Purpose: This study offers suggestions to e-commerce companies for increasing shoppers' repurchase intention by considering the effect of distribution information in online shopping. It applies complexity theory to incorporate habitual information search behavior and shopper characteristics into the Stimulus-Organism-Response model and indicates how these complex factors work together in online shopping. Research design, data, and methodology: This study used an interview survey of 158 Vietnamese consumers with an experience of online shopping. A fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) was used to examine the relationship between antecedents and outcomes depending on complex conditions in the given contexts. Results: The results (1) indicate the importance of observing information search patterns and investigating their influence on online distribution, and (2) clarify what kind of configurations, under what conditions, predict a high or low outcome; this provides evidence and hints for the development of frameworks for future studies. Conclusions: The findings suggest that shoppers' unconscious, habitual behavior can work with conscious attitude factors, such as satisfaction, to increase their repurchase intention. Hence, e-commerce companies should consider how to present useful distribution information and create functions that allow shoppers to engage with a variety of information while increasing their repurchase intention on the site.
In order to buy products through the Internet, consumers dissipate much time and efforts in collecting and comparing product information from various online shopping malls. Consumers can save their efforts by using price comparison sites, but there are some shortcomings in comparison shopping. Firstly, comparison sites do not show the lowest price of some products that are selling in shopping malls. Secondly, the product information provided by comparison sites is sometimes wrong. Thirdly, there are too many results. In order to overcome the shortcomings, we suggested a comparison shopping system based on RSS by using ontology matching. We used the current RSS standard for syntactic interoperability instead of suggesting new standards. Moreover, we used ontology matching for semantic interoperability to compare product information with different ontologies. The suggested ontology matching consists of three steps. The first step is finding exact sense from WordNet for a given product category, and the second step is searching for matching product category candidates from the products of RSS feeds. The final step is calculating similarities of the candidates with the target product category. From the experiments, we could get better recall rates that are suitable for e-commerce environments and the results show that our system is effective in product comparison.
Objectives: Despite the growing market share of online grocery shopping, there is a need to understand customer perceived value due to the ongoing advancements in information technology. This study explores the connections between attributes, consequences, and values. Additionally, it conducts a cross-country comparison of consumers' online grocery shopping behaviors to gain a deeper understanding of consumer market segments and any potential variations among them. Methods: Data was collected through an online questionnaire survey conducted from May 1 to 15, 2024, targeting 400 consumers in Seoul, Korea, and Shanghai, China, who have experience with online grocery shopping. The survey utilized the Means-End Chain theory and association pattern technique hard laddering. Data collation and analysis were conducted using the IBM SPSS Statistics 28.0 program. The LadderUX software was employed to analyze the links between attributes, consequences, and values and create the consumer purchasing process's implication matrix and hierarchical value map (HVM). Results: The study identified key attributes that influence online grocery shopping decisions, including delivery service, price, freshness, and quality. Korean consumers demonstrated a higher sensitivity to price (19.0%) and delivery service (17.0%). In contrast, Chinese consumers prioritized delivery service (15.0%) and after-sales service (14.8%). Commonly cited consequences included time saving (12.6% for Koreans, 11.3% for Chinese), whereas prevalent values encompassed convenience (36.8% for Koreans, 19.6% for Chinese) and economic value (26.6% for Koreans, 14.7% for Chinese). The HVM underscored these insights, highlighting diverse consumer preferences and country-specific nuances. Conclusions: The findings highlight the current state of online food consumption and consumers' value systems, revealing variations among countries. These findings offer empirical insights that can be used to create customized global marketing strategies that resonate with various consumer preferences and market dynamics.
초기 온라인 쇼핑몰이 등장할 때부터 지금까지 BEST 100은 모든 쇼핑몰 웹사이트의 핵심 기능으로 제공되고 있다. BEST 100은 소비자들이 한눈에 인기 상품들을 확인할 수 있기 때문에 쇼핑몰의 매출 등에 미치는 영향이 높지만 온라인 쇼핑 선행 연구에서 BEST 100과 관련된 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 현 온라인 쇼핑몰 11곳을 대상으로 선정하여 쇼핑몰별 판매 특징을 분석하였다. 연구 방법으로 각 쇼핑몰 웹 사이트의 BEST 100의 구성요소인 판매문구, 가격, 무료배송의 유/무 확인을 크롤링 하여 탐색적 자료 분석 기법(EDA)을 활용하였다. 분석 결과 쇼핑몰 11곳의 종합 평균 가격은 72,891.41원으로 나타났으며 상품 가격이 저렴할수록 무료배송 비율이 낮음을 확인하였다. 가격 이외에 판매문구에서는 텍스트 마이닝을 통해 8개의 카테고리로 구분하였다. 가장 많은 카테고리는 fashion 부분이었으나 카테고리의 설정이 제품 속성이 아닌 마케팅 문구를 분석한 점에 의의가 있다. 본 연구는 EDA를 활용하여 현 온라인 시장 흐름을 파악하고 향후 방향을 제시하는데 시사점이 있다.
