• 제목/요약/키워드: Customer Decision

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스마트폰의 지각된 가치와 지속적 사용의도, 그리고 개인 혁신성의 조절효과 (An Empirical Study on Perceived Value and Continuous Intention to Use of Smart Phone, and the Moderating Effect of Personal Innovativeness)

  • 한준형;강성배;문태수
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제23권4호
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    • pp.53-84
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    • 2013
  • With rapid development of ICT (Information and Communications Technology), new services by the convergence of mobile network and application technology began to appear. Today, smart phone with new ICT convergence network capabilities is exceedingly popular and very useful as a new tool for the development of business opportunities. Previous studies based on Technology Acceptance Model (TAM) suggested critical factors, which should be considered for acquiring new customers and maintaining existing users in smart phone market. However, they had a limitation to focus on technology acceptance, not value based approach. Prior studies on customer's adoption of electronic utilities like smart phone product showed that the antecedents such as the perceived benefit and the perceived sacrifice could explain the causality between what is perceived and what is acquired over diverse contexts. So, this research conceptualizes perceived value as a trade-off between perceived benefit and perceived sacrifice, and we need to research the perceived value to grasp user's continuous intention to use of smart phone. The purpose of this study is to investigate the structured relationship between benefit (quality, usefulness, playfulness) and sacrifice (technicality, cost, security risk) of smart phone users, perceived value, and continuous intention to use. In addition, this study intends to analyze the differences between two subgroups of smart phone users by the degree of personal innovativeness. Personal innovativeness could help us to understand the moderating effect between how perceptions are formed and continuous intention to use smart phone. This study conducted survey through e-mail, direct mail, and interview with smart phone users. Empirical analysis based on 330 respondents was conducted in order to test the hypotheses. First, the result of hypotheses testing showed that perceived usefulness among three factors of perceived benefit has the highest positive impact on perceived value, and then followed by perceived playfulness and perceived quality. Second, the result of hypotheses testing showed that perceived cost among three factors of perceived sacrifice has significantly negative impact on perceived value, however, technicality and security risk have no significant impact on perceived value. Also, the result of hypotheses testing showed that perceived value has significant direct impact on continuous intention to use of smart phone. In this regard, marketing managers of smart phone company should pay more attention to improve task efficiency and performance of smart phone, including rate systems of smart phone. Additionally, to test the moderating effect of personal innovativeness, this research conducted multi-group analysis by the degree of personal innovativeness of smart phone users. In a group with high level of innovativeness, perceived usefulness has the highest positive influence on perceived value than other factors. Instead, the analysis for a group with low level of innovativeness showed that perceived playfulness was the highest positive factor to influence perceived value than others. This result of the group with high level of innovativeness explains that innovators and early adopters are able to cope with higher level of cost and risk, and they expect to develop more positive intentions toward higher performance through the use of an innovation. Also, hedonic behavior in the case of the group with low level of innovativeness aims to provide self-fulfilling value to the users, in contrast to utilitarian perspective, which aims to provide instrumental value to the users. However, with regard to perceived sacrifice, both groups in general showed negative impact on perceived value. Also, the group with high level of innovativeness had less overall negative impact on perceived value compared to the group with low level of innovativeness across all factors. In both group with high level of innovativeness and with low level of innovativeness, perceived cost has the highest negative influence on perceived value than other factors. Instead, the analysis for a group with high level of innovativeness showed that perceived technicality was the positive factor to influence perceived value than others. However, the analysis for a group with low level of innovativeness showed that perceived security risk was the second high negative factor to influence perceived value than others. Unlike previous studies, this study focuses on influencing factors on continuous intention to use of smart phone, rather than considering initial purchase and adoption of smart phone. First, perceived value, which was used to identify user's adoption behavior, has a mediating effect among perceived benefit, perceived sacrifice, and continuous intention to use smart phone. Second, perceived usefulness has the highest positive influence on perceived value, while perceived cost has significant negative influence on perceived value. Third, perceived value, like prior studies, has high level of positive influence on continuous intention to use smart phone. Fourth, in multi-group analysis by the degree of personal innovativeness of smart phone users, perceived usefulness, in a group with high level of innovativeness, has the highest positive influence on perceived value than other factors. Instead, perceived playfulness, in a group with low level of innovativeness, has the highest positive factor to influence perceived value than others. This result shows that early adopters intend to adopt smart phone as a tool to make their job useful, instead market followers intend to adopt smart phone as a tool to make their time enjoyable. In terms of marketing strategy for smart phone company, marketing managers should pay more attention to identify their customers' lifetime value by the phase of smart phone adoption, as well as to understand their behavior intention to accept the risk and uncertainty positively. The academic contribution of this study primarily is to employ the VAM (Value-based Adoption Model) as a conceptual foundation, compared to TAM (Technology Acceptance Model) used widely by previous studies. VAM is useful for understanding continuous intention to use smart phone in comparison with TAM as a new IT utility by individual adoption. Perceived value dominantly influences continuous intention to use smart phone. The results of this study justify our research model adoption on each antecedent of perceived value as a benefit and a sacrifice component. While TAM could be widely used in user acceptance of new technology, it has a limitation to explain the new IT adoption like smart phone, because of customer behavior intention to choose the value of the object. In terms of theoretical approach, this study provides theoretical contribution to the development, design, and marketing of smart phone. The practical contribution of this study is to suggest useful decision alternatives concerned to marketing strategy formulation for acquiring and retaining long-term customers related to smart phone business. Since potential customers are interested in both benefit and sacrifice when evaluating the value of smart phone, marketing managers in smart phone company has to put more effort into creating customer's value of low sacrifice and high benefit so that customers will continuously have higher adoption on smart phone. Especially, this study shows that innovators and early adopters with high level of innovativeness have higher adoption than market followers with low level of innovativeness, in terms of perceived usefulness and perceived cost. To formulate marketing strategy for smart phone diffusion, marketing managers have to pay more attention to identify not only their customers' benefit and sacrifice components but also their customers' lifetime value to adopt smart phone.

