This study analyzes the Internet utilization pattern of customer by comprehensively investigating the previous studies on the behavior pattern of customer in terms of Internet business. Based on the analysis, this study develops research framework that supports strategic decision-making for resource allocation in Internet business. Such research framework would be helpful for providing the typology of Internet business model that can be specialized by each industry. As a result of the simulation analysis, it was found that the optimal resource allocation portfolio providing maximum profits to the Internet bookstore involves large-scale investment on delivery service and customer support service which are the key factors for post-purchase customer satisfaction, regardless of the growth pattern or size of Internet bookstore market. Consequently, from the above analysis, the investment ratio of resources for the profit maximization of Internet bookstore was drawn. Conclusively, based on the comprehensive examination of the results, this study provided a framework for dynamic resource allocation decision-making, and proposed a management strategy which allows consumers to shop under more favorable environment, and simultaneously enables the Internet bookstore to accomplish management objectives such as continuous growth and profit maximization.
Purpose: Consumers are affected by the purchase of a large number of opinions or support during the online purchasing process. This can be defined as the term of 'social decisions' on line. This paper seeks to explore the factors of influence on social decisions in on-line environment and to study in depth. Methodology: The purpose of this paper is to empirically examine the impact of factors on online social decisions. To verify the hypothesis of study, This study collected 256 from Seoul City, Gyeonggi Province and Chungcheong Province through Survey. Results: According to the research results, First, eWOM information usefulness have a positive impact on online social decisions, Second, online network connectedness have a positive impact on online social decisions. Third, innovative product have a positive impact on online social decisions. and the lower the category of knowledge, the more inclined it is to make online social decisions. Finally, social decisions have a positive impact on purchasing decisions about product. It is most significant that academic research has advanced consumer behavior in response to recent changes in the consumption environment. It is meaningful that we have studied in depth the changing consumer decision process in online channel environment.
유통업체는 다양한 상품구색을 갖는 것이 좋다는 생각이 일반적이다. 그리나 최근 연구들은 선택대안의 수를 증가시키는 것이 오히려 소비자 선택을 떨어뜨린다고 한다. 본 연구는 선택대안의 수가 늘어나는 맥락에서 소비자 구매결정에 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 목적이 있다. 연구 결과, 본 연구에서는 선택대안의 수가 실제 고려제품군의 크기에 해당하는 $3{\sim}9$개인 경우, 선택대안의 수가 늘어남에 따라 비선택 비율이 줄어드는 것(선택 비율이 증가하는 것)을 알 수 있었다. 특히 선택대안의 수가 선택여부에 미치는 영향은 지배적 대안이 없을 때보다는 있을 때 더 높게 나타났다. 그리고 대안의 수와 함께 소비자의 제품에 대한 친숙도가 선택여부에 어느 정도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지배적 대안이 있을 경우에는 친숙도가 선택여부에 영향을 미치지 않았으나, 지배적 대안이 있을 경우에는 소비자의 제품에 대한 친숙도는 자체적으로는 선택여부에 영향을 미치지 않고, 대안의 수와 상호작용을 통해 선택여부에 영향를 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 이러한 결과를 바탕으로 실무적 시사점과 연구의 한계점에 대해 논의하였다.
This study makes use of meta-analysis to statistically integrate the quantitative results of individual research on the influence of fashion product attributes on purchase; in addition, this study utilizes the effect sizes of correlation coefficients. This study was based on 24 individual studies from January 2000 to March 2015. The meta-analysis analyzed 91 effect sizes and 24 studies and calculated the correlation coefficient effect sizes. A random effect model was employed for meta-analysis because the results for the homogeneity test indicated that the effect sizes of each research were heterogeneous. The analysis results are as follows. First, when the total effect sizes of the fashion product attributes that influence clothing purchase decisions were calculated as .256; this indicated that the effect size is slightly below the mid-sized level. Second, upon examining the effect sizes of the categorized fashion product attributes, the intrinsic attributes yielded .222, extrinsic factors yielded .235, and the compiled attributes yielded .420; this demonstrated that the compiled attributes have a larger effect size than individual attributes. Third, when they were measured by the characteristics of study targets, they were larger for a mixed-gender group than women as well as for ordinary citizens than university students. When the effect sizes were measured based on the characteristics of fashion products as suggested in the study, there were significant differences with respect to sportswear, followed by SPA brand clothing, general clothing, fashion accessories, and designer clothing. The cases where the clothing were purchased in non-retail stores were found to have a slightly larger effect size than those of offline retail stores when the effect sizes were measured based on purchase routes; however, the difference was not statistically significant. Next, an investigation of the trend of effect sizes based on published year via the meta regression analysis indicated slightly larger effect sizes as shown in more recent publications, but this was not statistically significant.
