The role of consumer self-confidence is important in consumer's purchase decision. Nevertheless, the use of self-esteem measures might cause misinformation in the specific situation of the marketing-related point of view. In this study, consumer self-confidence was measured by marketing oriented tools to clarify the dimensions of consumer self-confidence while the influence of consumer self-confidence on clothing satisfaction was also investigated. A total of 325 questionnaires were collected by surveying university students in Seoul and the surrounding metropolitan area using convenient sampling. The data were analysed by factor analysis, ANOVA, t-test, and regression by using SPSSWIN program. The findings of the study were as fellows. First, the consumer self-confidence was composed of 6 sub-scales: information acquisition, personal outcomes decision making, social outcomes decision making, consideration-set formation, persuasion knowledge, and marketplace interfaces. Second, female subjects rated higher on consumer self-confidence than male subjects did in social outcomes decision making and consideration-set formation. Third, higher income was correlated with higher social outcomes decision making and consideration-set formation. Finally, clothing satisfaction was influenced by personal outcomes decision making and information acquisition.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.9_10
s.157
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pp.1413-1422
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2006
Technologies such as television shopping channels and the internet expand consumers' impulse purchasing opportunities. The interest in national differences of consumer behavior was growing and highlighted the importance of understanding the national context of consumer behavior in an increasing globalized marketplace. The purposes of this study were to examine the effects of fashion involvement and hedonic consumption on impulse buying for Korean and American young consumers, and to compare the differences between two groups. A questionnaire was developed from literatures reviewed. Data were obtained from students attending universities in Korea(N=413) and the U.S.(N=290). Using structural equation modeling, the results indicated that the proposed model of this study was appropriate to explain the effects of fashion involvement and hedonic consumption on impulse buying for Korean and American young consumers. The model showed that fashion involvement and hedonic consumption played important roles in triggering impulse buying for two groups. In addition, American consumers were more likely to influence fashion involvement and hedonic consumption on impulse buying than Korean consumers. The results provided some insights into globalized retail marketing theory supporting the national aspects of impulse buying. Future research and managerial implications are addressed.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1116-1123
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2006
The methodological framework proposed in this paper addresses the strength of the applied Bass model by Mahajan and Muller(1996) that it reflects the substitution of next generations among products. Also this paper is to estimate and analyze the forecast of demand for products that do not exist in the marketplace. We forecast the sales of digital TV using estimated market share and data obtained by the face to face Interview. In this research, we use two methods to analyze the demand for Digital TV that are the forecasting the Demand for the Substitution and binary logit analysis. The logit analysis is to estimate the decisive factor of purchasing digital TV. The decisive factors are composed of purchasing plan, region, gender, TV price, contents, coverage, income, age, and TV program. We apply the model to South Korea's market for digital TV. The results show that (1) Income, region and TV price play a prominent part which is the decisive factor of purchasing digital TV. (2) We forecaste the demand of digital TV that will be demanded about 18 millions TVs in 2015
In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.
This study explored the differences in consumer characteristics-consumer self-confidence, attitude toward, trust and purchase intention for secondhand fashion goods, self-confidence in fashion coordination, price sensitivity for fashion product, and environment conservation consciousness-according to purchasing experience of secondhand fashion goods. A set of questionnaire was administered to 400 university students in Daegu from 18 to 28 April 2011. Data were analyzed by factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, frequency, t-tests. Secondhand fashion goods shoppers were 135(37%) and non-shoppers were 230(63%). The difference analysis results between the two groups were as follows. First, in consumer self-confidence, shoppers showed higher than non-shoppers except persuasion knowledge, and there was no difference in marketplace interfaces between the two groups. Second, there were significant differences in attitude toward secondhand fashion goods, trust and purchase intention for secondhand fashion goods between the two groups. Third, shoppers had higher self-confidence in fashion coordination than non-shoppers, but there was no difference in environment conservation consciousness and price sensitivity for fashion product between the two groups. For future study, it is suggested to find out more general characteristics of secondhand fashion goods shoppers covering other age brackets.