고객의 자기조절성향이 서비스 실패에 따른 부정적 감정과 고객반응에 미치는 영향 - 귀인과정에 따른 조정적 역할을 중심으로 - (Self-Regulatory Mode Effects on Emotion and Customer's Response in Failed Services - Focusing on the moderate effect of attribution processing -)

  • 성형석;한상린
    • Asia Marketing Journal
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    • 제12권2호
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    • pp.83-110
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    • 2010
  • 기업의 서비스 실패로 인해 부정적 경험을 겪은 고객은 무의식적으로 그 원인의 추론을 통해 실망이나 후회의 부정적 감정을 얻게 되는데 이때 고객의 자기조절성향에 따른 감정의 발생은 각기 달리 나타나며, 이때 형성된 부정적 감정들은 서로 다른 고객반응을 일으키게 된다. 이러한 부정적 반응은 기업의 이미지 및 브랜드 가치에도 적지 않은 영향을 미칠 뿐만 아니라 장기적으로는 기업 매출에도 부정적 영향을 미치며 서비스 회복 노력에 따른 추가적 비용도 발생하게 된다. 본 연구는 서비스 영역에서 서비스 실패에 따른 고객의 부정적 감정의 선행요인 및 그 결과변수인 고객반응에 초점을 두고 있다. 즉 서비스 실패 시 자기조절성향(평가지향성과 목표지향성)이 부정적 감정에 미치는 영향과 이때 귀인과정(내적귀인 vs 외적귀인)에 따른 고객의 부정적 감정(후회감과 실망감)의 차이를 살펴보았다. 그리고 이러한 부정적 감정들이 체념과 구전활동이라고 하는 고객 행동반응에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석결과, 자기조절성향에 따른 후회감의 차이는 목표 지향적 성향이 강한 고객보다는 평가지향적 성향이 강한 고객일수록 후회감이 더 크고 반대로 목표지향적 성향이 강한 고객은 실망감이 더 큰 것으로 나타났다. 고객의 부정적 감정들은 귀인과정의 조절적 역할(내적귀인-후회감, 외적귀인-실망감)에 따라 서로 다른 감정이 형성되는 것으로 나타났다. 그리고 후회감과 실망감은 소비자의 서비스 실패 후 행동반응에 상이한 영향을 미치는 것으로 나타났는데 본인의 의사결정에 따른 선택에 대해 후회감을 느낀 고객은 체념적 반응이 높게 나타났으며 반면에 실망감을 느낀 고객은 서비스 제공자나 제3자에 대한 구전행동이 높은 것으로 나타났다.

