Park, Sung Bum;Lee, Sangwon;Chae, Seong Wook;Zo, Hangjung
Asia pacific journal of information systems
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v.25
no.2
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pp.265-288
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2015
IT convergence services, as the main stream of the digital age, are currently on their way to include the concept of Software as a Service (SaaS), where IT products and services are integrated as one. In particular, the recently introduced web-service-based SaaS is expected to be a more developed SaaS model. This new model provides greater influence on clients' job performances than its previous models, such as application service providers and the web-native phase. However, the effects of technology maturity on task performance have been overlooked in adoption and performance studies. Accordingly, this study introduces SaaS technology maturity as the exogenous technological characteristic influencing job performance. This study also examines the relationships among various SaaS-related performances according to the different levels of SaaS maturity. Results suggest that applying innovative technologies (such as SaaS), particularly when the technology reaches a certain level of maturity, is more helpful for managers in improving task-technology fit and job performance. This study makes an academic contribution by establishing and validating a performance model empirically with SaaS technology maturity perspectives.
The purpose of this research is to investigate economic factors that determine characteristics of B2B e-Marketplaces. From a previous research work, we classify B2B e-Marketplaces into four forms: MRO Hubs, Catalogue Hubs, Yield Managers, and Exchanges. This classification is based upon "What businesses buy" and "How businesses buy." In an attempt to identify economic factors that determine e-Marketplace forms, we employ three economic factors: buyer/seller relationships, features of products traded, and characteristics of industries or markets. Through extensive literature reviews, we have selected six variables which can be used to explain reasons for different e-Marketplace forms: asset specificity and information asymmetry for the buyer/seller relationship, standardization and price variability for the product features, entry barrier and market volatility for the market characteristics. This research conducts six in-depth case studies to explain that "Why different forms of e-Marketplace emerge?" The research framework intends to provide link between e-Marketplace forms and six economic variables. Six case studies are based on interviews with CEO or team managers of e-Marketplace firms. This study has found six economic variables, explaining well reasons for different e-Marketplace forms. Research findings are summarized as propositions so that survey-type research can be conducted with a large number of samples in the future.
Customer value is the source for competitive advantage of online businesses such as Internet shopping malls and portal service. It is important to analyze the relationship between customer value and repurchase in order to provide a guideline of successful online business. The purpose of this paper is to get answers for the following questions. First, what are key components of customer value in online business? Second, What difference exists in the importance or expectance of customer value and its current service level of online business? Finally, what influence relationships exist in customer value and repurchase intentions? Data were collected from 615 respondents who experienced purchase on the Internet shopping malls. This paper developed and empirically tested a model representing the relationships between customer value factors and repurchase intentions as well as difference between the importance of customer value and its service level. The findings here suggested that the service level of customer value was significantly lower than its importance, and customer value factors positively affected the repurchase intentions. Specifically, economy and trust/responsiveness value factors directly affected the repurchase intentions while other factors such as convenience, speed, personalization, community, and emotion value indirectly affected it through trust/responsiveness.
The advantages of implementing a virtual channel can be derived from the notion of the 'death of distance' that would result from electronic commerce. According to this view, the internet was going to make distance irrelevant, in that firms would no longer need to establish a physical presence in a geographical location in order to do business there. However, on-line firms selling physical products could take advantages of presence in the related off-line(brick and mortar) industrial area. This paper developed a conceptual framework that highlights the various types of synergies by location on-line businesses in the related off-line industrial area. Using data from 96 on-line ventures selling physical products, factor analysis was used to figuring out six synergies including improved customer trust, value-added service, cost savings, personnel and organizational efficiency, sharing products and customer information, relationship with suppliers, and relationship with local government. The six empirically derived critical synergy factors were then used to examine how they improve performance of the on-line ventures measured by Balanced Scorecard(BSC). According to lthe results, we concluded that the on-line firms selling physical products can take advantages of presence in the related off-line industrial area.