Procurement decisions for inspection equipment are often made heavily based on the initial purchase price instead of the effects of inspection cost, equipment calibration and utilization over the lifetime. Cost of ownership(COO) models that take into account all of these cost factors together have been developed focusing on a single quality characteristic. In modern manufacturing environment, inspection equipment often can deal with more than one quality characteristic simultaneously. In this paper, we propose the revised COO model for the economic evaluation of the inspection equipment that can accommodate multiple quality characteristics. We also employ an engineering economy model to compare equipments with different life span. Software is developed for handy comparison of the COO of alternative equipments along with sensitivity analysis far the optimal procurement decision.
Recently, online commerces are becoming more common due to factors such as mobile technology development and smart device dissemination, and online review has a big influence on potential buyer's purchase decision. This study presents a set of analytical methodologies for understanding the meaning of customer reviews of products in online transaction. Using techniques currently developed in deep learning are implemented Hierarchical Attention Network for analyze meaning in online reviews. By using these techniques, we could solve time consuming pre-data analysis time problem and multiple topic problems. To this end, this study analyzes customer reviews of laptops sold in domestic online shopping malls. Our result successfully demonstrates over 90% classification accuracy. Therefore, this study classified the unstructured text data in the semantic analysis and confirmed the practical application possibility of the review analysis process.
In large commercial facilities, customer movements have a close interrelation between space structure and interior environment elements. With the importance of the spacial structure, VMD strategy has recently played greater role In the interior environment image to satisfy customers' needs. This study intends to examine the relationship among customer behavior, customer movement, and VMD by grasping customers shopping behavior characteristics that come from the relatively comprehensive factors in the female sections of the department stores through the environmental image that is composed of spatial and emotional elements. This study also serves the purpose that by tracking shopping time, shopping speed, and the ratio of shopping depth that directly reflects customer behavior characteristics, various causes, either general or specific, which can affect the decision on purchase are to be examined. Based on this research results, we bring up the basic data and foundation for floor MD plan, establishment of movement plan, and VMD plan at a store.
The importance of online reviews is prevalent as more people access goods or places online and make decisions to visit or purchase. However, such reviews are generally provided by short sentences or mere star ratings; failing to provide a general overview of customer preferences and decision factors. This study explored and broke down restaurant reviews found on Google Maps. After collecting and analyzing 5,427 reviews, we vectorized the importance of words using the TF-IDF. We used a random forest machine learning algorithm to calculate the coefficient of positivity and negativity of words used in reviews. As the result, we were able to build a dictionary of words for positive and negative sentiment using each word's coefficient. We classified words into four major evaluation categories and derived insights into sentiment in each criterion. We believe the dictionary of review words and analyzing the major evaluation categories can help prospective restaurant visitors to read between the lines on restaurant reviews found on the Web.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.47-55
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2024
We examined how different types of brand personality play a role to develop a specific consumers' expectation toward a brand, and how this expectation works in various ways in different types of brand transgressions. Based on expectancy violation theory and brand transgression research, a 2 (brand personality types: sincerity vs. competence) × 2 (brand transgression types: morality-related vs. competence-related transgression) factorial design was employed. Corporate evaluations and purchase intention toward the brand were considered as dependent variables. We found that a brand having a sincerity personality is more vulnerable to a morality-related transgression. However, there is no difference in consumers' responses by transgression type for a brand with a competence personality. We identified that brand personality types and transgression types can be critical factors to influence consumers' responses in times of crisis. Theoretical and empirical implications are discussed.
본 연구는 성인층의 인터넷 과의존에 영향을 주는 요인을 확인하기 위해 한국정보화진흥원의 2016 인터넷 과의존 실태조사의 원자료를 활용하여 의사결정나무분석을 수행하였다. 의사결정나무분석결과 총 16개의 마디를 생성하였으며, 주요 예측변수로는 스마트미디어 주중 1회 이용시간, 스마트미디어 주말 1회 이용시간, 캐시템 이용경험, 3가지 콘텐츠 중 여가의 이용비율, 부정적 성격, 3가지 콘텐츠 중 정보검색 및 활용의 이용비율, 인터넷의 순기능 인식 순으로 목표변수인 인터넷 과의존 위험군에 영향을 주는 것으로 나타났다. 가장 높은 위험군 확률을 보인 마디는 주중 1회 이용시간이 5분을 초과하면서 5-10분 미만 이하로 이용하고, 캐시템 이용경험이 있으며, 인터넷 순기능 인식이 낮은 마디였다. 분석결과를 토대로 한 정책제언은 첫째, 단시간 이용만으로도 인터넷 과의존 위험률이 높았기 때문에, 이용시간보다는 이용행태에 대한 연구롤 통해 가이드라인이 필요하다. 둘째, 캐시템 이용과 같이 게임 몰입에 영향을 주는 것은 인터넷 과의존도를 증대시키기 때문에 자율규제가 요구된다. 셋째, 3가지 콘텐츠 중에서 인터넷을 여가목적으로 이용하는 경우가 인터넷 과의존 위험률이 높기 때문에 가능한 인터넷이 주목적이 아닌 다른 여가수단의 권장이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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