• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.50-51
• /
• 2001

많은 소비자들이 가치지향적인 의사결정을 할 때 제품의 품질을 매우 중요한 요소로 생각하며, 제품구매시 불완전한 정보 상황에서 빈번히 제품품질의 지표로서 가격을 이용한다고 한다(Peterson & Wilson. 1985). 이와 관련하여 시장에서의 실제 가격과 객관적 품질과의 관계를 분석하여 소비자의 효율성을 파악한 연구가 각국에서 이루어져 왔으나, 패션제품에 관한 가격과 객관적 품질과의 관계에 관한 연구는 국내 외적으로 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 1990년대 한국과 미국 패션시장의 가격과 객관적 품질간의 상관관계를 비교 분석함으로써 양국 패션제품의 품질수준을 비교해 보 는데 있다. 본 연구의 결과를 통해 가격이 제품품질의 지표가 될 수 있는가를 파악할 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 한국과 미국 패션제품 시장의 가격과 품질의 상관관계는 전체적으로 어떠한 차이가 있는가\ulcorner 둘째, 한국과 미국 패션제품의 가격과 객관 적 품질의 상관관계가 패션산업범주에 따라 어떠한 차이가 있는가\ulcorner 마지막으로, 본 연구의 결과와 같은 제품의 품질에 대한 정보탐색으로부터 얻을 수 있는 한국과 미국 소비자의 구매이득은 어느 정도인가\ulcorner 본 연구를 위한 내용분석에 이용된 자료는 양국의 소비자의 권익보호를 위한 중립적 정보원에서 발간하고 있는, 한국의 <소비자 시대>와 미국의 에 개 재 된 1990년부터 1999년까지 의 상품비교테스트 정보중에서 패션제품군에 관련된 자료를 토대로 하였다. 수집된 자료는 한국의 36개 패션제품군, 470개 제품과, 미국의 40개 패션제품군. 692개의 패션 제품이었으며, 패션산업범주는 여성복, 남성복, 유니 섹스 의류, 스포츠 의류, 유.아동복, 언더웨어. 잡화. 제화류, 침장류, 섬유직물, 화장품. 학생복 등 11 가지 산업범주로 분류하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국과 미국 패션제품의 지난 십년간의 가격 과 품질의 상관관계는 매우 약한 정(+)의 상관을 가지고 있었다. 한국패션제품의 전체 서열상관계수의 평균은 0.091이었고, 미국의 상관계수 평균은 0.192였 다. 상관계수의 수치만으로 볼 때 한국보다는 미국 패션제품의 가격과 품질간의 상관관계가 조금 높게 나타났으나, 양국간 통계적인 차이는 없었다. 또한, 한국 패션제품의 경우에는 제품군의 가격대별 상관관계를 살펴보았는데, 그 결과 1만원 미만의 저가 제품군과 330만원이상의 고가의 제품군의 경우 부(-)의 상관계수를 나타냈다. 둘째. 1990년대 한국과 미국 패션시장의 가격과 품질간의 상관계수의 범위는 제품군별. 산업범주별 로 상이한 분포를 보이고 있었다. 패션제품군별로 보 면, 한국의 경우는 가장 높은 '여행용가방(r = 0.707)' 에서 가장 낮은 '자외선 차단화장품(r = -0.58)'까지, 그리고 미국 패션제품군의 상관계수의 범위는 '팬티 스타킹'의 0.820에서 '남성용 런닝슈즈'의 -0.472까지의 분포를 나타냈다. 마지막으로, 제품의 가격과 품질에 대한 정보를 소비자가 알 경우 얻을 수 있는 소비자의 구매이득 을 추산한 결과 패션제품시장에서 완전한 품질정보를 가지고 있다고 가정한 '현명한 사람'은, 최고가격의 제품만을 구입한다고 가정한 '부유한 사람들'의 구입방식에 비해 최고 좋은 품질의 상품을 총 지불액의 비율로 보아, 한국의 소비자는 약 50% 정도를, 미국의 소비자는 약 91%나 되는 액수를 절약하여 구매할 수 있는 것으로 나타났다. 이상의 본 연구의 결과를 종합하여 볼 때 한국과 미국 모두 제품군별, 그리고 산업범주별로 상관관계가 차이를 보이고 있어, 양국의 소비자들이 패션제품 의 품질을 평가함에 있어 오로지 가격에 대한 정보만을 이용하는 것은 위험하고 비합리적인 구매의사 결정이라고 볼 수 있다. 따라서 소비자가 좀 더 합리적인 구매의사결정을 하여 재정적 손실을 막기 위해서는 가격과 품질에 관한 신뢰있는 정보의 탐색이 반드시 필요하다고 본다.