본 연구는 전자상거래 및 온라인 쇼핑 분야의 선행연구를 토대로 소비자의 온라인 환경에서의 쇼핑 동기로 편의적, 쾌락적, 경제적 동기의 3가지 요인을 도출하여 온라인 쇼핑에 대한 신뢰도를 매개변수로, 구매의도를 종속변수로 연구모델을 설정하였다. 또한 중국과 베트남 2개 국가 소비자들의 성향차이를 조절변수로 설정하고 소비자의 쇼핑 동기가 온라인 쇼핑에 대한 신뢰도 및 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자의 쇼핑 동기 중 편의적 동기를 제외한 쾌락적, 경제적 동기 변수는 신뢰도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 소비자의 쇼핑 동기 중 모든 변수는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 온라인 쇼핑에 대한 소비자의 신뢰도는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 넷째, 소비자의 쇼핑동기가 온라인 쇼핑에 대한 신뢰도와 구매의도에 미치는 영향은 중국과 베트남 소비자에 따라 차이를 보이는 것으로 검증되었다. 본 연구결과를 토대로 중국시장과 베트남시장에 진출하는 기업들에게 현지화에 대한 실무적인 시사점을 제시하였다.
With the advent of a wide variety of Internet shopping malls, consumers can choose a best appealing shopping mall from among the Bricks-and-Clicks and Pure-Player malls. Pure-Players launched their operation grandiosely with the early stage of Internet use in 1995. However, after the burst of Dot-com company bubbles in 1997, Pure-Players introduce various types of business models to meet potential needs of consumers. While Pure-Players suffer skeptical views from market analysts as well as consumers, traditional offline companies learned important lessons from Dot-com companies collapse phenomena, and expanded their business channels into online in the name of Bricks-and-Clicks. Nowadays, Bricks-and-Clicks successfully establish in the market as one of reliable business partners among consumers. Therefore, it is no surprise that recent competitions between Bricks-and Clicks and Pure-Players become fiercer than ever to attract potential customers to their websites. In this situation, consumers can choose a shopping mall to their best satisfaction. Consumers can enjoy both offline and online options for shopping because Bricks-and Clicks provide both offline and online channels to consumers, which is compared with Pure-Players offering only online channel. Offline channel is unique in providing consumers with chances to touch and feel target products and services. Meanwhile, online channel is considered very viable and convenient shopping options for consumers. In this respect, it is easily assumed that consumers will show different online shopping behavior when they have to choose either Bricks-and-Clicks mall or Pure-Player mall for the sake of shopping. Remaining research issue in this case is how much consumers' schema would influence online shopping behavior between Bricks-and-Clicks and Pure-Players. Basically, schema is a framework for synthetic information recognition that individual consumers have and is very characteristic in that it focuses not on fragmentary facts but on the combination of various causes affecting results. Consumers' schema is closely represented by trust, structural assurance, and perceived relative advantage towards a specific type of shopping mall. In literature, there exist a lot of studies comparing Bricks-and-Clicks and Pure-Players. However, there is no study to pursue the analysis of consumer behaviors comparing Bricks-and Clicks and Pure-Players from the schema perspective. Therefore, this study aims to investigate this research gap. Empirical analysis is adopted by garnering valid questionnaires from 514 Internet shopping mall users. 237 were mainly using Bricks-and-Clicks for shopping, while 277 were found to visit Pure-Players for shopping. PLS was applied to analyze the survey data to verify the proposed research hypotheses. Findings from the empirical test results are as follows. First, consumers perceive more trust and relative advantage in Pure-Players, comparing with Bricks-and-Clicks. This result is against widely-accepted perception that Bricks-and-Clicks would be perceived by consumers as more trustworthy and relatively advantageous because they have offline reputation and stores. Therefore, it becomes more obvious that Internet is becoming daily necessaries, and consumers increasingly feel very comfortable in using the Internet for their own personal purposes. Second, consumers have firm faith in transaction safety, regardless Bricks-and-Clicks and Pure-Players. This seems due to the fact that most of shopping malls showing dubious transaction safety have no place in the market. In a nutshell, empirical results tell us that Pure-Players will grow very much in the future, to the extent that consumers perceive no difference in comparison with Bricks-and-Clicks. Besides, consumers' schema accumulated through trust and perceived relative advantage plays crucial role in determining consumer behavior.
