Quality function deployment (QFD) is a useful method in product design and development to maximize customer satisfaction. In the QFD, the technical attributes (TAs) affecting the product performance are identified, and product performance is improved to optimize customer requirements (CRs). For product development, determining the optimal levels of TAs is crucial during QFD optimization. Many optimization methods have been proposed to obtain the optimal levels of TAs in QFD. In these studies, the levels of TAs are assumed to be continuous while they are often taken as discrete in real world application. Another assumption in QFD optimization is that the requirements of the heterogeneous customers can be generalized and hence only one house of quality (HoQ) is used to connect with CRs. However, customers often have various requirements and preferences on a product. Therefore, a product market can be partitioned into several market segments, each of which contains a number of customers with homogeneous preferences. To overcome these problems, this paper proposes an optimization approach to find the optimal set of TAs under multi-segment market. Dynamic Programming (DP) methodology is developed to maximize the overall customer satisfaction for the market considering the weights of importance of different segments. Finally, a case study is provided for illustrating the proposed optimization approach.
The purpose of this study was on the development of jeans via conjoint analysis and marketing strategies for each segmented market. The questionnaire was composed vervel card and defining the proper marketing strategies for each segmented market. The 269 usable data was distributed to the Univ student and carrier women through multi- stage , ;ambling. The statistical results were processed by the SPSS, PC MDS, and MANZANOLA program. The used methods of statistical data were conjoint analysis, KYST, PROFIT, factor analysis, frequency, one-way ANOVA, SNK, and paired t-test. The results of this study can be summaries as follows: 1. In competitor analysis, Korean brands were in low price zone, but foreign in high price and character style zone. 2. There was significant differences Korean brands and foreign brands on evaluating. On the basis of the perceptual maps, most of Korean brands were evaluated as having a good price and most of foreign brands were evaluated as having a good design. 3. The optimal jeans has the well-known brand, the price of less than 30, 000 won, traditional style, and good quality. In four attributes of clothing buying process, brand is most important attribute of jeans. Segment market 1.All the jeans that they have is Korean brand. Income, amount spent per month on clothing, how many having jeans is low market. Self-centered factor is lowest. In the clothing sari ales lifestyle, they considered most conviniance. Segment market 2-They have one foreign brand jeans. Income, amount spent per month on clothing, how many having jeans is low market. Self-centered factor is lowest Segment market 3-They have two foreign brand jeans. Income, amount spent pet month on clothing, how many having jeans is high market. Self-centered factor is high. In the clothing variables lifestyle, they considered brand, continuance, and character. Segment market 4-They have more than three foreign brand. Income amount spent per month on clothing, and how many having jeans is high market. Self-centered factor is high. In the clothing variables lifestyle, they considered most brand, and character.
In this study, we determined the characteristics and importance of market maven to today's fashion retailers. Market maven is defined as an individual who is highly involved in the marketplace and takes a role as an information diffuser. In order to identify market maven, a total of 415 data were collected from 30-40 consumers who purchased fashion items from the various types of retailers. The data were divided into three groups based on the average score of summated market maven's scale, and the high group was referred to as "market mavens." Results suggested that the market mavens existed in the fashion retailing market and presented the differences from the other two groups. The market maven group spent more and purchased more fashion items than the other groups. With respect to shopping behavior, the market maven group was more likely to browse and bargain hunt when shopping, and showed higher mean scores on impulse buying and overall satisfaction. In addition, market maven tended to purchase fashion items from different types of retailers including online channel. Accordingly, market mavens seemed to present common characteristics with heavy browser, recreational shopper, and/or multi-channel shopper. Market mavens showed shopping enjoyment characteristics when searching for market-related information from various retailers, hence this segment should be the essential target market in the multi-channel retailing environment.
Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by analyzing customer requirements. It is a main activity in QFD planning process to determine the optimal values of the technical attributes (TAs) so as to achieve the customer requirements (CRs) from the House of Quality (HoQ). In most of the previous research, all the TAs in QFD are assumed to have either continuous or discrete values. In the real world applications, the continuous TAs and the discrete TAs are often mixed in QFD. In this paper, a mixed integer linear programming model is formulated to obtain the optimal values for the continuous TAs and the discrete TAs in QFD planning as well as Branch and Bound (B and B) algorithm is proposed as the solution approach. Finally, the proposed model and solution approach are illustrated with an office chair under multi-segment market, and the sensitivity analysis is performed to study how the proposed model and its solutions respond to the variation for the two elements which are budget and CRs' weights.