• Proceedings of KHEA Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.118-118
• /
• 2001

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
• /
• v.1
• /
• pp.87-108
• /
• 1998

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
• /
• v.1
• /
• pp.131-155
• /
• 1998

• Proceedings of KHEA Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.107-107
• /
• 2002

• Proceedings of KHEA Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.113-113
• /
• 2002

• Proceedings of KHEA Conference
• /
• 2007.06a
• /
• pp.58-58
• /
• 2007

• Information Systems Review
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.133-153
• /
• 2002

Internet lowers the search cost to acquire information about products and sellers price information. Because consumers can easily compare prices among different Internet retailers, the price competition among merchants in Internet has been intensified. For online retailers, it is important to differentiate their sites from competitors based upon services rather than prices. This study investigates which factors influence on consumers price sensitivity in Internet book markets and examines whether consumers price sensitivity has any effect on the type of preferred Internet bookstore (hybrid or pure online book stores). Survey is conducted to empirically investigate the relationship among the various consumer attitudes and price sensitivity. The result shows that price search and price importance have effect on the choice of Internet bookstore. Consumers with higher price sensitivity preferred to purchase books from pure Internet bookstores rather than hybrid (click-and-mortar) bookstores. This study provides an exploratory framework that tries to understand consumer behavior about price sensitivity that might provide some marketing implications to lessen the price competition of Internet retailers.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.85-107
• /
• 2019

Online consumers browse products belonging to a particular product line or brand for purchase, or simply leave a wide range of navigation without making purchase. The research on the behavior and purchase of online consumers has been steadily progressed, and related services and applications based on behavior data of consumers have been developed in practice. In recent years, customization strategies and recommendation systems of consumers have been utilized due to the development of big data technology, and attempts are being made to optimize users' shopping experience. However, even in such an attempt, it is very unlikely that online consumers will actually be able to visit the website and switch to the purchase stage. This is because online consumers do not just visit the website to purchase products but use and browse the websites differently according to their shopping motives and purposes. Therefore, it is important to analyze various types of visits as well as visits to purchase, which is important for understanding the behaviors of online consumers. In this study, we explored the clustering analysis of session based on click stream data of e-commerce company in order to explain diversity and complexity of search behavior of online consumers and typified search behavior. For the analysis, we converted data points of more than 8 million pages units into visit units' sessions, resulting in a total of over 500,000 website visit sessions. For each visit session, 12 characteristics such as page view, duration, search diversity, and page type concentration were extracted for clustering analysis. Considering the size of the data set, we performed the analysis using the Mini-Batch K-means algorithm, which has advantages in terms of learning speed and efficiency while maintaining the clustering performance similar to that of the clustering algorithm K-means. The most optimized number of clusters was derived from four, and the differences in session unit characteristics and purchasing rates were identified for each cluster. The online consumer visits the website several times and learns about the product and decides the purchase. In order to analyze the purchasing process over several visits of the online consumer, we constructed the visiting sequence data of the consumer based on the navigation patterns in the web site derived clustering analysis. The visit sequence data includes a series of visiting sequences until one purchase is made, and the items constituting one sequence become cluster labels derived from the foregoing. We have separately established a sequence data for consumers who have made purchases and data on visits for consumers who have only explored products without making purchases during the same period of time. And then sequential pattern mining was applied to extract frequent patterns from each sequence data. The minimum support is set to 10%, and frequent patterns consist of a sequence of cluster labels. While there are common derived patterns in both sequence data, there are also frequent patterns derived only from one side of sequence data. We found that the consumers who made purchases through the comparative analysis of the extracted frequent patterns showed the visiting pattern to decide to purchase the product repeatedly while searching for the specific product. The implication of this study is that we analyze the search type of online consumers by using large - scale click stream data and analyze the patterns of them to explain the behavior of purchasing process with data-driven point. Most studies that typology of online consumers have focused on the characteristics of the type and what factors are key in distinguishing that type. In this study, we carried out an analysis to type the behavior of online consumers, and further analyzed what order the types could be organized into one another and become a series of search patterns. In addition, online retailers will be able to try to improve their purchasing conversion through marketing strategies and recommendations for various types of visit and will be able to evaluate the effect of the strategy through changes in consumers' visit patterns.

• Journal of Information Technology Application
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.43-62
• /
• 2001

Time variable has been one of the most important ones to explain consumer behavior. Time-pressure could give some impact on decision making process, consuming process of goods, the frequency of purchasing activities and their behavior about after service. It is widely accepted that on-line shopping through Internet can overcome the time and space limitations consumers usually meet for their shopping activities. If that concept is true, on-line shopping through Internet might be an attractive way for those who feel high time pressure for their shopping activities. To test the impact of time pressure on consumer behavior at Electronic Commerce, this paper set three hypothesis. Questionnaire were distributed to married women around Taejon. Sample size were 73, 39 of which from women who have job, 34 who don't have job. The result of this paper might shed some light on the policy making to develop Internet shopping malls.