The purpose of this study was to investigate the online review writing motives of online shopping on repurchase intention and recommendation intention about fashion merchandise. The questionnaire was administered to 279 people who had experience in online shopping. The data were analyzed by utilizing factor analysis, multiple regression analysis and t-test. The results of this study were as follow. First, the online review writing motives were divided into three categories such as benefit pursuit/hedonic shopping value, information transmission and evaluation. Second, the consumer who has experience of writing review prefers to repurchase other products in that online shopping mall and to recommend those products more than the consumer who doesn't have that experience. Third, the benefit pursuit/hedonic and information transmission had an effect on repurchasing intention and recommendation intention.
온라인 쇼핑 플랫폼은 개인화 추천 시스템을 활용하여 소비자의 개인 정보와 행동 데이터를 수집, 분석 및 마이닝을 통해 소비자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공함으로써 소비자의 잠재적인 쇼핑 욕구를 자극한다. 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 온라인 쇼핑 추천이 구매의도에 미치는 영양을 분석하기 위하여 시스템 품질인 다양성과 정확성, 정보 품질인 설득력과 완전성을 외부 자극으로 설정하고, 신뢰 및 지각된 가치에 따른 소비자의 심리상태 하 유기체로 설정하여 구매의도 간에 관계를 탐구하였다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과는 개인화 추천 시스템의 품질과 정보 품질이 신뢰와 지각된 가치에 미치는 영향에 대한 가설이 모두 채택되었다. 신뢰가 시스템 품질, 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였으며 지각된 가치는 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였다. 추천 시스템이 제공하는 콘텐츠는 소비자 경험을 개선하고 소비자의 수용 정도를 높일 수 있는 방향으로 설계되어야 한다는 시사점을 도출하였다.
In recent years, due to COVID-19, the process of shopping has become more restricted and difficult for customers. Based on this aspect, customers are more interested in online shopping to keep the Untact rules and stay safe, similarly ordering their product based on their need and interest with most straightforward and fastest ways. In this paper, the reinforcement learning technique is applied in the product recommendation system to improve the recommendation system quality for better and more related suggestions based on click patterns and users' profile information. The dataset used in this system was taken from an online shopping mall in Jeju island, South Korea. We have compared the proposed method with the recent state-of-the-art and research results, which show that reinforcement learning effectiveness is higher than other approaches.
Purpose - This paper aims to suggest a delivery constrained internet shopping optimization problem (DISOP) which must be solved for online recommendation system to provide a customized service considering cost and delivery conditions at the same time. Research design, data, and methodology - To solve a (DISOP), we propose a multi-objective formulation and a solution approach. By using a commercial optimization software (LINDO), a (DISOP) can be solved iteratively and a pareto optimal set can be calculated for real-sized problem. Results - We propose a new research problem which is different with internet shopping optimization problem since our problem considers not only the purchasing cost but also delivery conditions at the same time. Furthermore, we suggest a multi-objective mathematical formulation for our research problem and provide a solution approach to get a pareto optimal set by using numerical example. Conclusions - This paper proposes a multi-objective optimization problem to solve internet shopping optimization problem with delivery constraint and a solution approach to get a pareto optimal set. The results of research will contribute to develop a customized comparison and recommendation system to help more easy and smart online shopping service.
본 연구는 온라인 쇼핑몰의 브랜드 개성이미지요인을 도출하여 브랜드 개성과 쇼핑가치, 고객만족 및 추천의도와의 관련성을 살펴보고자 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 쇼핑몰의 브랜드 개성은 '활기', '친숙함', '신뢰성', '유능함', '세련성' 등으로 도출되었다. 둘째, 쇼핑가치는 쾌락적 쇼핑가치와 실용적 쇼핑가치로 도출되었다. 셋째, 쇼핑몰의 브랜드 개성은 쇼핑가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 소비자의 쇼핑가치는 고객만족 및 추천의도에 서로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구는 경쟁이 심화되고 있는 국내 온라인 쇼핑몰시장에서 차별화된 마케팅전략을 수립하는 데 있어서 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 생각한다.