In recent, Open markets are booming up rapidly. Open markets are one of the online marketplaces which mainly concentrated on spot transactions of commodities, and are differentiated from integrated internet shopping stores with market participants, trading rules and so on. This study investigated on factors affecting satisfaction with and preference on open markets by comparing open markets with integrated internet shopping stores, and aimed to figure out the reasons why open markets are growing up so rapidly and to forecast the future of open markets. To investigate the factors affecting buyers' satisfaction with and preference on internet shopping channel. I extracted several factors through literature reviews. The factors include the pros (cost saving and time saving), the cons (security concerns and privacy concerns), and decision making support suggested by Simon's research as well. Then, I constructed research model and related research hypotheses. To verify research hypotheses, I conducted field survey targeting on online buyers and analyzed research data using structural equation model. According to data analysis result, open markets have competitive advantages over integrated internet shopping stores with respect to cost saving, time saving, and decision making support. However, online buyers are still concerning privacy issues within open markets. In summary, buyers are considering that open markets are cheaper, faster, and more efficient internet shopping channel, compared with integrated internet shopping stores. However, open markets are required to dedicate to lessen buyers' privacy concerns to rebirth as more satisfying and preferable internet shopping channel and to prosper in the future.
온라인 쇼핑환경에서 소비자들은 최적공급자선정에 많은 어려움을 겪고 있다. 비교쇼핑 및 공급자평가사이트들은 이를 부분적으로 지원하고 있으나, 동적인 소비자의 구매 및 공급자의 공급조건을 종합적으로 고려하지 않기 때문에 최적공급자 선정에 한계가 있으며, 소비자의 시간 소모적인 노력이 많이 든다. 본 연구는 다양하고 동적인 소비자의 구매조건, 공급자의 공급조건, 공급자평가정보 등을 종합적으로 고려하여 최적공급자를 선정하는 모형으로서, 최적공급자선정요인을 분류하고 이차계획법의 최적공급자선정모형을 개발하였으며, 민감도분석을 통해 최적공급자 대안을 제시하는 의사결정지원모형을 제안하였다. 최적공급자선정요인은 구매필수조건을 만족하는 후보공급자선별을 위한 필터링요인과 선별된 후보공급자로부터 구매선호조건별 공급자대안을 선정하기 위한 민감도분석요인으로 분류하여 단계적으로 문제를 풀어 해를 제시한다. 한편, 프로토타입을 통하여 소비자들이 여러 구매대안별로 효과적으로 최적공급자를 선정할 수 있는 구매의사결정지원 환경이 될 수 있음을 보였다.
This study examines a data-driven approach for software test automation at an online shopping site. Online shopping sites typically change prices dynamically, offer various discounts or coupons, and provide diverse delivery and payment options such as electronic fund transfer, credit cards, mobile payments (KakaoPay, NaverPay, SyrupPay, ApplePay, SamsungPay, etc.) and so on. As a result, they have to test numerous combinations of possible customer choices continuously and repetitively. The total number of test cases is almost 584 billion. This requires somehow automation of tests in settling payments. However, the record playback approach has difficulties in maintaining automation scripts due to frequent changes and complicated component identification. In contrast, the data-driven approach minimizes changes in scripts and component identification. This study shows that the data-driven approach to test automation is more effective than the traditional record playback method. In 2014 before the test automation, the monthly average defects were 5.6 during the test and 12.5 during operation. In 2015 after the test automation, the monthly average defects were 9.4 during the test and 2.8 during operation. The comparison of live defects and detected errors during the test shows statistically significant differences before and after introducing the test automation using the data-driven approach.
This study explores the effect of time-deals, i.e., online promotions with time limit. Recently many online/mobile shopping sites in China utilize so called hot deal marketing technique for a short duration at a specific time. The purpose of "time-deals" is to attract online shoppers with deep discounted price and induce consumers to purchase items. This paper examines the effect of time-deals on sales volume, firstly by comparing the sales volume of time-deal days with that of no time-deal days and secondly by comparing the sales volume of days before and after two types of time deals, usual time-deals and special time-deals, Although some prior research studied the role of time-deals in promoting consumers' purchase behavior, most used the experimental approach by building mock-up shopping sites and asking participants purchase intention. However, purchase intention does not always result in purchase behavior. This study extracted actual purchase data for four items on time-deals from an online shopping site in China. A comparison of sales volumes on time-deal days with no time-deal days has shown the significant difference in the sales volumes. This finding confirms the positive effect of time-deals on purchase behavior. This study has also found that special time-deals soak up near-future demands in advance and lower the sales after the special time-deal event, although there is no significant difference in sales before and after usual time-deals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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