Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.3
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pp.93-105
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2017
Demands of cosmetics are affected not only by the well-known elements such as brand, price, and customer's consumption capacity, but also by some latent factors, for example, weather and air environment. Due to complexity and dynamic changes of the above factors, their influences can hardly be estimated in an accurate way by the traditional approaches such as survey and questionnaires. Through modeling and statistical analysis of big data, this article studied the impacts of weather condition and air quality on customer flow and sales of the cosmetics distributors in China, and found several hidden influencing factors. It provided a big-data based method for the analysis of unconventional factors on cosmetics marketing in the changing weather condition and air environment.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.2
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pp.73-90
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2018
Despite of increasing studies for product recommendation, the recommendation of product repurchase timing has not yet been studied actively. This study aims to propose deep neural network models usingsimple purchase history data to predict the repurchase timing of each customer and compare performances of the models from the perspective of prediction quality, including expected ROI of promotion, variability of precision and recall, and diversity of target selection for promotion. As an experiment result, a recurrent neural network (RNN) model showed higher promotion ROI and the smaller variability compared to MLP and other models. The proposed model can be used to develop a CRM system that can offer SMS or app-based promotionsto the customer at the right time. This model can also be used to increase sales for product repurchase businesses by balancing the level of ordersas well as inducing repurchases by customers.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.17
no.4
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pp.76-84
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2009
This study analyzes the trends and features of Gangwon-do's aviaion and tourism industry using data published by the National Statistical Office. The categorization of tourism industry was based on the definition and category proposed by the OECD, WTO and Korea Culture Tourism Institution. Gangwon-do showed that the weight in wholesale, hotels, construction, restaurant and catering in the total number of tourism business, the number of workers, business sales and business operating profit exceed 85%. To improve the overall competitiveness of the tourism industry, it was suggested that Gangwon-do should work on the policy of expanding business in scale. This paper investigates also the role of aviation in the development of Gangwon-do's tourism industry.
CRM is at the core of any customer-focused business strategy and includes the people, processes, and technology questions associated with marketing, sales, and service. In today's hyper-competitive world, organizations looking to implement successful CRM strategies need to focus on a common view of the customer using integrated information systems and contact center implementations that allow the customer to communicate via any desired communication channel. A CRM solution contains a number of sophisticated tools that enable to extract detailed information about customers. This information can be used to gain a better understanding of customers. From this we can determine trends, and so refine business toward customers' needs and target new products to particular customer groups. This paper presents an approach for forming the product-customer groups using neural networks for customer relationship management. The Carpenter-Grossberg's neural network, which has been used for manufacturing cell formation in group technology, is modified and applied for product-customer group formation. As a result of numerical experiments, it is also useful for more complex problems in which customers have different preferences for each product.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.489-498
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2007
For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.89-96
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2019
The purpose of this study is to investigate Nest Labs (Nest)'s business strategy. The activities based on strategic choices for monetizing connected product are investigated. Nest's capacity and functionality is to offer a seamless integration of devices, platforms, and services and the "Works with Nest" offers an ecosystem fulfilling the needs of different partners. For monetizing customer data, Nest provides a seamless customer experience supported by product incentives. Nest introduces open APIs to connect its connected products to the wider Internet of things (IoT) and open to "If This, Then That." The Nest app controls them from one single place. Nest partners with 32 energy providers as of 2017 and they provide energy from renewable and non-renewable energy sources. Nest also creates a sales channels in direct and indirect route and expands is business model to other industries such as home-rental service, 'AirBnB' to help consumers become more energy-efficient at home.
Government R&D grants for SMEs have risen to three trillion Korean won a year, placing Korea second among OECD nations. Indeed, analysis results have revealed that government support has not only expanded corporate R&D investment and the registration of intellectual property rights but has also increased investment in tangible and human assets and marketing. However, value added, sales and operating profit have lacked improvement owing to an ineffective recipient selection system that relies solely on qualitative assessments by technology experts. Nevertheless, if a predictive model is properly applied to the system, the causal effect on value added could increase by more than two fold. Accordingly, it is important to focus on economic performance rather than technical achievements to develop such a model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.6
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pp.117-139
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2020
This research analyzes the factors that affect the consumers' participation of the internet-only banks, and suggests effective financial sales strategies and methods to attract more users. Through prior research review and interviews with experts, the factors affecting the consumers to sign up for the internet banks are identified. The actual user data from the internet banks are used for the analysis, providing more systematic and credible results. The research shows that social media buzz positively affects the user growth, proving Granger Causality relation of increasing social media buzz on K Bank increases K Bank users. The research also shows that marketing activities noticeably impacts K Bank's positive user growth. On the other hand, the event of Kakao Bank's grand opening shows negative effect. The results from the research validates the need for periodical monitoring process of social media buzz. Moreover, the research proves that the integrated analysis of social media buzz and marketing effect is also essential.
This research suggests critical and specific decisive variables that affect general service quality of the products in family restaurants, considering features of services in which consumption and production happens simultaneous by collecting the raw data through point of sales. It also analyses the factors and helps to offer them practical strategies by providing managers of the restaurants and marketers with empirical viewpoints based on the research. Generally, family restaurants need their own physical environment and are required to encourage customers to revisit themselves by maintaining pleasant environment as well as, considering space for customers and for employees' working routes and effective maintenance of the facilities. The result of the study also tells that even if the unimportant factors did not affect much on the restaurants, management over these factors can be a differentiated strategy for competitive advantage over the other businesses.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.41
no.2
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pp.436-446
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2024
This study contemplates the effect of social media advertising attributes on consumers' purchasing decisions in cosmetic products. It will serve as basic data for SNS's advertising strategy and marketing that promotes cosmetics sales. This study conducted a survey and went through the analysis process of SPSS v.25.0 statistical program. Frequency analysis, exploratory factor analysis, descriptive statistical analysis, correlation analysis, and regression analysis were conducted to analyze that informativity, reliability, entertainment, interactivity, and disturbance among SNS advertising attributes were used as effective advertising strategies, which had a positive effect on consumers' purchasing decisions. Therefore, in the cosmetics industry, it is necessary to seek strategies to actively utilize marketing in the social media space to promote consumers' purchase needs and to activate purchases.
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