Purpose - A product bundling is a marketing approach where multiple products or components are packaged together into one bundle solution. This paper aims to introduce an optimal bundle search problem (hereinafter called "OBSP") which may be embedded with online recommendation system to provide an optimized service considering pairwise discount and delivery cost. Research design, data, and methodology - Online retailers have their own discount policy and it is time consuming for online shoppers to find an optimal bundle. Unlike an online system recommending one item for each search, the OBSP considers multiple items for each search. We propose a mathematical formulation with numerical example for the OBSP and analyzed the complexity of the problem. Results - We provide two results from the complexity analysis. In general case, the OBSP belongs to strongly NP-Hard which means the difficulty of the problem while the special case of OBSP can be solved within polynomial time by transforming the OBSP into the minimum weighted perfect matching problem. Conclusions - In this paper, we propose the OBSP to provide a customized service considering bundling price and delivery cost. The results of research will be embedded with an online recommendation system to help customers for easy and smart online shopping.
Internet shopping websites have offered comfort to consumers in shopping and built trust relationships with them by providing electronic agents for recommendation, escrow services, and customer centers etc. But as there is little big difference among the shopping websites in terms of technical competence, website design, operational policy, they recognize online feedback (reviews or recommendation of consumers or experts) and online feedback mechanism as important marketing tools. Based on online feedback related studies, this study explores antecedents (consensus, vividness of reviews, interactions in review boards) of the perceived effectiveness of review boards which are text-based feedback mechanisms and its consequences such as trust, satisfaction, and intention to use. The results show that the perceived effectiveness of review boards is significantly affected by vividness of reviews and interactions in review boards, and the impact of interaction in review boards on the perceived effectiveness of review boards is stronger than that of vividness of reviews. The results also show that the perceived effectiveness of review boards has a significant influence on trust and satisfaction with the shopping websites, and intention to use is influenced by both trust and satisfaction.
Purpose: As one of the ongoing studies on the distribution industry, the purpose of this study is to identify the research trends on online shopping so far to propose not only the development of online shopping companies but also the possibility of coexistence between online and offline retailers and the development of the distribution industry. Research design, data and methodology: In this study, the English abstracts of 645 papers on online shopping registered in scienceON were obtained. For the analysis through BERTopic and LDA using Python 3.7 and identifying which topics were interesting to researchers. Results: As a result of word frequency analysis and co-occurrence analysis, it was found that studies related to online shopping were frequently conducted on factors such as products, services, and shopping malls. As a result of BERTopic, five topics such as 'service quality' and 'sales strategy' were derived, and as a result of LDA, three topics including 'purchase experience' were derived. It was confirmed that 'Customer Recommendation' and 'Fashion Mall' showed relatively high interest, and 'Sales Strategy' showed relatively low interest. Conclusions: It was suggested that more diverse studies related to the online shopping mall platform, sales content, and usage influencing factors are needed to develop the online shopping industry.
This study examined the effects of product recommendation services as an atmosphere for online mass customization shopping sites on consumers' cognitive and affective responses. We conducted a between-subject experimental study using a convenience sample of college students. A total of 196 participants provided usable responses for structural equation modeling analysis. The findings of the study support the S-O-R model for a product recommendation system as an element of the shopping environment with an influence on OMC product evaluations and arousal. The results showed that OMC product recommendation service positively affected cognitive and affective responses. The findings of the study suggest that OMC retailers might pay attention to the affective and cognitive responses of consumers through product recommendation services that can enhance product evaluations and OMC usage intentions.
Purpose - For the development of fresh food shopping malls, consumers should continue to experience loyalty and favorability for the company's products or brands, and this should lead directly to purchase so that active word-ofmouth and recommendation should be encouraged. Therefore, the purpose of this study is to investigate the effect of e-service quality and e-ERM on e-loyalty with customer satisfaction and commitment as mediators. Research design, data, and methodology - This study was conducted by sample survey method on 320 online customers who have experience in using major online fresh food shopping malls for more than one year. Data analysis methods were frequency analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and structural equation model analysis. Result - Hypothesis 1 through Hypothesis 7 were all supported. The results of this study suggest that e-service quality and e-CRM of online fresh food shopping malls have a significant effect on satisfaction and commitment. Therefore, the conclusion has been derived that the focus of this study, that such satisfaction and commitment have a significant effect on e-customer loyalty. has been supported theoretically and empirically. Conclusion - This study suggests that studies on customer loyalty based on activation commerce factors related to fresh food in online shopping malls will be an index that can reflect on customer's needs corresponding with future trends of not only online shopping malls but also offline shopping malls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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