Ye, Ning;Zhang, Yingya;Wang, Ruchuan;Malekian, Reza
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3150-3170
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2016
In Intelligent Transportation Systems (ITS), logistics distribution and mobile e-commerce, the real-time, accurate and reliable vehicle trajectory prediction has significant application value. Vehicle trajectory prediction can not only provide accurate location-based services, but also can monitor and predict traffic situation in advance, and then further recommend the optimal route for users. In this paper, firstly, we mine the double layers of hidden states of vehicle historical trajectories, and then determine the parameters of HMM (hidden Markov model) by historical data. Secondly, we adopt Viterbi algorithm to seek the double layers hidden states sequences corresponding to the just driven trajectory. Finally, we propose a new algorithm (DHMTP) for vehicle trajectory prediction based on the hidden Markov model of double layers hidden states, and predict the nearest neighbor unit of location information of the next k stages. The experimental results demonstrate that the prediction accuracy of the proposed algorithm is increased by 18.3% compared with TPMO algorithm and increased by 23.1% compared with Naive algorithm in aspect of predicting the next k phases' trajectories, especially when traffic flow is greater, such as this time from weekday morning to evening. Moreover, the time performance of DHMTP algorithm is also clearly improved compared with TPMO algorithm.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.11a
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pp.125-135
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2002
With rapid growth and competition of electronic commerce through internet, various buying types and business models are being appeared In this paper, we studied group buying which is new business model to consumer and factors affecting on trust and participation of group buying. The following are the regression result of this study. first, factors affecting on trust of group buying were different from factors affecting on participation of group buying. Second perceived reputation factor, familiarity factor and Product value factor made a significant effect on participation of group buying. Third, customer service factor didn't make a significant effect on both participation and trust of group buying. fourth, product value factor made a significant effect on both participation and trust of group buying. Fifth trust of group buying made a significant effect on participation of group buying
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.1
s.39
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pp.293-300
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2006
The Recommender systems help users to find and evaluate items of interest. Such systems have become powerful tools in the domains from electronic commerce to digital libraries and knowledge management. Sellers can recommend products to customers with the prediction of future buying behavior on the basis of the consumer's population statistics and past selling behavior. In this paper, we are describing the design and the development of personalization recommender system which increases satisfaction level of customers by searching products to reflect the pattern and propensity of customers properly. The suggested system supplies the real-time analysis service to predict the customers purchase situation by applying the association rule of the data mining.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2004.11a
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pp.431-443
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2004
Many e-Learning companies are incorporated for the last five years, but most of them are failed or merged by the other company. The main reasons are the absence of competitive strategies and recognition of critical success factors. There are many researches on the critical success factors of Information System (IS) and Electronic Commerce (EC) . We derived e-Learning success factors from the previous IS and EC researches. We classified the success factors into five dimensions, (1) contents management, (2) learner management, (3) business strategy, (4) organizational support and ability, (5) learning management system (LMS), and each dimension has 9 or more success factors measurement items. We surveyed the perceived importance of the success factors from the manager of South Korea e-Learning firms. The paper categorized the items into two or more factors for each dimension by the exploratory factor analysis. Finally, we conducted one-way ANOVA for each success factors by the business model. As a result, there is different importance level for each success factors by the business model. We concluded that each e-Learning company needs different strategies to their business model.
Recently the development of information technology and the emergence of electronic commerce have brought significant changes of purchase behavior in customers. The purpose of this research is to investigate the important elements of e-CRM which influence the customers satisfaction in the shopping mall. Also this study is to investigate the relationship between customer satisfaction and repurchase intention and word of mouth intention. What we have found are as follows. (1) e-CRM elements greatly influencing on customer satisfaction in the shopping mall were e-Marketing, s-Sales, e-Service, and e-Security. (2) results of the relationship between customer satisfaction and repurchase intention was significant. (3) results of the relationship between customer satisfaction and word of mouth intention was significant. (4) results of the relationship between repurchase intention and word of mouth intention was significant. In conclusion, the results of this study will be helpful for the managers participating the operation of internet shopping mall.
In this research, we developed a Multi-Agent based Negotiation Support System to be able to increase the competitive power of a company in dynamic environment and correspond to various orders of customers by diffusion of electronic commerce. The system uses the agent technology that is being embossed as new paradigm in dynamic environment and flexible system framework. The multi-agent technology is used to solve these problems through cooperation of agent. The system consists of six sub agents: Mediator, manufacturability Analysis Agent, Process Planning Agent, Scheduling Agent, Selection Agent, Negotiation-strategy Building Agent. In this paper, the proposed Multi-Agent based Negotiation Support System takes aim at the automation of transaction process from ordering to manufacturing plan through the automation of negotiation that is the most important in order-taking transaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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