There is an accuracy-diversity dilemma with personalized recommendation services. Some researchers believe that accurate recommendations might reinforce customer satisfaction. However, others claim that highly accurate recommendations and customer satisfaction are not always correlated. Thus, this study attempts to establish the causal factors that determine customer satisfaction with personalized recommendation services to reconcile these incompatible views. This paper employs statistical analyses of simulation to investigate an accuracy-diversity dilemma with personalized recommendation services. To this end, we develop a personalized recommendation system and measured accuracy, diversity, and customer satisfaction using a simulation method. The results show that accurate recommendations positively affected customer satisfaction, whereas diverse recommendations negatively affected customer satisfaction. Also, customer satisfaction was associated with the recommendation product size when neighborhood size was optimal in accuracy. Thus, these results offer insights into personalizing recommendation service providers. The providers must identify customers' preferences correctly and suggest more accurate recommendations. Furthermore, accuracy is not always improved as the number of product recommendation increases. Accordingly, providers must propose adequate number of product recommendation.
The online fashion market in the 21st century has shown rapid growth. Against this backdrop, using consumer activity data to provide customized customer services has emerged as a viable business model that draws attention. Algorithm-based personalized recommendation services are a good example. But their application in fashion products has clear limitations. It is not easy to identify consumers' perceptions of the attributes of fashion, which are various, hard to define, and very sensitive to trends. So there is a need to compile data on consumers' underlying awareness and to carry out defined research to increase the utilization of such services in the fashion industry and further engage consumers. This research aims to classify the attributes and types of fashion products and to identify consumers' perceptions of a given situation where a recommendation service is offered. To find out consumers' perceptions of and satisfaction with recommendation services, an online and mobile survey was conducted on women in their 20s and 30s, a group that uses recommendation services frequently. A total of 455 responses were used for analysis. SPSS 28.0 was used, combined with Conjoint Analysis and multiple regression, to analyze data. The study results could provide insights into a better understanding of recommendation services and be used as basic data for companies to identify consumers' preferences and draw up a detailed strategy for market segmentation.
Researches on P2P, the information sharing model from person to person, up to date have focused on the technical side and there have been lacking of the business side researches such as customer loyalty. Considering the problem, this study tries to examine empirically in what way the factors of service, market, and customer affect the service loyalty of P2P sites. Results of the study show that the three factors have statistically significant effects on the service loyalty in general. In particular, the results uncover that those factors have different impacts on the reuse intention and the recommendation intention, which are the two measures of service loyalty. For example, the cost of service use affects the reuse intention significantly whereas the same element does not affect the recommendation intention. Interestingly, some of the results are not coincide with the results of previous studies and do not meet general expectation. For example, users' tendency of pursuing variety has positive impacts on the service loyalty, especially, the intention of recommendation.
In ubiquitous computing environment such as ubiquitous marketplace (u-market), there is a need of providing context-based personalization service while considering the nomadic user preference and corresponding requirements. To do so, the recommendation systems should deal with the tremendous amount of context data. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel recommendation method which provides the products-group list of the customers in u-market based on the shopping intention and preferences. We have developed FREPIRS(FREquent Purchased Item-sets Recommendation Service), which makes recommendation listof product-group, not individual product. Collaborative filtering and apriori algorithm are adopted in FREPIRS to build product-group.
This study investigated service quality perception, purchase satisfaction, recommendation intention, and switching intention of fashion consumers according to the types of internet shopping malls. The survey was conducted from February 7 to 21 in 2011, and 294 responses were used in the data analysis. The statistical analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, ANOVA, and regression analysis. The result of the service quality perception of internet fashion consumers was classified by site characteristics, reliability, enjoyment, product diversity, responsibility, security, and order convenience. There were significant differences in the site characteristics, reliability, enjoyment, responsibility, and security of service quality perception by the types of internet shopping malls. In addition, the factors of service quality perception that could affect the purchase satisfaction of fashion consumers showed differently according to the types of internet shopping malls. The purchase satisfaction of fashion consumers influenced the recommendation intention in all types of internet shopping malls and the purchase satisfaction influenced the switching intention in fashion specialized internet shopping malls.
This study aims to examine the properties of using bakeries based on demographic variables and repurchase intention and recommendation intention according to participation rates in promotional events. First, demographic characteristics and frequency of using bakeries were analyzed. Second, crosstabulation analysis on usability was conducted according to demographic variables. Third, effects of participation rates in promotional events on repurchase intention and recommendation intention were examined. This study could provide the reasons why bakeries should do promotional events, showing their effects on sales. Surveys were conducted with the students of the culinary department and bakery customers to investigate the influence on repurchase intention and recommendation intention according to participation rates in promotional events. As a result, both repurchase intention and recommendation intention showed a significant result. Also, the study aims to improve understanding by analyzing demographic variables on the properties of using bakeries(frequency in use of bakeries, purchase type, bakery type that is preferred, a time slot being made a purchase, objects of purchase, and purchasing price per person) and create data to help the management of a bakery.
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.
This study investigates customers' perceptions of untack services in the hospitality and foodservice industries based on the Technology Acceptance Model (TAM). The study first identifies Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, and Image as antecedents of customers' Behavioral Intention and Recommendation Intention. Second, the structural relationships among them are established and tested. The study adopts a self-administered survey method, uses SmartPLS 4.0, and applies a two-stage approach. After testing the reliability and validity of customers' 429 data on hospitality and foodservice, hypotheses were tested. The results showed that Perceived Ease of Use significantly affects Perceived Usefulness and Image. Perceived Usefulness significantly also affects Image and Behavioral Intention. The Image of untact services also significantly affects Behavioral Intention and Recommendation Intention. And Behavioral Intention significantly affects Recommendation Intention. Finally, the mediation effects are also all significant. The study's findings suggest that researchers and practitioners should consider the management of Image and Recommendation Intention in the untact service environment.
Recent development of information technologies produces a lot of community services. Social Network Service is one of the community services on the world wide webs. In the Social Network Service, a user can register other users as friends and enjoy communication through a virtual message. Previous researches show a few social service methods using manually generated tagging. However, the manual social tagging is not widely used in many social network services. Moreover, they do not consider ubiquitous computing environment. We propose a recommendation method for social service using contexts in ubiquitous environment. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
The research is to examine medical service quality factors affecting choice of hospital(revisiting intention, and recommendation) in large general hospitals based on the SERVQUAL model. The study have surveyed 400 respondents in Gangbuk-gu not having any tertiary hospital. The main results of the analyses indicate: 1) 'assurance' and 'empathy' of medical service are basically, positively affect revisiting intention and recommendation; 2) 'empathy' is the most important factor affecting revisiting intention; and 3) 'tangibility' significantly affects recommendation of general hospitals to other people. The study suggests that it is necessary to pay more attention on 'empathy' among SERVQUAL factors to increase satisfaction of patients and to find better ways of improving medical service quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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