는 바가 클 것으로 기대된다.

• Proceedings of KHEA Conference
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• 2005.10a
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• pp.141-141
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• 2005

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.401-404
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• 2009

국내 보험사 FC의 사업 영속성은 1년 이내로 짧기에 창업이전에 FC에 대한 정확한 분석을 통해 창업 성공률을 높여야 할 필요가 있다, 이는 FC 본인뿐만 아니라 해당 기업의 성과에도 영향을 미치는 핵심적인 문제이자 관심사이다. 이에 본 연구에서는 인간행동 유형에 대한 문헌고찰을 통해 William M. Marston의 DiSC 행동모델을 사용하여 FC의 행동유형과 영업성과간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 첫째, 주도형(D형), 신중형(C형)행동경향의 경우 영업성과 변인별로 유의미한 관계를 보였다. 주도형 행동경향의 경우 총수수료와 보유 고객면에서 높은 성과를 나타냈으며, 신중형(C형)행동경향의 FC는 행동경향이 높을수록 영업성과면에서는 평균에 못미치는 낮은 결과를 나타냈다. 본 연구가 시사하는 바는 계속적으로 증가하고 있는 국내FC의 창업성공률을 높이기 위해서는 사전에 FC의 주요 행동유형을 분석할 필요가 있으며, 이를 통해 영업성과를 극대화 시킬 수 있는 주도형 행동경향의 FC육성을 위한 창업교육이 사전에 반드시 필요하다는 점이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.191-195
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• 2020

네트워크 기술과 모바일 기기의 발전으로 인하여 사람들의 생활 패턴에 많은 변화가 나타나고 있으며 사회적 생산과 소비 행동이 세분화되고 있는 가운데 새로운 유통채널들이 나오고 있고 하나의 유통 트렌드로 자리를 잡아가고 있다. 또한 코로나19라는 사회적 영향으로 비대면 분야의 유통채널들이 두각을 나타내고 있는 가운데 기존의 1인 방송 위주였던 라이브 스트리밍 방식에서 이제는 라이브 커머스 스트리밍 이라는 새로운 유통채널로 자리 잡았다. 기존에 홈쇼핑과 온라인 쇼핑몰들이 단방향의 제품정보를 고객들에게 줬다고 한다면 이제는 라이브 커머스 스트리밍에서는 양방향 서비스로 고객과 소통하고 고객이 원하는 제품의 정보를 즉시 줄 수 있는 것과 마음에 드는 제품을 현장에서 바로 결제할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 라이브 커머스 스트리밍의 방송 특성과 모바일의 서비스 특성에 대해 연구하고 구매만족과 재구매의도에 대한 연구를 하려고 한다. 방송 특성으로는 진행자의 능력과 고객과의 소통하는 상호작용성에 대해서 연구하고 모바일 서비스에 대한 특성에 대해서 연구를 하고 방송 특성과 모바일서비스 특성 중 어떠한 특성이 구매만족과 재구매의도에 영향을 미치는지에 대한 실증적인 연구를 하려한다.

• Korean Journal of Human Ecology
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• v.16 no.2
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• pp.433-442
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• 2007

The purpose of this study was to examine the mediating role of attitude, subjective norm, and perceived behavioral control on the relationships between past behavior and customers' intention to engage in exit of dissatisfaction responses. Results of the study demonstrated that the past behavior significantly improved the predictability of the voice of dissatisfaction response intentions. Furthermore, the mediating analyses indicated that the influence of past behavior was mediated by mediator. In the contests of exit behavior, the effect of past behavior on intention to exit was mediated by attitude, subjective norm and perceived behavioral control.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.305-312
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• 2004

인터넷 웹 사이트 상에서 사용자 행동은 클릭(click)을 단위로 모두 로그 (log)에 기록된다. 웹 서버를 통해 남는 웹로그를 가공하여 단순한 통계 수치 외에, 사용자 행동을 분석할 수가 있다. 특히 인터넷 쇼핑몰에서 사용자의 행동에 대한 분석은 중요하며, 고객의 획득, 유지 전략을 수립하기 위한 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 행동을 비즈니스 관점에서 분석한다. 쇼핑몰 사이트의 유입 경로 분석의 다양한 관점에 대해 논의하며, 관심 카테고리 및 상품 분석, 첫페이지 영역별 분석 등 새로운 분석 방법에 대해 소개한다. 이와 함께, 이 분석과정에서 필요한 효율적인 데이터 구조, 운영계 데이터 베이스 정보 및 이들간의 연동방안과 분석 결과의 활용 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.324-331
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• 2005

In this paper, we propose a new customer profile model based on customer behavior in Internet shopping mall. The proposed technique defines customer profile model based on customer behavior information such as click data, buy data, and interest categories. We also implement CBCPM(Customer Behavior-based Customer Profile Model) and perform extensive experiments. The experimental results show that CBCPM has higher precision, recall, and F1 than the existing customer profile model.