Purpose: This study aims to investigate the impact of mobile shopping app components on shopping flow and the continuous usage intention of the shopping apps in the rapidly growing mobile market facilitated by advancements in the mobile environment. Research Methodology: A survey was conducted, targeting users aged 20 and older with experience in using mobile shopping apps. The responses of 456 participants were analyzed through frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling. Results: The study found that within the components of mobile shopping apps, enjoyment significantly impacted both shopping flow and the continuous usage intention of shopping apps. The diversity of product assortment had a significant effect only on shopping flow. The usefulness and ease of use influenced on the intention to continue using shopping apps. Conclusions: Based on the findings, it is recommended that shopping app operators try to identify essential components for stimulating user interest and engagement when developing or modifying apps. Additionally, a diverse range of products enhances the shopping experience and drives spontaneous purchases. Furthermore, providing an easy interface and minimizing the effort required, this experience can enhance user perception of its value and sustain consumers' continuous usage intention of the shopping app.
Putu Yudi SETIAWAN;Ni Putu Cempaka Dharmadewi ATMAJA;I Gusti Ayu TIRTAYANI
Journal of Distribution Science
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v.22
no.1
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pp.13-23
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2024
Purpose: Within the ever-changing realm of modern e-commerce, this study delves into the complex effects of factors like performance expectations, ease of use, social influence, favorable conditions, and enjoyment perception on users' intentions and usage patterns in online marketplace apps. The research centres on Tokopedia app users in Denpasar City, encompassing a wide and varied demographic. Methods: Utilizing a non-probability sampling method, 200 participants were selected for extensive data collection through surveys. Subsequent rigorous analysis of the gathered data was performed using Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) techniques. Results: This study aims to contribute substantially to theoretical and practical knowledge regarding marketplace app usage. Theoretical contributions involve enhancing the marketing domain, especially in digital marketing, by revealing the intricate factors influencing user conduct in online marketplaces. From a practical standpoint, this research provides valuable insights for entrepreneurs aspiring to join or improve their positions in the Tokopedia app market. Conclusion: Based on the study, we suggest optimising online shopping apps for a more appealing and user-friendly interface. Enhancing the enjoyment and simplicity of finding desired products can prompt heightened usage of online shopping services, thereby reinforcing distribution management strategies and overall market presence.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.2_2
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pp.445-456
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2024
This study aims to suggest service improvement opportunities by analyzing user review data of the top three OTT service apps(Netflix, Coupang Play, and TVING) on Google Play Store. To achieve this objective, we proposed a framework for uncovering service opportunities through the analysis of negative user reviews from OTT service providers. The framework involves automating the labeling of identified topics and generating service improvement opportunities using topic modeling and prompt engineering, leveraging GPT-4, a generative AI model. Consequently, we pinpointed five dissatisfaction topics for Netflix and TVING, and nine for Coupang Play. Common issues include "video playback errors", "app installation and update errors", "subscription and payment" problems, and concerns regarding "content quality". The commonly identified service enhancement opportunities include "enhancing and diversifying content quality". "optimizing video quality and data usage", "ensuring compatibility with external devices", and "streamlining payment and cancellation processes". In contrast to prior research, this study introduces a novel research framework leveraging generative AI to label topics and propose improvement strategies based on the derived topics. This is noteworthy as it identifies actionable service opportunities aimed at enhancing service competitiveness and satisfaction, instead of merely outlining topics.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.25-31
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2020
In this study, for the safe use of a portable ultrasonic skin-beauty device, an android app was developed to show the irradiation locations of focused ultrasound to a user through augmented reality (AR) and enable stable self-surgery. The utility of the app was assessed through testing. While the user is making a facial treatment with the beauty device, the user's face and the ultrasonic irradiation location on the face are detected in real-time with a smart-phone camera. The irradiation location is then indicated on the face image and shown to the user so that excessive ultrasound is not irradiated to the same area during treatment. To this end, ML-Kit is used to detect the user's face landmarks in real-time, and they are compared with a reference face model to estimate the pose of the face, such as rotation and movement. After mounting a LED on the ultrasonic irradiation part of the device and operating the LED during irradiation, the LED light was searched to find the position of the ultrasonic irradiation on the smart-phone screen, and the irradiation position was registered and displayed on the face image based on the estimated face pose. Each task performed in the app was implemented through the thread and the timer, and all tasks were executed within 75 ms. The test results showed that the time taken to register and display 120 ultrasound irradiation positions was less than 25ms, and the display accuracy was within 20mm when the face did not rotate significantly.
