During the past decade, functional foods and nutraceuticals have emerged as a major consumer-driven trend, serving the desire of aging populations to exercise greater control over health, delaying aging, prevent disease and enhance well-being and performance. On a global basis, retail sales of functional food were worth an estimated USD 1,501 billion in 2001. The market for functional food in Korea has increased in the last three years above 10%. Especially value sales rose by over 30% between 1999 and 2001, and are worth around 12,000 billion won in 2001. To regulate functional food represented a rapidly growing market in Korea a new act 'Functional Health Food Act' was announced officially in 2002. The type of functional milk product in Korea market is conventional food containing various functional ingredient. To promote functional food market in milk product sector the introduction of functional and health claim should be taken into account in the future in Korea.
Purpose - This study aims to suggest policy directions for small retail markets in Korea by statistical analysis, which would help small retailers who are facing various difficulties. Research design, data, methodology - This study diagnoses the problems faced by small retail industries in Korea based on government statistics. In addition, this study identifies three areas for successful collaboration between the SSMs and traditional markets-information distribution, products, and fair trade. Results - This study makes three recommendations-information distribution, products, and fair trade. This includes activation of the existing mutual collaboration efforts, channels, CSR report writing and publicity, ethical management cooperation seminars, contract systems of no return, establishment of staff outsourcing standards, and support for suppliers' organizations. Conclusions - Our suggestions for a collaborative system (based on the three suggestions) show that collaboration rather than confrontation between large and small markets can lead to a sales increase of 2,258.2 billion Won, which is equivalent to the sales loss in 11 traditional markets in one year in Busan.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.1
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pp.124-130
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2015
In many inventory situations, items for sales are generally stocked in a multiple of variations called stockkeeping units, such as size, color, style, and so on. For better management performance on sales items, proper and effective management is necessary for the stockkeeping units. In dealing with many items and those stockkeeping units, individual inventory analysis for each stockkeeping unit needs large amount of time or cost. Also the individual approach in inventory planning increases the demand variation of an item as the result by combining of demand variations of all stockkeeping units, accordingly the inventory turnover ratio and profitability are dropped down. This research suggests an effective method of systematic control of total stockkeeping units by generating from the total item basis, and shows how to reduce the safety stock and the average inventory with attaining a planned customer fill rate of the item and each stockkeeping units.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.17
no.4
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pp.267-273
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2019
South Korea has allowed parallel importation since 1995. Parallel importation causes competition among importers in the logistics process allowing, consumers to purchase foreign brand products at low prices. Most parallel importers base product pricing on subjective judgements. Fashion products in particular, have different sales rates depending on trends and seasons, so sales performance varies greatly depending on selling price timing and policy. The merchandiser (MD) set the price on parallel importation products by aggregating information on imported products and pricing goods. However, this customized process is very time consuming for the MD. This is because the logistics process of parallel importation's customs clearance procedures and repair works is complicated and takes a significant amount of time. In this paper, we propose an improved parallel importation logistics process based on big data, which automatically sets the price of parallel importation products.
As the number of fields adopting ICT (Information and Communication Technology) increased, it was necessary to diagnose the information service status of corporations and present improvement plans in agriculture. Therefore, we designed and conducted various surveys to understand the information service status of domestic agricultural company corporations.The research included ways to utilize information technology, establishing infrastructure related to information technology, current status of information technology application and impact on performance. Specifically, the main purpose of this study was to subdivide related corporations by industry and sales level and provide differentiated management implications for each sector. This is because the type of information service and information technology support that each corporation needs varies greatly depending on the industry and sales level. We provide customized management and policy proposals based on descriptive statistics and regression techniques.
본 연구는 판매원의 판매노력을 효율적으로 일하는 것과 열심히 일하는 것으로 나누고, 판매노력이 목표수준과 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 그리고, 효율적으로 일하는 것과 열심히 일하는 것, 목표수준에 대한 선행요인으로 개인적 변수에 해당하는 경쟁심(경쟁기질)과 자기효능을, 환경변수에 해당하는 심리적 경쟁분위기와 판매관리자 신뢰도를 탐색하여 성과에 대해 간접효과가 있는지를 검증하였다. 보험설계사를 대상으로 설문조사하여, 265부를 실증분석 한 결과 열심히 일함은 목표수준에 영향을 미치며, 목표수준은 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 효율적으로 일함과 열심히 일함의 성과에 대한 영향은 비유의적이었다. 매개변수(효율적으로 일함, 열심히 일함, 목표수준)에 대한 선행요인의 영향에 대해서는 개인변수인 경쟁심과 자기효능은 모두 유의적이었으나, 환경변수는 심리적 경쟁분위기만이 효율적으로 일함에 유의적이었다. 결과적으로 판매원의 성과에 대한 자기효능과 경쟁심의 효과는 열심히 일함 그리고 목표수준에 의해서 매개됨을 확인하였다.
The Covid-19 pandemic has caused unprecedented disruptions across industries worldwide. This paper aims to analyze the economic impact of the pandemic on the sales performance of basic commercial areas in Seoul, Korea. Using a regression analysis with credit card transaction data, the study underscores the critical nature of determining the reference point for comparison. Firstly, in comparison to the revenue in the same quarter before the onset of the pandemic, a significant decrease in revenue was observed across most categories during the pandemic periods. Secondly, when compared to the counterfactual revenue in the same period, extrapolated by an exponential smoothing forecasting, the overall revenue decrease during the periods was less pronounced, except in a few categories. Interestingly, certain categories appeared to witness marginal increases in sales after the pandemic. The paper discusses some policy implications of these findings.