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불균형 데이터 환경에서 변수가중치를 적용한 사례기반추론 기반의 고객반응 예측 (Response Modeling for the Marketing Promotion with Weighted Case Based Reasoning Under Imbalanced Data Distribution)

  • 김은미;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.29-45
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    • 2015
  • 고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

다계층 이원 네트워크를 활용한 사용자 관점의 이슈 클러스터링 (User-Perspective Issue Clustering Using Multi-Layered Two-Mode Network Analysis)

  • 김지은;김남규;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.93-107
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    • 2014
  • 대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

메타프론티어 분석을 이용한 여신전문금융회사의 효율성 비교 (A Comparison on Efficiency of Specialized Credit Finance Companies Using a Meta-Frontier)

  • 조찬희;이상헌;이형용
    • 지식경영연구
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    • 제22권3호
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    • pp.151-172
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    • 2021
  • 정부의 카드 가맹점 수수료율 인하 및 최고금리 인하와 같은 고객 친화적인 금융정책의 시행으로 여신전문금융사는 수익성 저하의 위기 상황에 처했다. 이런 비우호적인 상황에서 여신전문금융사의 효율성 연구는 의미가 있다. 이에 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)과 메타프론티어(Meta-Frontier) 분석을 통해 34개 여신전문금융회사의 효율성을 측정하였다. 메타프론티어 분석을 위해 여신전문금융회사를 업종에 따라 두 그룹(카드사와 비카드사)으로 분류하거나 신용등급에 따라 세 그룹(AA0 이상, AA-, A+ 이하)으로 분류하였다. 분석 결과는 여신전문금융회사의 효율성에 대한 유용한 정보를 제공할 것이다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 카드사의 평균 메타 효율이 비카드사 평균 메타 효율 보다 높게 분석되었다. 이 결과는 비카드사가 효율성을 향상시키기 위한 전략적 대안이 필요함을 보여준다. 둘째, 비카드사의 80%가 규모에 의한 비효율 보다 순수기술에 의한 비효율이 발생하였다. 그 회사들은 비효율을 낮추기 위한 조치를 해야 한다. 셋째, 카드사 그룹의 62.5%와 'AA-'신용등급 그룹의 80%에 해당하는 의사 결정 단위(DMU)가 규모수익체감(Decreasing Return-to-scale: DRS)에 해당되어 규모의 비경제(Diseconomics of Scale) 상태 영역에 위치하고 있다. 해당되는 회사들은 규모를 축소하여 효율성을 증진시켜야 한다. 넷째, 여신전문금융회사의 업종별(카드사, 비카드사) 그룹과 신용등급별(AA0 이상, AA-, A+ 이하) 메타 효율성 값(TE 및 PTE)이 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구의 공헌은 여신전문금융회사에 비우호적인 경영환경 하에서 회사들의 효율성 수준을 측정하여 비효율을 개선시킬 경영 전략 수립을 위한 전략적 이니셔티브를 제공할 것이다.

