본 연구는 명품 패션 스타트업 플랫폼인 발란·트렌비·머스트잇 3사를 연구대상으로 선정하여, 각 3사의 온라인 사이트에서 진행하고 있는 마케팅 믹스 전략을 비교, 분석하는데 목적이 있으며, 우리의 연구결과는 다음과 같다. 먼저, 명품 플랫폼 3사의 상품전략은 하이엔드 브랜드부터 SPA 브랜드 까지의 상품구성과 여성복, 남성복 이외에 키즈, 홈리빙 등과 같은 상품구성이 특징이며 이외에도 중고상품, 예술품등 에 이르는 상품군의 다양화가 특징으로 보여진다. 또한, 명품플랫폼의 가격전략은 동일제품이어도 명품 플랫폼에 따라 가격 차이를 보이고 있는데, 이는 3사 플랫폼이 모두 병행수입과 구매대행의 유통구조로 운영하며, 이러한 플랫폼의 유통 운영방식 차이에 따라 플랫폼이 직접 마진을 결정하는 구조로 보여진다. 따라서 각 플랫폼마다 가격 경쟁력의 우위를 확보하기 위해 백화점 등 오프라인 매장에 없는 할인쿠폰, 적립금 등을 통해 오프라인 매장보다 저렴한 명품구매의 기회를 제공하고 있었다. 마지막으로 명품 플랫폼 3사의 판매촉진전략은 가격할인, 할인쿠폰, 상시세일 등의 가격할인 판촉과 회원가입/리뷰 적립금, 이벤트, 상품정보, 배송서비스, 사회공헌활동, SNS활용 등의 가치부가적 판매촉진을 활용하고 있었다.
The purpose of this study is to examine the online WOM effect of blog review depending on brand awareness and message direction. The theory of planned behavior was applied to understand online WOM acceptance. A survey was conducted targeting female in 20s and 30s and 312 questionnaires were used for analysis. Frequency analysis, reliability analysis, t-test, and regression analysis were conducted using SPSS ver. 18.0. The results are as follows. First, purchase intention and online re-WOM intention are higher when brand awareness is higher. Second, subjective norm, perceived behavioral control, WOM acceptance intention, purchase intention and off-line re-WOM intention show higher values when negative information is afforded. Third, in type 1 (high brand awareness/positive message) and type 3 (low brand awareness/positive message), attitude, subjective norm and perceived behavioral control have a positive effect on WOM acceptance intention. In type 2 (high brand awareness/negative message), subjective norm and attitude have a positive effect on WOM acceptance intention. In type 4 (low brand awareness/negative message), subjective norm and perceived behavioral control have a positive effect on WOM acceptance intention. Forth, in type 1 and type 3, WOM acceptance intention has a positive effect on purchase intention, offline re-WOM intention and online re-WOM intention. In type 2 and type 4, WOM acceptance intention has a negative effect on purchase intention, and a positive effect on offline re-WOM intention. The results show that blog review has ripple effect on consumer behavior by affecting purchase intention and offline re-WOM intention.
다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.
최근 ICT기술의 발전과 스마트 기기의 급격한 보급으로 엄청난 양의 정보가 생성되고 있다. 추천 시스템은 과도한 정보제공(information overload)으로부터 정보 수용자의 적절한 판단을 도와주고, 정보 제공자에게는 기업의 이윤과 업체홍보 효과를 증대 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 소셜 네트워크 정보로 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 제시되었다. 그러나 추천 시스템 내의 사용자간에 형성되는 신뢰 클러스터의 정보를 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터에서 클러스터 내부 객체 간 영향성과 트러스터-트러스티 간 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권2호
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pp.53-72
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2018
This empirical study explored characteristics that affect the usefulness of online reviews, in the China e-commerce platform, and implemented multiple regressions to find factors that significantly influence on product sales, ultimately. Till now, prior studies have continuously revealed what factor affects usefulness of online review or product sales, only in respective terms. The point of our study is that we built two-level regression models, thereby being able to comprehensively analyze these two different targets. Before plunging into running regressions, we carefully collected 192,764 online review data for 200 products extracted from the Jingdong, the second biggest e-commerce platform in China. Also, we gathered "review sentimental scores" variable from each review and used that one as a core variable in our regression model, thus we were able to implement both quantitative and qualitative research. The evidences from the two-level regression models showed that the extent to which a product is experience good positively affects both usefulness of a review and product sales, again the usefulness of a review contributes to product sales in sequence. Also, the property of experience good has interaction effect on both for two-level regression models. Our main findings highlight the importance of role of online review to business performance of e-commerce firms.
