The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.489-497
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2020
The introduction of self-service technologies (SSTs) in retail stores aims to provide customers with a more satisfying shopping experience. Many retailers are increasingly turning toward the adoption of self-service technologies in providing services directly to customers. Given that previous SST research has focused mainly on the impact of the introduction of SST on customer responses, the present study explored the impact of the presence of employees in the relationship between SST and customer responses. Based on the two ground theories, motivation-based theories of behavior and social impact theory, this study tested the relationships between shopping motivations, SST use intention, and retailer attitude. Moderating effects of the presence of employees on the three relationships were also tested. Data were collected using an online survey and analyzed through structural equations modeling. Test results showed that both hedonic and utilitarian shopping motivations effect on SST use intentions, and SST use intentions effect on retailer attitude, subsequently. Although the presence of employee did not moderate the relationship between shopping motivations and SST use intentions, the employee presence moderated the relationship between SST use intentions and retailer attitude. The impact of SST use intentions on retailer attitude was higher in the high presence of employee group than in the low group.
As the retail industry has been challenged by stiff competition, the retailer becomes more interested in better understanding consumers' in-store behavior to gain and sustain competitive advantage. Consumers' shopping paths provide valuable clues to understanding customers' in-store behavior, which has been a long standing research issue in business. This study is to explore the shopping path patterns in a grocery using RFID technology and clustering method. To this end, we designed the RFID systems, affixing active RFID tags to the bottom of grocery carts. The tag emit signal that is received by receptors installed at various location throughout the store. The RFID systems provide the time and location of the cart while consumers shop around the store. The point of sale data are matched with the cart movement records to provide a complete picture of each shopping path. To find the distinctive patterns of consumers' shopping paths, we proposed the distance-index matrix using dijkstra method and normalization method to conduct the clustering in order to handle the problem in measuring the similarity among shopping paths, which is raised by the spatial nature of consumer movement in a grocery. After analyzing the RFID data obtained in one of the groceries in a major Korean retailer, we could successfully identify several distinctive patterns of shopping paths, which prove to provide the valuable implications for store management.
Purpose: The number intelligent homecare products are focused on the development of technology, resulting in a lack of realistic environments or requirements for consumers. The purpose of this paper is to define the consumer and context for intelligent homecare products and to develop a usability evaluation scale. Research design, data and methodology: For this study, first, consumer and contexts related to intelligent homecare products were analyzed through literature review. Second, the primary usability evaluation factors were derived for intelligent homecare products by collecting the factors related to usability evaluation and conducting in-depth interviews with experts. Third, the second usability evaluation factors were derived through survey and statistical analysis based on the derived usability evaluation factors. Results: As a result, users of intelligent homecare products were classified as primary users and secondary consumers and six related contexts. The usability evaluation scale was established with four factors - Functionality, Error, Convenience, and Emotion - and 13 items. Conclusions: This study can be the basis for developing and distributing products that meet the consumer environment and requirements related to intelligent homecare products that will contribute to securing the competitiveness of companies and developing the technology and service value of related industries.
Consumers keep demanding for diversified high quality products, valuable services and safety. With this in mind, Distribution Industry is being updated rapidly to accomodate this demand. Meanwhile, Distribution Information Technology of agricultural products has been in slow progress with little in-depth studies. In this study, it has been analyzed the usage of Bar code which is the key element for agricultural Distribution Information Technology. The analysis was conducted through a survey utilizing questionnaire covering 5 Hypermarkets(Super-centers) including big 3 companies. Also, Japanese market trends have been studied to visit a Japan Government Organization concerned, GS1 Japan, an Agricultural Cooperative, an Agricultural Wholesale Market, and a Retail Company. If we could use KAN code for all agricultural products, we could collect and analyze the information of price and trade quantity of them. It opens a new era to understand the agricultural products supply and demand easily. This will certainly make a great contribution to the evolution of agricultural products distribution. From this research, it is suggested that collective efforts by suppliers, wholesalers, retailers and Government Officers are needed to make large scale mutual marketing Organizations, which specialize in sending out agricultural products. The Organization is recommended to standardize and pack every final agricultural products, to promote the use of KAN code.
Manufacturers and retailers are interested in how prices, promotions, discounts and other marketing variables can influence the sales and shares of the products that they produce or sell. Therefore, many models have been developed to predict the brand share. Since the customer choice models are usually used to predict the market share, here we use hybrid model of Probabilistic Neural Network and Artificial Bee colony Algorithm (PNN-ABC) that we have introduced to model consumer choice to predict brand share. The evaluation process is carried out using the same data set that we have used for modeling individual consumer choices in a retail coffee market. Then, to show good performance of this model we compare it with Artificial Neural Network with one hidden layer, Artificial Neural Network with two hidden layer, Artificial Neural Network trained with genetic algorithms (ANN-GA), and Probabilistic Neural Network. The evaluated results show that the offered model is outperforms better than other previous models, so it can be use as an effective tool for modeling consumer choice and predicting market share.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.51-57
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2017
Digital signage is becoming part of daily life across a wide range of visual advertisements segments market used in stations, hotels, retail stores, hotels, etc. The current digital signage system used in market is generally works on limited user interactivity with static contents. In this paper, a new approach is proposed using computer vision based dynamic audience adaptive cost-effective digital signage system. The proposed design uses the Camera attached Raspberry Pi Open source platform to employ the real-time audience interaction using computer vision algorithms to extract facial features of the audience. The real-time facial features are extracted using Haar Cascade algorithm which are used for audience gender specific rendering of dynamic digital signage content. The audience facial characterization using Haar Cascade is evaluated on the FERET database with 95% accuracy for gender classification. The proposed system, developed and evaluated with male and female audiences in real-life environments camera embedded raspberry pi with good level of accuracy.