Park, Sangil;Seo, Kyeongwon;Kim, Minsuk;Koo, Minjeong
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.2
no.3
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pp.35-40
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2016
This study is about developing an Android application that provides information on customized styling and the app was made to offer assistance in coordinating users' clothing. It keeps the record on clothing items users wore and uses it as coordination information, and prepares styling by referring to user-specific clothing management data. The photos can taken during shopping or can be taken from smart phone gallery, and the images searched through Daum OpenAPI can be saves in the app. Using the saved photos of items and clothes that were previously worn, the app provides styling recommendations.
The purpose of this study is to investigate the effects of six factors (accuracy, perceived usefulness, perceived ease of use, security, instant accessibility, and ease of use) on re-use intention; and then to help to establish future marketing strategy. In order to achieve the study's objectives, this study conducted an online questionnaire on the Internet, Wenjuanxing. The total of 270 copies through APP-Wechat (Wicket), and 245 were used for analysis. For statistical processing, SPSS22.0 is used to analyze the influence relationship amongst factors for mobile tourism information service, a variety of analysis, such as factor analysis, reliability analysis, mass regression analysis, simple regression analysis were employed. The results of this study are summarized as follows. As a result of analyzing the factors affecting the satisfaction of consumers using chinese Ctrip mobile app, the perceived usefulness and perceived ease of use of mobile tourism information service attributes have a significant effect on user satisfaction. The accuracy of mobile information service were found to have no significant effect on satisfaction. The security, immediacy of access, and usability of the payment service of mobile APP were found to have a significant effect on satisfaction. And customer satisfaction has a significant effect on re-use intention.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.5
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pp.97-105
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2020
As smartphone app use and untact consumption activities become more common, a new consumption environment is starting. The purpose of this study is to measure preference and brand trust as an advertising effect through experience of UI functional factors of shopping brand app and to establish causal structural relationship to satisfaction.Based on theoretical research, the research model was set and the data of 223 people collected in the survey were analyzed using the SPSS 25.0 program.App UI functional factors partially affect advertising effects, and advertising effects have been found to affect satisfaction. This could provide basic research on marketing communications for brand shopping apps.
In recently years, repackaged malwares are becoming increased rapidly in Android smartphones. The repackaging is a technique to disassemble an app in a market, modify its source code, and then re-assemble the code, so that it is commonly used to make malwares by inserting malicious code in an app. However, it is impossible to collect all the apps in many android markets including too many apps. To solve the problem, we propose RePAD (RePackaged App Detector) scheme that is composed of a client and a remote server. In the smartphone-side, the client extracts the information of an app with low CPU overhead when a user installs the app. The remote server analyzes the information to decide whether the app is repackaged or not. Thus, the scheme reduces the time and cost to decide whether apps are repackaged. For the experiments, the client and server are implemented as an app on Galaxy TAB and PC respectively. We indicated that seven pairs of apps among ones collected in official and unofficial market are repackaged. Furthermore, RePAD only increases the average of CPU overhead of 1.9% and the maximum memory usage of 3.5 MB in Galaxy TAB.
The purpose of this study is to examine how the app characteristics of delivery apps and personal characteristics influence consumers' attitudes, trust, and reuse intention. To address the goal, this researcher selected consumers having experience in ordering food through a delivery app as subjects and carried out a survey with a structured questionnaire from April 1st to 30th, 2022, and then collected the results through Google Surveys due to the prevalence of COVID-19. The main results are summed up as follows. First, it has been found that app characteristics influence their attitudes, trust, and reuse intention. Second, personal characteristics have significant effects on their attitudes, trust, and reuse intention. Third, their attitudes and trust have been found to exert effects on their reuse intention. This study is distinct from previous studies in that it has considered app characteristics and personal characteristics both in examining the factors to realize the continuous use of delivery apps. Moreover, this study is significant in that based on the results, it has revealed that factors associated with app characteristics and personal characteristics are crucial to enhance their intention to reuse delivery apps.
This paper describes a scheme of motor control for Quadcopter with Android phone instead of a dedicated controller. Basically, user's requests (channel and speed) are inquired and transferred to the Quadcopter with Android phone, then the embedded Linux system receives them and controls the motor speed of corresponding channel. We have designed and implemented an App. for user interface and the modules of device driver and timer ISR for the motor control. Finally, we have up-loaded the App. and the modules to an Android (ver.4.0) phone and ARM processor (S3C6410)-based embedded board respectively, and reviewed the functional correctness by testing the motor control of Quadcopter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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