Service organizations increasingly adopt data-based intelligent engines called chatbots in support of the interaction between customers and the companies. Two different types of chatbots have been suggested and introduced by companies leading the adoption of this emerging technology: rule-based chatbots and natural language processing-based chatbots. While the differences between these two types of technologies look relatively clear, the organizational and practical impacts of the differences have not been systematically explored. This study performed an experiment to compare the use of the two different types of chatbots used in practice by two comparable organizations. These two types of actual chatbots were used by Korean on-line shopping malls with similar business models (mobile shopping), length of history, size and reputation. The comparison was made based on such dimensions as usability, searchability, reliability and attractiveness. Contraty to conventional expectation that the superiority in technology will produce superior usability, the results show mixed superiority. The discussion on the reasons is presented.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.6
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pp.287-295
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2022
With the dramatic increase in mobile usage, more and more businesses see the potential of m-commerce. This study focuses on a subcategory of m-commerce, a mobile shopping application. To understand the purchase intention via m-commerce applications, this study is aimed to identify the main factors that are related to the applications and explore the influence of these factors on consumers' mobile shopping intention. This study uses quantitative research methods and selects Vietnam as its case study. The survey responses of 450 Vietnamese mobile shoppers were analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The results indicated that online reviews, e-service quality, and information quality are significant predictors of behavior intention, and perceived risk negatively influences consumer online purchase intention via the applications. The content enriches the combined research of detailed and possible models with quality dimensions and risk perception. Practitioners such as e-retailers and developers can enhance the quality of applications and determine strategies to reach potential users and maximize revenue. M-commerce providers should pay adequate attention to credible and influential online reviews since mobile shoppers heavily rely on reading reviews before buying a product.
The explosive growth in wireless networks and Internet services has created considerable demand for mobile Internet services based on the mobile phone. Mobile Internet has become the new business model in telecommunication market, therefore the open network policy for mobile Internet has been formulated and implemented by the government in Korea. In spite of the open network policy for mobile Internet, there has been no systematic analysis of the various interconnection issues, including pricing, in mobile Internet network. This paper aims to suggest the interconnection pricing methods for mobile Internet network by reviewing the current pricing models for various communications services, and adapting them to mobile Internet communications circumstances. Results of this paper can be used as a guideline for government policy directions and management decision making after the introduction of the open network policy for mobile Internet.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.2
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pp.19-26
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2019
For the last two decades, a number of information systems are developed for various aims, depending on business' needs. There are a lot of organizations in the world which are using information systems in their environment, such as telecommunications organizations, universities and banks. Using information system has become crucial for most of organizations regarding with increasing the performance of work procedures and improve productivity and efficiency in general. There are many different models that have been designed and validated to explain the effect of constructs on the adoption of technologies. The aim of this research is to review the literature on information systems adoption and to analyze the different types of models which are frequently applied by researchers in their efforts to examine the factors that estimate the adoption of technologies. The research explores information systems adoption literature that focuses on development models.
U-Publication, the Tag-Embedded publication, is one of U-Media. U-Media is defined as a media where human creates and consumes content through not only human cognitive and perceptual processes but also through the interactions between surrounding digital systems. U-Media provides information by generating, collecting, and attaching the content itself and the related information based on the interaction of the bio-systems incorporating digital information and devices embedded in humans, and surrounding objects including external digital devices. Using U-Publication, readers consume its content not only in offline but also online through a mobile RFID reader which touches and connects the URLs embedded in the RFID tags attached to it. Readers can consume the additional content though the hyperlinks attached to U-Publication and perform commercial activity as well as consumer the printed content. This paper defines the RFID-Tagged publication, proposes its related business models, and evaluates the alternative business models through a simulation study.
Gifticon is an innovative new service of SK Marketing & Company. Launched in the end of 2006 for the first time in the world, the mobile gift certificate is in the form of a SMS message that bears a bar code to exchange with real products sent to the intended recipient through internet portal, messenger or/and mobile phones. The service started by connecting individuals (B2C business) and was expanded to the new marketing tools of companies (B2B business). While the business took off with soft progress in the initial year of launch, Gifticon business finally gained its momentum in the growth of sales in its second and third year. Yet, the data showed that the growth of user-base was getting stagnant that the number of users remained flat for the past few months. Moreover, competition from latecomers such as Giftishow from KTF and Heartcon from LG Telecom gets fierce. Particularly in B2B sector where Gifticon has made minimal profit, competitors started aggressive promotional activities, taking away shares from Gifticon. Under these circumstances, team is facing tough strategic decisions for its long-term growth; How can they further grow the business? Should they go after more massive targets for broader user-base? Should they pursue B2B business more aggressively? This case study asks students to come up with solutions for these questions by understanding concepts, theories and models for diffusion of innovations and strategies to overcome a chasm.
This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.635-644
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2024
Although the business model(BM) patents act as a creative bridge between technology and the marketplace, limited scholarly attention has been paid to the content analysis of BM patents. This study aims to contextualize converging BM patents by employing topic modeling technique and clustering highly marketable topics, which are expressed through a topic-market impact matrix. We relied on BM patent data filed between 2010 and 2022 to derive empirical insights into the commercial potential of emerging business models. Subsequently, nine topics were identified, including but not limited to "Data Analytics and Predictive Modeling" and "Mobile-Based Digital Services and Advertising." The 2x2 matrix allows to position topics based on the variables of topic growth rate and market impact, which is useful for prioritizing areas that require attention or are promising. This study differentiates itself by going beyond simple topic classification based on topic modeling, reorganizing the findings into a matrix format. T he results of this study are expected to serve as a valuable reference for companies seeking to innovate their business models and enhance their competitive positioning.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.262-264
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2018
Many of users play Mobil Social Network Games (M-SNG). M-SNGs are played through social network, and typically features multiplayer and asynchronous gameplay mechanics. It is most often implemented as mobile devices with mobile instant messenger app. Kakaotalk provids mobile game platform. The purpose of this study is to find significant factors that have effects on the commitment of M-SNGs. We also conduct multi-group comparison test to study the difference in factors of models between time t and time t1. Time t is October, 2012 and time t1 is April, 2016. This study is to empirically test the research model using data collected from M-SNGs' users. We survey two different groups of time t and time t1 people with the same model. We use structural equation model analysis with AMOS 18.0 and compare two models of different times. This study is to give academicians and practitioners insight about its effects and implications
As many applications are possible now in mobile environment with the trend of mobile convergence, diverse applications in healthcare industry are also possible in mobile devices. Though lots of researches on mobile and health services are introduced, they are limited to specific area or techniques. This study shows possible directions of fusion between mobile technologies and health services in the future using a data mining technique called association rule analysis. The data used in this study is collected from web pages containing key words related to mobile technologies and health services. The analysis shows that current cases of fusion between monitoring based telemedicine and patients. It also shows another case of fusion between mobile hospital and medical screen charts. These show that fusion between mobile technologies and health services already began in industry. Association rules are found between well-being, city, diet, and sleep. The association rules containing security and privacy, though their associations are not so strong, also show that security and privacy of patient information should be protected in the future. The results show that the fusion of mobile technologies and health services is expected to provide health services to more users and larger areas. It is also expected to create new diverse business models in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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