Although much attention has been paid to customer satisfaction (CS) as a leading indicator of firm performance, few studies have investigated the role of CS distribution across individual customers. With 10 years of National Customer Satisfaction Index (NCSI) data in Korea, we examine the relationship between the variance of CS and key corporate performance measures such as revenue, profit, Tobin's q, and stock return. There are three main findings. First, we confirm the findings of previous studies that the average CS for a firm is related to the firm's economic performance. Second, we find a moderating effect of CS variance such that the relationship between the level of CS and firm performance is attenuated by the variance of CS. Finally, the variance of CS is found to directly affect firm performance over and above the CS level effect. More specifically, the variance decreases sales and stock return.
Category management has been implemented to enhance competitiveness in the food distribution industry since 2000 in Korea. This study helps to understand why suppliers achieve better or worse performance than competitors in a category. The major objective of this article is to explore which category tactics are effective to have influence on category performance when suppliers as a category captain implement category management with variety enhancer categories like shampoo, toothpaste, and detergent. The Nielsen data were analyzed using regression and Chow test. The empirical results that were varied upon the store type and market position found out which specific actions on product assortments, pricing, shelving, and product replenishment can increase category sales. Specifically, in the case of market leader in large supermarket, the significant indicators of category sales with respect to category tactics are the out-of-stock rate, the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product. However, in the case of follower in large supermarket, the significant indicators of category sales are the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product. On the other hand, in the case of small supermarket, the significant factors on category sales for both market leader and follower are the retail distribution rate, the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product category. In sum, regardless of the store type and market position, dominant brands in a category, the forward inventory, and short days supply of a product improved performance in all categories. Critical difference is that the out-of-stock rate acted as a key ingredient for the market leader between large and small supermarket and the retail distribution rate for the follower between large and small supermarket. This article presents some theoretical and managerial implications of the empirical results and finalizes the paper by addressing limitations and future research directions.
Recently, the diversification and individualization of consumption patterns through the web and mobile devices based on the Internet have been rapid. As this happens, the efficient operation of the offline store, which is a traditional distribution channel, has become more important. In order to raise both the sales and profits of stores, stores need to supply and sell the most attractive products to consumers in a timely manner. However, there is a lack of research on which SKUs, out of many products, can increase sales probability and reduce inventory costs. In particular, if a company sells products through multiple in-store stores across multiple locations, it would be helpful to increase sales and profitability of stores if SKUs appealing to customers are recommended. In this study, the recommender system (recommender system such as collaborative filtering and hybrid filtering), which has been used for personalization recommendation, is suggested by SKU recommendation method of a store unit of a distribution company that handles a homogeneous brand through a plurality of sales stores by country and region. We calculated the similarity of each store by using the purchase data of each store's handling items, filtering the collaboration according to the sales history of each store by each SKU, and finally recommending the individual SKU to the store. In addition, the store is classified into four clusters through PCA (Principal Component Analysis) and cluster analysis (Clustering) using the store profile data. The recommendation system is implemented by the hybrid filtering method that applies the collaborative filtering in each cluster and measured the performance of both methods based on actual sales data. Most of the existing recommendation systems have been studied by recommending items such as movies and music to the users. In practice, industrial applications have also become popular. In the meantime, there has been little research on recommending SKUs for each store by applying these recommendation systems, which have been mainly dealt with in the field of personalization services, to the store units of distributors handling similar brands. If the recommendation method of the existing recommendation methodology was 'the individual field', this study expanded the scope of the store beyond the individual domain through a plurality of sales stores by country and region and dealt with the store unit of the distribution company handling the same brand SKU while suggesting a recommendation method. In addition, if the existing recommendation system is limited to online, it is recommended to apply the data mining technique to develop an algorithm suitable for expanding to the store area rather than expanding the utilization range offline and analyzing based on the existing individual. The significance of the results of this study is that the personalization recommendation algorithm is applied to a plurality of sales outlets handling the same brand. A meaningful result is derived and a concrete methodology that can be constructed and used as a system for actual companies is proposed. It is also meaningful that this is the first attempt to expand the research area of the academic field related to the existing recommendation system, which was focused on the personalization domain, to a sales store of a company handling the same brand. From 05 to 03 in 2014, the number of stores' sales volume of the top 100 SKUs are limited to 52 SKUs by collaborative filtering and the hybrid filtering method SKU recommended. We compared the performance of the two recommendation methods by totaling the sales results. The reason for comparing the two recommendation methods is that the recommendation method of this study is defined as the reference model in which offline collaborative filtering is applied to demonstrate higher performance than the existing recommendation method. The results of this model are compared with the Hybrid filtering method, which is a model that reflects the characteristics of the offline store view. The proposed method showed a higher performance than the existing recommendation method. The proposed method was proved by using actual sales data of large Korean apparel companies. In this study, we propose a method to extend the recommendation system of the individual level to the group level and to efficiently approach it. In addition to the theoretical framework, which is of great value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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