보드게임들이 테이블을 떠나서 휴대폰 안으로 속속 들어와 선을 보이고 있다. 판 위에서 주사위나 카드, 나뭇조각과 각종 말들을 가지고 즐기던 보드게임은 건전하고 신선한 엔터테인 문화로 자리 잡았으며, 보드게임 카페라는 새로운 문화공간을 만들기도 했다. 남녀노소가 한데 어울려 즐길 수 있고, 이기면 즐겁고 져도 불쾌하지 않은 놀이문화로써 많은 사람들로부터 사랑을 받고 있다고 할 수 있다. 일반 PC게임이나 온라인게임, 플레이스테이션이나 X박스 게임처럼 화려하고 빠르고 중독성이 강한 요소는 없지만, 보드게임 하나하나가 담고 있는 독창적인 게임 룰과 시스템, 그리고 각종 변수와 분위기, 게임 디자인 등은 새로운 매력을 느끼게 하기에 충분하다. 이러한 보드게임이 모바일게임 버전으로 하나 둘 발표되고 있다. 일전에도 국내 보드게임의 대표작인‘부루마불’이 네트워크 버전으로 발표된 바 있으며, 뱀주사위 놀이 역시 모바일게임으로 나와 이슈가 되기도 했고, 흔히 보드게임이라 불리는 것에 포함되지는 않지만 엄밀히 말하자면 보드게임 장르인 장기, 바둑, 오목, 각종 카드게임(고스톱, 맞고, 포커 등)은 일일이 나열할 수 없을 만큼 많이 쏟아져 나와 있다. 보드게임의 대명사 모노폴리가 타이쿤 형태를 띠고‘모노폴리 타이쿤’이라는 이름으로 발표되고, 보드게임 카페에 들르면 결코 빼놓지 않고 하게 되는 할리갈리 역시 모바일 환경에 맞추어‘할리갈리 모바일’로 출시됐다. 이와 함께 본격 추리게임인 보드게임 클루의 기본룰을 이용하면서 TV 방송프로그램의 형태를 접목한‘SBS X맨을 찾아라!’라는 게임도 출시를 앞두고 있다. 이번 글에서는 보드게임을 모바일로 즐기고자 하는 사용자와, 보드게임을 모바일 버전으로 기획하고자 하는 업체를 위해서 모바일 속으로 들어온 보드게임들은 어떤 식으로 적용됐는지 살펴보고자 한다
온라인 시스템이 활성화 되고 접근 가능한 정보의 양이 늘어나면서 추천 시스템의 영향력 또한 커지고 있다. 하지만 일부 악의적인 유저들의 공격으로 인해 시스템에 대한 신뢰도를 저하시키고 조작하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구팀은 해당 리뷰에 대한 공감, 비공감 비율을 분석하고 이를 추천 시스템에 적용함으로써 추천 시스템의 성능을 향상시키고 강건한 시스템을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 실제 영화 데이터를 수집하여 적용해 본 결과 기존의 추천 시스템보다 향상된 성능을 보였다.
A book review is one of the most important sources of information which provide the descriptive and evaluative contents about books. Reviews have great influence on consumer behavior because they are believed to be more reliable than information provided by sellers. Readers who read a book review includes information about book decide whether they will buy or not. This study examines customer attitude change by book reviews with regarding to different type of information sources(experts and prior customers) and different directions of messages. We address the following research questions: (1) Can positive book reviews with credibility have a positive impact on acceptance of books? (2) Can negative book reviews with credibility have a negative impact on acceptance of books? The results shows that a credibility is an essential factor for affecting customers' mind. When positive book reviews were written, both expert and customer opinions have a positive impact on acceptance of customers. Given negative book reviews of experts, trustworthiness is more important than expertise. However, a objectivity of customer's reviews is more important.
Purpose There is much information in customer reviews, but finding key information in many texts is not easy. Business decision makers need a model to solve this problem. In this study we propose a multi-topic sentiment analysis approach using Latent Dirichlet Allocation (LDA) for user-generated contents (UGC). Design/methodology/approach In this paper, we collected a total of 104,039 hotel reviews in seven of the world's top tourist destinations from TripAdvisor (www.tripadvisor.com) and extracted 30 topics related to the hotel from all customer reviews using the LDA model. Six major dimensions (value, cleanliness, rooms, service, location, and sleep quality) were selected from the 30 extracted topics. To analyze data, we employed R language. Findings This study contributes to propose a lexicon-based sentiment analysis approach for the keywords-embedded sentences related to the six dimensions within a review. The performance of the proposed model was evaluated by comparing the sentiment analysis results of each topic with the real attribute ratings provided by the platform. The results show its outperformance, with a high ratio of accuracy and recall. Through our proposed model, it is expected to analyze the customers' sentiments over different topics for those reviews with an absence of the detailed attribute ratings.
Hotel consumers tend to rely on online reviews to reduce the risk to hotel products when they book hotel rooms because hotel products are high-risk products due to their intangibility. However, the development of ICT has caused information load, and it is an important issue to be perceived as useful information to consumer because a large amount of information complicates the decision making process of consumers. Drawn from Heuristic-Systematic Model(HSM), the present study explored the role of heuristic and systematic cues composing an online review influencing consumers' perception of hotel online reviews. More specifically, this study identified reviewers' identity, level of the reviewer, review star ratings, and attached hotel photo as heuristic cue, while review length, cognitive level of review and negativity in review as systematic cues. The binary logistic regression was adopted for analysis. This study found that only systematic cues of online review were found to affect the usefulness of it. Moreover, we preceded further study examining the moderating effect of seasonality in the relationships between systematic cues and usefulness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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