Purpose: This research investigates ready-to-drink (RTD) coffee. Although the RTD coffee market is growing competitively, few studies have examined behavioral re-intention or repurchase intention in the context of this industry. Therefore, the objective of this study was to explore factors affecting the behavioral re-intention to purchase RTD coffee. Research design, data and methodology: Using the theory of planned behavior (TPB) as the underpinning theoretical framework, this study hypothesized that behavioral re-intention to purchase RTD coffee is influenced by the variables of the TPB and additional variables. A mixed-method research design was applied, starting with qualitative in-depth interviews and followed by a quantitative method. Data were collected using an online survey of coffee lovers. Multiple linear regression (MLR) was used to assess the hypothesized relationships in the proposed conceptual framework. Results: The results reveal that content sensory attribute beliefs are the strongest positive predictor of behavioral re-intention in Thailand, followed by perceived utilitarian value. In contrast, price signaling was negatively related to behavioral re-intention. Conclusions: The findings can help food and beverage companies to develop new coffee product lines to gain more market share, create integrated marketing communications to build brand awareness, and manage distribution channels and the supply chain.
Yuhang Xia;Yuming Liu;Myeongcheol Choi;Chuijie Meng;Haanearl Kim
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.125-131
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2023
OVO is a digital platform that provides simple payments and smart financial services, as well as one of the largest digital payment platforms in Indonesia. It has wide coverage and security when making payments, and supports multiple settlement currencies. The purpose of this study is to explore the history, business model, and future strategic direction of OVO, an Indonesian e-wallet. To date, OVO has built its own mobile payment ecosystem covering a wide range of consumer scenarios including e-commerce, travel, offline shopping and finance. And it supports mobile banking, online banking, debit cards or selected partner merchants. Its three largest transaction categories are in the transportation, retail and e-commerce sectors. With over 110 million consumers and 1.3 million merchant users, it is one of the dominant e-wallets in Indonesian market and has become the country's e-payment market leader. OVO eWallet's 'One Card' model offers convenience and choice for users, thus contributing to the rapid growth of OVO eWallet. And OVO eWallet competes fiercely with other competitors, but OVO eWallet continues to grow in terms of the number of users and market share. Finally, this study analyzes the strategic goals and plans of OVO eWallet, predicts its future direction. OVO eWallet has a huge success, but there are still competition and challenges to face.
글로벌 환경에서 문화적 다양성을 이해하는 것은 학계와 기업에 매우 중요한 의미를 가진다. 중앙아시아는 한국에 전략적으로 중요한 지역이며, 한국에 거주하는 약 200만 명의 외국인 중 중앙 아시아인이 5위를 차지하고 있으며, 이 지역은 '고려인'이라 불리는 30만 명의 한국인이 거주하는 곳이다. 잠재력과 관련성이 점점 더 인식됨에 따라 구소련 지역은 한국의 기업과 학계에서 중요성이 커지고 있다. 본 연구는 호프스테드 지수를 활용하여 중앙아시아 지역민들이 한국 제품과 서비스를 경험하는 정도와 한국 제품과 서비스 충성도의 관계를 탐색적으로 분석하고자 한다.
Purpose: According to the growth of technology in the service industry, the interaction service between customer and employee has recently been transformed into between customer and technology by Self Service Technology (SST) requiring direct interaction with customers. In this context, self service technology such as unmanned ordering system installed at the store is actively introduced at the work place to reduce labor costs by food and retail company and the research for self-service technology which is rapidly replacing existing face-to-face service is needed. As the growth speed of SST is rapid, many researchers have studied the characteristics of SST, in every sector of business worldwide. Among the characteristics, attributes, Self Service Technology Quality (SSTQUAL) to evaluate SST is important because it may cause the customer's behavior. Thus, this research focuses on the effects of SSTQUAL on SST Satisfaction and SST continuance usage intention. This research suggests the guidelines for how Restaurant Company should prepare SST and build their customer satisfaction and continuance usage that increase the sales. Research design, data and methodology: This study tests the structural relationship between SSTQUAL of unmanned ordering system, SST satisfaction and SST continuance usage. SSTQUAL divided into four sub-dimensions and two categories, cognitive service attributes (Convenience, Functionality) and affective service attributes (Enjoyment, Assurance). In order to achieve the purposes of this research, research model and hypotheses were developed based on previous researches. All constructs were measured with multiple items developed and tested in the previous studies. The data were collected from 524 customers experiencing SST and were analyzed through SPSS 25.0 and SmartPLS 3.0 statistical package program. Results: The findings of this research are as follows. First, all SSTQUAL have significant positive impacts on SST satisfaction. Second, SST satisfaction has significant positive impact on SST continuance intention. Third, cognitive service attributes and affective service attributes had wealth of explanation of service attribute more than a single dimension. Conclusions: The implications of this study are as follows. Overall, Restaurant Company should manage SSTQUAL consisting of not only cognitive service attributes (Convenience, Functionality) but also affective service attributes (Enjoyment, Assurance) to satisfy customers basically regardless of the type of restaurant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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