• Title/Summary/Keyword: 사용자 구매 행동 반응

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User Responses to the Formats and Product Properties of Contents Advertised on Facebook (페이스북 광고 콘텐츠 포맷과 제품 속성에 대한 사용자 반응)

  • Su-Jin, Woo;Yu-Jin, Kim
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.19 no.1
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    • pp.111-126
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    • 2016
  • As the marketing value of Facebook advertisements increases, companies seek to create successful Facebook advertisements in order to promote their brands or products. This research aims to identify Facebook advertising factors that influence users' eye movements and attention, and thereby to investigate effective visual elements of Facebook advertising contents. Firstly, we identified two contributing factors influencing users' responses to Facebook advertisements: the formats of advertising contents(Text, Text in Image, and Movie) and the product properties(Involvement, Think/Feel). Based on theoretical reviews, eye tracking tests and surveys were conducted in order to examine how these two factors affect users' responses on Facebook, i.e. visual perception and users' purchasing responses. It was found that there were distinctive patterns of users' visual perceptions and purchasing behavioral responses according to the formats of the advertised contents. Meanwhile, the advertised products' properties influenced only the users' purchasing responses. Finally, the key findings of this research offer helpful guidelines for providers and developers to create effective SNS advertisements.

How User-Generated Content Characteristics Influence the Impulsive Consumption: Moderating Effect of Tie Strength (사용자 제작 콘텐츠 특성이 충동구매에 미치는 영향: 유대강도의 조절효과를 중심으로)

  • Weiyi Luo;Young-Chan Lee
    • Knowledge Management Research
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    • v.23 no.4
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    • pp.275-294
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    • 2022
  • In recent years, with the continuous integrative development of e-commerce and social media, social commerce, as a trust-centered social transaction mode, has become an important performance form of e-commerce. The good experience of online community and abundant user-generated content (UGC) attract more and more users and businesses to participate in the community contribution. In this context, the cost of accessing information is continuously decreasing, which not only makes the purchase process more concise and efficient, but also greatly increases the possibility of consumers' impulsive consumption. However, there are very few empirical studies on the internal influencing mechanism of consumers' impulsive consumption based on the characteristics of UGC for social commerce. In view of this, based on S-O-R model, this study constructs a model of consumers' impulsive consumption in the context of social commerce from the characteristics of UGC, with perceived risk as the mediating variable and tie strength as the moderating variable. The results show that content authenticity, content usefulness, and content valence of UGC have significant negative impacts on consumers' risk perception in the process of purchase decision-making, and consumers' perceived risk has a significant negative impact on consumers' impulsive consumption. Meanwhile, the tie strength between UGC producer and UGC receiver plays a moderating role between content usefulness and perceived risk, as well as between perceived risk and impulsive consumption. Finally, combined with the above findings, this study provides effective suggestions for relevant participants in social commerce in terms of business management.

희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반 추천 성능 향상 연구

  • Baek, Sang-Hun;Kim, Ju-Yeong;An, Sun-Hong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.781-784
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    • 2019
  • 최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.