Properly designed and well-executed services enable e-commerce companies to capture the unique needs and preferences of customers, help them build customer loyalty, and thereby, strengthen their competitiveness in the marketplace. An object of this study is the new open-market company and it has only 3 percent of the market share. Therefore, it is needed to raise the market share by improving the service qualities. This article presents a six sigma project for service quality improvement in the open-market company. This study was carried out based on five steps of DMAIC which is six sigma technique. First, a defect rate was defined as unsatisfaction rate. In addition, 50-people data was analyzed and it was shown that the defect level was 2.5 sigma level. In this study, in order to raise the sigma level, novel eight action items were determined based on SIPOC, FDPM, cause and effect diagram, matrix chart, Pareto chart and statistical analysis.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.4
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pp.165-189
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2013
The advance of the smart working environment came the expectation that it would innovate and revolutionize the way people work, particularly in a society where smart work is readily available for creating a collaborative and 'connected' business. One of the core infrastructure elements for making smart work a viable option is the smart work center, the promotion of which requires a new form of 'smart work center business model' that can satisfy the purposes of both public services and private businesses. This calls for collaboration between the public and private sectors. Recently a number of businesses have been making significant headway in the creation of a new environment for business support and collaboration by adopting a sharing economy business model in their offices. The so-called 'Coworking Space' is an advanced form of business environment in the emerging 'smart work' era, and comes with the benefits of reduced costs as a result of sharing office space and knowledge sharing through the use of human networks. This paper describes the framework of a 'smart work center business model based on the sharing economy' using a BMC (Business Model Canvas), with an understanding of the characteristics inherent to the smart work center and the sharing economy. It was on the basis of this framework that a smart work center model for business incubation and startup, a private smart work center model for childcare services, and a community marketplace model with a global network were developed.
The purpose of this study is to examine and compare effects of psychological factors on market mavenism and fashion leadership in order to determine the differences of two influential groups in the marketplace. The data were collected from 20's-50's consumers through an online survey institute and a total of 857 questionnaires were analyzed. Demographic variables (gender, age, and income level) were entered into the regression model 1 as independent variables, and 6 factors of consumer self-confidence, clothing involvement, status consumption, and price consciousness were entered into the regression model 2. In the regression model 1, gender (female) alone was significant in explaining market mavenism, while the income level had a positive relationship with fashion leadership. In the regression model 2, information acquisition, social outcome, persuasion knowledge among consumer self-confidence, and status consumption were significant predictors of market mavenism. On the other hand, personal outcome, social outcome, persuasion knowledge, clothing involvement, and status consumption had an effect on the fashion leadership. When comparing magnitudes of effects in predicting market mavenism and fashion leadership, social outcome and status consumption showed to have stronger impacts on fashion leadership than on market mavenism. Psychological factors showed to be more powerful in predicting market mavenism or fashion leadership, as compared to demographic variables.
Customer retention is a common concern for many industries and a critical issue for the survival in today's greatly compressed marketplace. Current customer retention models only focus on detection of potential defectors based on the likelihood of defection by using demographic and customer profile information. In this paper, we propose a dynamic procedure for defection detection and prevention using past and current customer behavior by utilizing SOM and Markov chain. The basic idea originates from the observation that a customer has a tendency to change his behavior (i.e. trim-out his usage volumes) before his eventual withdrawal. This gradual pulling out process offers the company the opportunity to detect the defection signals. With this approach, we have two significant benefits compared with existing defection detection studies. First, our procedure can predict when the potential defectors could withdraw and this feature helps to give marketing managers ample lead-time for preparing defection prevention plans. The second benefit is that our approach can provide a procedure for not only defection detection but also defection prevention, which could suggest the desirable behavior state for the next period so as to lower the likelihood of defection. We applied our dynamic procedure for defection detection and prevention to the online gaming industry. Our suggested procedure could predict potential defectors without deterioration of prediction accuracy compared to that of the MLP neural network and DT.
IEEE 802.15 WPAN(Wireless personal area network) technologies represented by Bluetooth are prevalent these days. However, they have short radio coverage and thus cannot be used to build a SNS for servicing users spread over a wide area. In this paper, we develop a mobile SNS(Social Network System) that does not necessitate any infrastructure support using the Bluetooth technology and the mobility based information dissemination technique. Using so-called mobility assisted data dissemination technique we overcome the short radio range restriction of WPAN technologies. We develop Blue Market, a free online marketplace program, as a proof of concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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