The purpose of this study was to segment the consumer market for women's street clothes based on benefit sought. The sample was taken from 1106 middle class women who were in their 30's-40's living in Gwangju city. Consumers were classified into three groups by honest sought. The groups were practical benefit seeking group(36.7%), multi-benefit seeking group(32.6%) and symbolic/aesthetic benefit seeking group(30.7%). ANOVA, $\chi$$^2$-test revealed differences among groups according to benefit sought, use of information sources, purchasing behavior variables and demographic variables As a result of comparison for two market segmentations, benefit segmentation was proven to be more useful than segmentations using clothes image preference. But there were differences in psychological variables and demographic variables among the same benefit segments. Therefore hybrid approach on segmentation using clothes images preferences and benefit sought is neccesary.
This study explore the market segmentation based on beer consumers' purchase motivation 1) to analyze beer consumers and markets more closely and 2) to demonstrate the characteristics of each market segment and contribute to marketing strategies with beer consumer segment. Using -administrated questionnaires asked questions recognizable beer purchase within 6 months by over 20-years-olds, this study 201 surveys online 22 days. The results as follows: beer consumers' purchase motivation consisted of three factors enhancement, social orientation, and value enhancement. Cluster analysis based on beer purchase showed that there were three groups motivation multi-motivation and motivation group based on average value of beer purchase motive factors and relative load per factor. demographic,beer drinking characteristics and group difference according to cluster gender and monthly average income, and beer drinking characteristics also significantly different by preferred beer, preferred beer type, occasion and drinking place.
The market of platform business is typically served by a few dominant players, presenting "winner-takes-all" phenomenon. This study aims to find service characteristics leading to the phenomenon. Six different service-characteristics were considered : Same-side network effect, cross-side network effects, entry barrier, multi-homing cost, switching cost, and heterogeneity of preference. To assess the degree of concentration of market share, HHI (Herfindahl-Hirschman Index) is calculated for top three major players. Based on the HHI value, 10 most eminent platform businesses are classified into three different segments and each segment is characterized with key factors. The results from this study provide some insight into the strategic management of platform business.
The purpose of this study was 1) to segment the market of inbound Japanese tourists based on the importance of tour activity that tourists perceived and 2) to examine the behavior of each segmentation purchasing cultural fashion items in Korea. Data were collected using a self-administered questionnaire survey in Seoul. Clustering analysis, Chisquare, and ANOVA test were used to conduct the data analysis on 288 out of 400 questionnaires. The inbound Japanese tourists market was segmented into 3 groups; culture oriented group, shopping oriented group, and multi-activity group. Three groups were significantly different in terms of age, income, purchase amount, purchase criteria, and degree of shopping satisfaction. Marketing strategies for segmented markets were discussed.
Determining the optimal levels of the technical attributes (TAs) of a product to achieve a high level of customer satisfaction is the main activity in the planning process for quality function deployment (QFD). In real applications, the number of customer requirements for developing a single product is quite large, and the number of converted TAs is also high so the size of the house of quality (HoQ) becomes huge. Furthermore, the TA levels are often discrete instead of continuous and the product market can be divided into several market segments corresponding to the number of HoQ, which also unacceptably increases the size of the QFD optimization problem and the time spent on making decisions. This paper proposed a genetic algorithm (GA) solution approach to finding the optimum set of TAs in QFD in the above situation. A numerical example is provided for illustrating the proposed approach. To assess the computational performance of the GA, tests were performed on problems of various sizes using a fractional factorial design.
This study was conducted to provide basic data for product development and marketing strategies for the Thai home meal replacement (HMR) market, to reflect the changing trends in household sizes in Thailand. The results of analyzing the characteristics and differences of HMR consumption behavior between single-person households and multi-person households in Thailand were as follows: It was found that single-person households use HMR to save money and for the convenience in cooking and preparation. In the preference by HMR type, multi-person households showed a higher preference for all types of products than single-person households. Thai consumers, regardless of their household size, mainly use department stores and large shopping malls to purchase HMR, and they most prefer to get information through Internet advertisements. The shelf life, quality, taste, hygiene, and freshness of HMR were the main considerations for their selection. Based on the results of this study, the Thai market requires the development of HMR products that are reasonable in terms of cost and preparation time. In addition, it is necessary to develop products that can satisfy consumer needs, such as nutritional enhancement and therapeutic foods, products that are organic, eco-friendly, cater to various menus, and address the premium segment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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