There are customer services jointly provided by two facilities so that each customer will complete the course made up of both facilities' sub-services. The two facilities are assumed invested respectively by an infrastructure owner and one subordinate facility owner, whose partnership is built on their capital investments. This paper presents a mathematical model of Stackelberg competition between the two facility owners to derive their optimal Nash equilibrium. In this study, each facility owner's profit is consisted of fixed revenue fractions of sold services, operating costs (including depreciation cost) and maintenance costs of her facility. The maintenance costs of one facility are incurred both by failures and deterioration due to usage. Moreover, for both facilities, failures are rectified immediately by minimal repairs and preventive maintenance is carried out at a fixed time epoch. Additional assumptions are also employed to develop the model such as customer arrivals are manipulated to follow a Poisson process, and each facility's lifetime is independently Weibull-distributed. The Stackelberg game proceeds as follows. At the first stage of decision making process, the infrastructure owner (acting as a leader) decides the allocation of revenue shares based on her self-interest. After observing the allocation of revenue shares, the subordinate facility owner determines her own optimal price of services. This paper investigates actions and reactions of the two partners in the system. Then analytical conditions are proposed to achieve a unique optimal Nash equilibrium. Finally, some suggestions for further research are discussed.
Today the concept of corporate social responsibility has become an essential element for coexistence of corporations and the society. In this study the impact of four responsibilities of business organizations proposed by Archie Carroll (economic, legal, ethical, and discretionary) on customer loyalty through the mediating effect of trust and company-consumer identification is analyzed. A questionnaire survey was conducted for four well-known Korean companies (Dong Suh Food, LG Household and Health Care, Samsung Electronics, and Hyundai Motor). After factor analysis, legal and ethical responsibilities were grouped as the same factor, thus three social responsibilities were finally used for hypotheses testing. Major findings were as follows: First, economic responsibilities had positive impact on honesty trust, professionalism trust, favorableness trust, and company-consumer identification, Second, legal/ethical responsibilities were found to have significant effects on honesty trust, favorableness trust, and company-consumer identification. Third, in the case of discretionary responsibilities, professionalism trust, favorableness trust, and company-consumer identification were revealed to have a significant positive relationship. Fourth, only two trust variables (honesty and professionalism) and company-consumer identification had positive influence on the loyalty of customers. These findings are expected to help decision makers to set up corporate objectives and choose action items for corporate social responsibility. At the last part, implications of the study and future research directions were discussed.
With the advent of SNS (Social Network Services), the product reviews by friends in SNS are intensively utilized for online marketing. However, there is a lack of empirical evidence on the actual marketing effect of SNS reviews, although we need to identify who can be the target of SNS marketing in terms of customer attributes, preferences, or experiences. In this study, we investigate the moderating role of customer attributes in identifying the effect of SNS reviews on customer purchasing decision. As the moderating variables, we adopt 'information search experience' and 'perception of information overload'. Research results evidence that, in order to understand the effect of SNS reviews in a comprehensive manner, we need to examine it in the context of various related factors such as 'information search experience' and 'perception of information overload'. The results show that the persuading effect of SNS reviews for product purchasing is stronger for the customers with the lower information search experiences as well as the lower perception on the information overload on the web. This result delivers managerial implications on who can be the target customers of SNS marketing.
The business card is regarded as the simplest means as well as a tool the most likely to use as a means of sales. Every day, we are exchanging business cards with many customers, but the paper based business card is easy to discard and difficult for searching information on the business card. As a solution, if we take a photographed business card with a smart phone and make it into a database, we can easily obtain customer information we wanted for sales at any time. In this study, we develop an application solution based on electronic business card database that supports sales management. The system operates in a cloud environment and has various decision support functions such as customer's human network management, customer classification, and finding prospective customers.
As the telecommunication market becomes mature in Korea, severe competition has already begun on the market. While service providers struggled for the last couple of years to acquire as many new customers as possible, nowadays they are making more efforts on retaining the current customers. The churn management by analyzing customers' demographic and transactional data becomes one of the key customer retention strategies which most companies pursue. However, the customer data analysis has still remained at the basic level in the industry, even though it has considerable potential as a tool for understanding customer behavior. This paper develops several churn prediction models using data mining techniques such as logistic regression, decision trees, and neural networks. For model-building, real data were used which were collected from one of the major telecommunication companies in Korea. This paper explores various ways of comparing model performance, while the hit ratio was mainly focused in the previous research. The comparison criteria used in this study include gain ratio, Kolmogorov-Smirnov statistics, distribution of the predicted values, and explanation ability. This paper also suggest some guidance for model selection in applying data mining techniques.
This purpose of this study is to drive important criteria for improving customer relationship of R institute using data mining techniques. The focus of this research is to consider patterns and interactions of research variables from research management database of R institute, and to classify the outside organizations and the inside organizations for research contract organizations, and to decide the directions of customer relationship management through analyzing the research type and research cost of research topics. In order to drive criteria variables through pattern analysis of the research database, decision tree algorithm is employed. The results show that determinant variables of 17 input variables are research period, overhead cost, R & D cost as variables to classify the outside and inside contract organization.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.6
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pp.49-56
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2011
Leisure bicycles are fabricated in a variety of ways these days. Although, the bicycles are designed and manufactured in a variety of ways by numerous companies, customer has a difficulty in gaining information of bicycle which suits them. Accordingly most of buyers purchase bicycle considering body size. Employing the method is one of the ways to decide bike size on the ground of standard body measurement. However, the method above to purchase bicycle is not appropriate for customer considering his/her body. The research mainly aims to design bicycle which allows buyer to adjust optimal design system by himself/herself considering his/her body size. In addition, a device employing fuzzy controller implemented bicycle run test. Using on the result, the research explored an optimal bicycle system which makes a decision whether a bicycle fits body of customer.
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.
This study is aimed at analyzing on purchasing behavioral characteristics of customer in beauty salon and providing the revitalization strategies for korean beauty business. For the goal of this study, on purchasing behavioral characteristics of customer in beauty salon were reviewed in terms of the purchasing decision-making process on the basis of literature. The survey of beauty salon customers mainly from Seoul was used for positive analysis. In analyzing the research data, Frequency Analysis, Descriptive Analysis, Factor Analysis and Multiple Regression Analysis were conducted using $SPSS/PC^+$. The results showed the followings: The choice factors, the overall satisfaction, the revisit intention and the recommendation intention of the beauty salon customers were all affected in order as service, customer relationship with the result of analysis for the relationship between the choice factors of beauty salon customers and behavior after purchasing(overall satisfaction, revisit intention, recommendation intention).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.3
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pp.145-153
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2018
Taguchi regarded the concept of quality as 'total loss to society due to fluctuations in quality characteristics from the time of supplied to the customer.' The loss function is a representative tool that can quantitatively convert the loss that occurs due to the deviation of the quality characteristic value from the target value. This has been utilized in various studies with the advantage that it can change the social loss caused by fluctuation of quality characteristics to economic cost. The loss function has also been used extensively in the study of producer specification limits. However, in previous studies, only the second order loss function of Taguchi is used. Therefore, various types of losses that can occur in the process can't be considered. In this study, we divide the types of losses that can occur in the process considering the first and second loss functions and the Spiring's reflected normal loss function, and perform total inspection before delivering the customer to determine the optimal producer specification limit that minimizes the total cost. Also, we will divide the quality policy for the products beyond the specification limits into two. In addition, we will show the illustration of expected loss cost change of each model according to the change of major condition such as customer specifications and maximum loss cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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