비즈니스 모델 혁신 프레임워크 기반의 액셀러레이터 투자결정요인 연구 (A Study of Accelerator Investment Determinants Based on Business Model Innovation Framework)

  • 정문수;김은희
    • 벤처창업연구
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    • 제17권2호
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    • pp.65-80
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    • 2022
  • 스타트업의 불확실성과 위험한 특성에도 불구하고 이들에게 전문적인 보육과 투자를 실행하는 액셀러레이터의 독특하고 중요한 역할은 창업생태계에서 날로 중요해지고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존에 지대한 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 학계의 연구는 초기 단계로 소수의 실증연구가 진행되었으나 아직 이론적인 토대를 갖추지 못한 상황이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터의 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 속성을 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론을 기반으로 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 제시하고 12개의 투자결정요인을 도출한다. 프레임워크는 스타트업의 혁신의 대상과 방향 그리고 동력을 비즈니스 모델과 전략, 동적역량으로 각각 정의하였고, 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기준으로 기존의 액셀러레이터의 투자결정요인에 대해 논의하였다. 연구결과는 첫째, 비즈니스 모델 혁신의 정적관점에서 대부분 항목이 충실히 구성되었으나 활동성을 평가하는 핵심활동과 고객관계와 관련된 요인이 부족한 것으로 나타났다. 둘째, 전략관점에서는 내부전략 요인인 핵심자원의 정의와 내용을 포괄할 수 있는 요인개발의 필요성이 제기되었다. 셋째, 동적관점에서 액셀러레이터의 투자결정요인의 상당수가 기본 수준의 동적역량에 집중 된 것을 발견하였다. 이는 적은 자원과 소수의 인원으로 솔루션을 개발해야 하는 스타트업의 특성을 반영한 결과로 판단할 수 있다. 본 연구는 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 제시하고, 프레임워크를 기반으로 액셀러레이터의 투자결정요인을 도출함으로써 투자결정요인에 대한 이론적 기반을 마련하고 후속 연구의 기초를 놓았다는 점에 학문적 의의가 있다. 또한 본 연구를 통해 제시된 비즈니스 모델 혁신 프레임워크는 스타트업, 액셀러레이터, 창업지원기관의 성과 제고에 기여할 수 있다는 점에서 실무적 의의를 가진다.

불균형 데이터 집합의 분류를 위한 하이브리드 SVM 모델 (A Hybrid SVM Classifier for Imbalanced Data Sets)

  • 이재식;권종구
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.125-140
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    • 2013
  • 어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

호텔 산업의 서비스 품질 향상을 위한 토픽 마이닝 기반 분석 방법 (An Analytical Approach Using Topic Mining for Improving the Service Quality of Hotels)

  • 문현실;성다윗;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.21-41
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    • 2019
  • 정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

점포의 물리적 환경이 서비스 브랜드 개성과 재구매의도에 미치는 영향 (The Influence of Store Environment on Service Brand Personality and Repurchase Intention)

  • 김형길;김정희;김윤정
    • 마케팅과학연구
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    • 제17권4호
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    • pp.141-173
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    • 2007
  • 본 연구는 점포를 방문하는 동안 노출되는 매장의 물리적 환경 특성이 서비스 브랜드 개성과 재구매의도에 미치는 영향력을 규명하기 위해 시도되었다. 이를 위해 연구모형을 개발하여, 특정 서비스 브랜드의 이용객을 대상으로 설문조사를 실시하고 구조방정식을 이용하여 분석하였다. 연구 결과는 우선, 서비스의 물리적 환경은 주변요인, 디자인요인, 사회요인으로, 그리고 서비스브랜드 개성은 유능함, 성실함, 흥분됨, 세련됨, 강인함 차원으로 분류되었다. 둘째, 물리적 환경의 모든 차원들이 모든 서비스 브랜드 개성차원에 정(+)의 영향을 주었으며, 물리적 환경의 서비스 브랜드 개성에 대한 영향력은 각 차원별로 상이하였다. 셋째, 서비스 브랜드 개성은 모두 재구매의도에 정(+)의 영향을 주었으며, 특히 세련됨 차원에 미치는 영향이 가장 켰다. 넷째, 서비스의 물리적 환경은 재구매의도에 정(+)의 영향을 주었으며, 특히 물리적 환경 중 사회요인이 재구매의도에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과들은 물리적 환경 연출은 브랜드 개성 형성의 결정요인으로 서비스 브랜드 차별화의 핵심요인으로 작용하므로, 호의적인 브랜드 개성 창출을 위해서는 우선적으로 물리적 환경에 대한 효율적 관리 방안이 강구되어야 함을 보여준다.

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이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.