This study classifies review attributes into ratings, number of comments and image information in online shopping mall to verify their impact on brand attitude and purchase decision and e-WOM intention. Use SPSS 23.0 for frequency analysis, factor analysis and regression analysis. The results showed that review attributes have a positive effect on brand attitudes, purchase decision and e-WOM intention, but the number of comments has not affect on purchase decision. Brand attitude has a positive effect on purchase decision and e-WOM intention. Brand attitude has media effect in the relationship between ratings, image information and purchase decision, and in the relationship between review attributes and e-WOM intention. As these results, consumers don't always like to have a lot of comments. and should allow to focus on high ratings and photo reviews as much as possible when writing reviews.
For the success of an online retail market, it is important to allow consumers to get more helpful reviews by figuring out the factors determining the helpfulness of online reviews. On the basis of elaboration likelihood model, this study analyzes which factors determine the helpfulness of reviews and how the factors affecting the helpfulness of an online consumer review differ for product price. For this study, 75,226 online consumer reviews were collected from Amazon.com. Furthermore, additional information on review messages was also gathered by carrying out a content analysis on the review messages. This study shows that both of peripheral cues such as review rating and reviewer's credibility and central cues such as word count of review message and the proportion of negative words influence the helpfulness of review. In addition, the result of this study reveals that each consumer focuses on different information sources of reviews depending on the product price.
This article adopts a decision tree algorithm(C5.0) to predict customer churning in online auto insurance environment. Using a sample of on-line auto insurance customers contracts sold between 2003 and 2004, we test how decision tree-based model(C5.0) works on the prediction of customer churning. We compare the result of C5.0 with those of logistic regression model(LRM), multivariate discriminant analysis(MDA) model. The result shows C5.0 outperforms other models in the predictability. Based on the result, this study suggests a way of setting marketing strategy and of developing online auto insurance business.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.257-266
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2024
This study explored the determinants that influence purchase intention in online shopping based on augmented reality applications. The main results are discussed focusing on hypotheses as follows. First, interactivity had a positive effect on psychological ownership. Second, interactivity had a positive effect on decision comfort. Third, psychological ownership had a positive effect on decision comfort. Fourth, psychological ownership had a positive effect on purchase intention. Fifth, decision comfort had a positive effect on purchase intention. Therefore, in online shopping based on augmented reality applications, interaction determines psychological ownership and decision comfort, and psychological ownership and decision comfort can be evaluated as key factors that promote product purchase intention in online shopping. In order to increase purchase intention in online shopping, a marketing strategy is required to increase interactivity, psychological ownership, and decision comfort through augmented reality applications.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.139-148
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2024
In the post-pandemic era, the demand for online education platforms has surged, leading to increased consumer reliance on online reviews for decision-making. This study investigates the impact of Chinese online customer reviews on consumer purchase behavior in online education. By examining the role of trust, review sentiment, and the quantity and timeliness of reviews, the research aims to understand how these factors influence consumer decisions. By using regression model, findings reveal that negative reviews, timely feedback, and a higher volume of reviews positively affect consumer purchase decisions, while course pricing demonstrates an inverse relationship. Furthermore, cognitive and affective trust mediate the relationship between reviews and purchase behavior, highlighting a reverse U-shaped effect on consumer decision inclination. These insights provide valuable implications for online education providers, emphasizing the need to manage and leverage online reviews to foster consumer trust and improve sales performance.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.193-194
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2019
