본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 생존과 발전을 위한 단계로 방문빈도, 방문 지속성의 전략이라고 할 수 있는 쇼핑몰 밀착도를 결정하는 요인들과 플로우에 영향을 주는 요인, 전형성에 영향을 주는 요인, 인터넷 쇼핑몰 유형에 따른 인터넷 쇼핑몰 속성 태도와 인터넷 쇼핑몰 전형성의 관계, 소비자 행동 측면의 플로우 경험과 전형성의 영향정도 등을 조사한다. 이를 기반으로 인터넷 유형을 분류하여 인터넷 쇼핑몰의 특성 및 콘테츠 특성에 대한 전형성 정도를 세분화할 수 있다. 또한 밀착도와 충성도의 관계를 파악함으로 인해 쇼핑몰의 방문빈도 및 방문지속성의 유지가 기업의 장기적인 발전에 어느 정도 기여를 할 수 있는지에 대해서 파악할 수 있다. 본 연구결과 인터넷 쇼핑몰 특성은 전형성에 정(+)의 영향을 미치며, 콘텐츠 특성은 플로우에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이를 통해 현재 오프라인을 기반으로 한 쇼핑몰인 경우 이 전에 오프라인에서 유지해 오던 상품제시, 보장, 명성 등이 온라인까지 확장되었다는 의미이며, 이러한 현상은 현재 오프라인 소매점에서 온라인 소매점으로 확장할 경우 이들 특성들이 전이(transfer)된다는 사실을 쇼핑몰 관리자들은 인지해야 한다. 또한 콘텐츠 특성은 오프라인 쇼핑몰보다는 순수 온라인 쇼핑몰이 플로우에 영향을 더 많이 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 순수 온라인만을 주목적으로 창업하려는 쇼핑몰 관리자들은 콘텐츠 특성인 인터페이스 기능 강화, 톡특한 디자인 및 Lay-Out 등에 투자를 해야 한다. 위의 결과를 통해 플로우 및 전형성이 밀착도인 방문빈도 및 방문지속성에 영향을 미치며 이러한 밀착도는 소비자 충성도에 제고에 영향을 미칠 것이다.
본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.
본 연구는 Pine and Gilmore가 제안한 엔터테인먼트 체험, 현실도피 체험, 미적 체험, 교육체험인 4가지 체험영역을 바탕으로 테마파크 방문객의 몰입에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 몰입경험이 테마파크 재방문 및 구전의도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 실증분석을 위해 테마파크를 방문한 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구가설을 검증하기 위해 SPSS 18.0과 AMOS 18.0 프로그램을 활용하여 통계분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 테마파크 내 미적 체험요소, 교육 체험요소, 엔터테인먼트 체험요소, 현실도피체험요소는 방문객의 몰입에 영향을 미치고 있었다. 둘째, 체험에 대한 방문객의 몰입경험이 증가할수록 재방문/구전의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 체험요소는 몰입을 통해 재방문/구전의도에 간접적인 영향을 미치고 있었다. 이런 연구결과를 바탕으로 테마파크가 일회성 방문이 아닌 재방문객을 꾸준히 유치하기 위해서는 테마파크에서의 체험의 극대화를 통한 방문객의 몰입도 제고에 더욱 신경 써야 함을 알 수 있다.
최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.
본 연구는 전주비빔밥 향토음식점을 방문하는 고객들에 대한 중요도와 성취도 분석을 통해 전략적 시사점을 찾아보고자 하였다. 또한 전주비빔밥 향토음식점에 대한 선택속성이 고객만족에 미치는 영향을 살펴보고, 전주비빔밥 향토음식점에 대한 선택속성이 행동의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였으며, 전주비빔밥 향토음식점에 대한 고객만족이 행동의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 전주비빔밥 향토음식점에서 전주비빔밥을 경험해본 고객을 모집단으로 하여 전주지역의 전주비빔밥 향토음식점을 방문한 고객을 대상으로 조사를 실시하였으며, 251부의 유효한 설문지를 최종분석에 사용하였다. 분석결과 중요도-성취도 분석에서는 '실내의 청결성'과 '예약의 편리성' 속성은 빠른 시간 안에 개선할 필요가 있다고 조사되었으며, '음식(p<0.01)'과 '서비스(p<0.05)'요인이 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, '물리적 환경(p<0.01)'과 '서비스(p<0.05)'품질 요인이 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족이 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.001).
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.
최근 기업의 사회적 책임에 대한 관심이 커져가고 있으며, 사회의 구성원으로서 사회적 책임 활동은 선택이 아닌 필수적인 요소가 되어 가고 있으며 이에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 그러나 기업의 사회적 책임활동에 대한 연구들은 주로 사회적 책임활동과 기업의 이미지, 고객만족 및 재방문 등 기업의 성과와 관련한 연구가 주를 이루고 있다. 이에 기업의 사회적 책임활동이 직원들의 내부 고객인 직원들의 직무만족과 조직시민행동에 미치는 영향을 확인하고, 그 관계에서 조직몰입이 어떤 역할을 하는지를 규명해보고자 한다. 본 연구에서는 기업의 사회적 책임활동이 직원들의 직무만족을 증진하고, 증진된 직무만족이 조직시민행동에 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 또한 사회적 책임활동과 직무만족, 조직시민행동의 관계에서 조직몰입을 조절 변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.
온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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