With the increase of using internet in business, the gathering of customer information with real time process is emphasized more and more. This paper summarized the several characteristics of internet survey as a tool of gathering information of customer, and did empirical test for the effect of the design of cyber shopping mall on the customer's buying decision using internet survey. The survey result shows that the customer's buying decision in cyber shopping mall is affected by design factors such as multimedia and consistent framework of homepage. The survey also shows that as the intention of using cyber shopping mall is high, the more preference for navigation aid, and as the internet experience is long, the less preference for the animation and too much using of graphics.
In this paper, we conducted for information search process of users, who have experience to buy paid-application in Appstore, to find out difference of information searching efforts and information sources, reliance on the information in term of attributes of Apps and buyes' innovativenss. As a result, Innovative buyers take a effort to search various information source but they get help buying decision-making supports by own their efforts like searching in category. On the other hand, non-Innovative buyers who search informtion less than Innovative buyers, get information like recommendation from friend and Apps, then they keep those information help buying decision-making supports highly. Besides buyers of Utility Apps search on objective information sources mainly, but those sources have influence on buying decision-making supports. On the other side buyers of Enjoyment Apps consider reliance on the information more than information searching efforts to buying decision-making supports as they get information source like popularity. This research suggests operators of Appstore and app developers how to promote their Apps to users.
There are many investors in the stock market, and more and more people get interested in the stock investment. In order to avoid risks and make profit in the stock investment, we have to determine several aspects using various information. That is, we have to select profitable stocks and determine appropriate buying/selling prices and holding period. This paper proposes a data mining tool for the investors' decision support. The data mining tool makes stock investors apply machine learning techniques and generate stock price prediction model. Also it helps determine buying/selling prices and holding period. It supports individual investor's own decision making using past data. Using the proposed tool, users can manage stock data, generate their own stock price prediction models, and establish trading policy via investment simulation. Users can select technical indicators which they think affect future stock price. Then they can generate stock price prediction models using the indicators and test the models. They also perform investment simulation using proper models to find appropriate trading policy consisting of buying/selling prices and holding period. Using the proposed data mining tool, stock investors can expect more profit with the help of stock price prediction model and trading policy validated on past data, instead of with an emotional decision.
The purpose of this study was to evaluate the display as an information source use, and to find out the reaction of adult women to dis-play and perceived risk and influence of it in apparel buying. 511 college students, housewives and work-ing women living in Masan, Jinju and Sam-chunpo were selected as samples for this re-search. The result of this research can be sum-marized as follows : 1. Display was in the second place as infor-mation sources use exercising influence on ap-parel buying. The most important imformation sources use was the apparels of other persons. The other's apparels provide valuable aid as an imformation sources use for housewives, and display are important for college students and working women. 2. The ways of response were different ac-cording to the sample. Working women said that looking at the display gives pleasure to them, and they were attracted to sight of dis-play and housewives usually walk into the dis-play room. The point of interest in display were also different according to the samples. 3. All respondent said they perceived some kinds of risks in display. Howsewives reco-gnized social and psycological risk and working women recognized the economic risk and fashionability loss. 4. In apparel buying, college students showed impulsive purchase, but housewives and working women made comparision with other shopping place before they buy it.
In this study about construction of land consulting information system the system is constructed for the support be rapidly and efficiently of decision making information. Supporting decision making is be sure need when build in land or change form and character of land, that kind of variety land law, conditions of buying land location, distribution of land answering to the development purpose and buying and selling or lease of land. So that land consulting information system can be query, search, identity and analysis for the decision making elements using the computer. The system an another name ALGOSA far the improved extent of legal in ability of system. Like this where spread of system is by company as well as private person, it's company kinds of real estate business, survey and civil designer's office, architectural designer's office and professional1y land development company of great many all over the country.
Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.
This study investigates differences in demographic characteristics, shopping orientation, perceived risk, and satisfaction after purchase among consumer types. This study classifies consumer types according to their channel transition behaviors between the online and offline channels with a focus on the steps of information research and buying decision in buying decision-making process. The four consumer groups are as follows: off-off type (offline research-offline purchase), on-on type (online research-online purchase), on-off type (online research-offline purchase) and on/off-off type (online and offline research-offline purchase), off-on type (offline research-online purchase) and on/off-on type (online and offline research-online purchase). Data were collected from adults over 20 years old who had bought clothes within one year. The questionnaire was carried out from July, 2019 using a professional internet research panel; in addition, 500 sets of useful data were analyzed by descriptive statistics, factor analysis, reliability analysis, chi-squared test, ANOVA and Duncan-test using SPSS 21.0. The findings showed significant differences among the classified consumer groups for consumer demographics, shopping orientation, perceived risk, and purchase after satisfaction. The results imply that consumers show a variety of channel transition behaviors based on demographic variables, shopping orientation, and perceived risk. Understanding and adapting to consumer purchase behaviors will allow company distribution channels to be effectively managed and eventually increase consumer satisfaction as well as company sales volume.
Purpose - The purpose of this paper is to examine how clothing retail buyers (i.e., retail buyers, merchandisers, and storeowners), who are involved in assortment planning and retail buying use assortment criteria in their decisions. Comparisons are made between criteria used by men's wear and women's wear retail buyers as well as criteria used by male and female retail buyers. Research design, data, and methodology - A structured questionnaire was developed to collect data both in English and Korean. After conducting two pilot tests, the survey was conducted in Seoul, South Korea. Mantrala et al.'s 17 inputs of product assortment planning model with 23 assortment criteria from other previous studies were used. Results - Significant differences existed in consideration of assortment criteria between men's wear and women's wear retail buyers as well as between male and female retail buyers. Men's wear retail buyers rated the importance of sales history criteria (i.e., sales history, previous year's sales of same/similar styles) significantly lower than women's wear buyers did. Female retail buyers rated sales history criteria and weather criteria (i.e., unpredicted weather change, forecasting information of weather) significantly higher than male retail buyers did. Conclusions - This study provides guidelines for retail buyers regarding what criteria to use in what situations and how to organize assortment criteria from the most important criterion to the least one. In addition, the findings help them understand other retail buyers' buying behavior.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.143-146
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2004
With the rapid growth of e-commerce, marketers are able to observe not only purchasing behavior on what and when customers purchased, but also the individual Web usage behavior that affect purchasing. The richness of this information has the potential to provide marketers with an in-depth understanding of customer. Using commonly available Web log data, this paper examines Web usage behaviors at the individual level. By decomposing the buying process into a pattern of visits and purchase conversion at each visit, we can better understand the relationship between Web usage behavior and purchase decision. This allows us to more accurately forecast a shopper's future purchase decision at the site and hence determine the value of individual customers to the siteAccording to our research, not only information seeking behavior but also visiting duration of a customer and participative behavior such as participation in event should be considered as important predicators of purchase decision of customer in a cosmetic internet shopping mall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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