소비 양극화에 따라 중산층의 붕괴가 이어지고 있다. 실제 미국의 탄산음료 판매는 2015년 3%의 매출 하락폭을 보였고, 국내 소비 또한 GDP 대비 민간소비 비중이 5.1%포인트 감소하는 등 불황의 그림자가 짙게 드리워져 있다. 그러나 생활용품관련 소비의 감소에도 불구하고 명품 소비는 지속적으로 증가하는 등 소비의 양극화가 심화되고 있는 실정이다. 한편 오프라인 매출이 감소하고 있는 반면 온라인 매출은 지속적으로 증각하고 있는 상황에서 온라인 의사결정에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 알아보는 것은 의미있는 일이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 "결혼(mating goal)"을 프라이밍시키는 것이 남.녀의 의사결정에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 나아가 불확실한 의사결정상황에서 남녀의 의사결정에 영향을 미치는 요인에 대해 추가로 살펴보았다. 연구결과 "결혼(mating goal)"을 프라이밍시키면 불공정한 제안을 거부하는 데 차이가 없지만, 여성의 경우에는 mating goal을 상기시키면 불공정한 제안을 더 많이 거부하는 것으로 나타났다. 이는 mating goal이 여성들로 하여금 좀 더 자신의 의견을 강하게 표현하도록 하는데 영향을 미칠 수 있다는 점을 보여주고 있다.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.17
no.5
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pp.617-637
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2011
This study employs qualitative approaches to examining geographical characteristics and patients' determinants of online referrals in terms of regionalization. In this light, I conducted interviews with 20 patients receiving online referrals in Choongbook, Korea, and investigated their behaviors regarding these referrals between July and August 2009. I found that many patients who suffered from various levels of illness preferred tertiary care centers outside of Choongbook and did not enjoy their experience with the local medical institutions as the online referral service sites. This result might be because patients choose online referrals for psychological considerations such as quality and level of health care services, personal stakes in online referral service sites, acceptability and credibility of good tertiary care centers, and easy access to and use of medical institutions. Meanwhile, immediate benefits with regard to the technological value of online referrals, such as convenience, utility, and original purpose associated with regionalization, did not influence patients' decision-making. Therefore, the social and public networks affiliated with online referrals plus the effect of Korean medical laws play hostage to private decisions made by citizens, who prefer high-level medical institutions. Accordingly, the technological contribution of online referrals does not halt the outflow of patients from local, tertiary care centers. Especially, the existing health care system and patients' behaviors are deeply related to referrals in the online system. To protect regionalization, the improvement of health care services from the present state of affairs is required.
Given that nowadays things get very fast due to the pervasive use of the Internet and mobile devices, decision-making time can be an important variable in the online economic decisions. Although in experimental and behavioral economics, measures like scores or earnings are usually preferred, this study argues that the time variable can be dealt with as a new decision outcome. Thus, by selecting some psychological factors presumably impactful in the online context (i.e., incidental emotions, psychological distances, and individual's impulsivity), this study tested their effect on decision time in the online centipede game. As a result, the mean decision time in the game was longer (1) in the happiness condition than in the anger condition and (2) in the friend condition than in the stranger condition. The people with attention difficulties spent a short time in the decision and the people who dislike complex problems spent a short time in explaining their decision. This study can contribute to the field as it used the decision time as the dependent variable and it tested the effect of psychological factors in the context of online decision-making. Future studies can be conducted in other online decision situations or by considering other psychological variables.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2008.10b
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pp.583-588
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2008
본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 고객만족과 지속사용의도를 예측하기 위해 구매 경험자를 대상으로 구매의사 결정 시 이용한 정보에 대한 사후 만족 측정을 통해 정보원천의 중요성과 영향력을 규명하고자 하였다. 이를 위해 인터넷 쇼핑몰에서의 구매와 관련된 기대형성에 정보원천이 미치는 영향과 전통적인 기대불일치 패러다임하에서 기대불일치와 만족간의 관계를 온라인 환경에서는 정보만족이 매개함을 살펴보았다. 분석결과 첫째, 정보원천 중 자신의 구매경험이 기각되었으며 반면 다른 소비자의 소비경험인 온라인 구전정보가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 전통적인 기대불일치이론과 달리 인터넷 쇼핑몰에서는 전반적 만족에 대한 정보만족의 매개효과가 나타났다. 셋째, 전반적 만족에 대해 정보만족이 직접효과가 가장 높은 것으로 나타났다. 넷째, 의사결정 유용성은 전반적인 만족과 지속사용의도에 직접 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 온라인 환경에서의 정보의 중요성을 실증한 것으로 정보를 통한 기대관리, 정보만족을 기반으로 한 고객만족과 지속사용을 예측할 수 있게 해준다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1996.05a
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pp.1-3
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1996
시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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