Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.29
no.8
s.145
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pp.1125-1135
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2005
The purpose of this study were to clarify differences in information processing type in relation to the consumer knowledge and involvement of apparel and to clarify differences in demographic characteristics in relation to the information processing type of consumer. The subjects of this study were female adults who lived in Seoul, Kyunggi or Incheon areas and Quota sampling using age and residential areas was employed. Major statistical methods were Chi square test and discriminant analysis. The results were as follows: 1. Consumer knowledge was found to be significantly related to the classification of information processing type. Low knowledge group tended to process infarmation rationally but high knowledge group utilized both rational and experiential process. 2. Consumer involvement was found to be significantly related to the classification of information processing type. Low involvement group tended to process information passively. High involvement group utilized both rational and experiential process 3. Information processing type was related to consumer's demographic characteristics such as age, education level, marriage, and purchase expense of apparel
This study aimed to categorize consumers using super app functional characteristics to identify demographic differences, and analyze shopping orientations by consumer type. This data can be used by fashion and beauty companies for product planning and marketing strategies. To categorize super app consumers, data were analyzed with SPSS v.26.0 software using frequency, factor, reliability K-mean cluster, and distributed analyses, one-way-ANOVAs, and Scheffe verification. Cross-analysis was conducted to correlate super app consumer types with demographic characteristics. One-way-ANOVAs and Scheffe verification were used to analyze the differences in shopping preferences between super app consumer groups. As a result of our analyses, super app consumers were classified into four types: the ration type, the low-use type, the multifunction type, and the habit type. There were statistically significant differences between these types in age, occupation, marital status, average monthly household income, and shopping impact factors. Five super app user shopping orientations were identified: brand pursuit, pleasure pursuit, trend pursuit, risk perception, and economic orientation. The differences in the preferred orientation between super app consumer types were found to be statistically significant. The majority of respondents were multifunction type consumers. This group used the super app most frequently and effectively. They also demonstrated the highest scores for all five of the shopping orientations. The classification of consumer types in this study will allow the fashion and beauty industries to utilize super apps for more targeted product design and marketing.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.4
no.3
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pp.33-42
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2002
The purpose of this study was to find out criteria for classifying fashion brand from consumer point of view in order to develop strategy of fashion brands and to manage brand effectively and systematically, and to suggest theoretical frame for application of these criteria. Survey was used as a research method. Subject were 422 age of 20-30 women living in and near Seoul. Questionnaires was developed to based on 37 classification criteria, and SPSS package program were used to analyze data. The results of this study were as follows: First, factor analysis considering 37 classification criteria identified 8 factors as classification criteria. They were the level of brand form, the level of product concept, the level of management item, the level of brand sales ability, the level of customer management, the level of brand advertizing and awareness, the level of brand value, the level of product lead ability. Second, the most important factor was the level of customer management, but comparatively factor of the level of brand sales ability the level of brand value was less important. Third, consumer cognized difference of criteria for classifying fashion brands. And the level of product lead ability was the most important factor in women's wear category and the level of brand form was in general casual wear category.
Purpose - The business model is a method of creating corporate value, in existing "classification of business model", limitations and redundancy phenomena are applied when a new type flows in, and as consumer's purchasing decision of consumer behavior 5 steps. The classification schemes can be used for more accurate data analysis by proposing a new mapping technique in the fourth industry. Research design, data, and methodology - It was far more classified on the business model (BMS by BDS), and so on. Designing the new horizons of logistics, marketing, methodology by reclassifying these existing data to new useful data with the old methods, in order to analyze the areas where the problem has been raised for the point that the existing methods are not suitable configured. This will be applicable to the system of quaternary industry from the perspective of the buyer. Results - The mapping results of the consumer purchase decision were as follows,the 1st stage (interest) was 23.73%, 2nd stages (publicity) 33.90%, 3rd stages (sales) 13.56%, 4th stages (decision) 11.86%, 5th stages (repurchaser) 16.95%. This verified that "the business model can be classified through "BMS by BDS". Conclusions - This structural classification is the basis of logistics marketing in the 4th industry, and proposes a innovative and effective model of constructing theory.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2002.11a
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pp.125-131
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2002
In Currently, the domestic reuse rate of ELV parts is about 3%. The reason of the row rate of it is due to that consumer can not obtain the information of the needed ELV parts. In order to supply the needed information to consumer, the standard of the part classification of the ELV parts is required. This research is to develop the part classification system of the three digits and web site of ELV parts.
Kim, Hee-young;Jung, Sun-mi;Kim, Woo-suk;Ryu, Gi-hwan;Son, Hyeon-kon
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.2
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pp.437-442
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2021
In this study, a recommendation algorithm was implemented by learning a deep learning-based classification model for consumer data. For this purpose, a meaningful result is presented as a result of learning using ResNet50, which is commonly used in classification tasks by converting user data into images.
The purpose of this study was to investigate the enforcement strategy for Consumer Service marketing of an e-Commerce shopping mall. An e-CRM for a Cosmetic e-Commerce shopping mall, Data Warehousing(DW) component, analysis of data mining of the DW, and web applications and strategies had to developed for marketing of consumer service satisfaction. The major findings were as follows: An RFM analysis was used for consumer classification, which is a fundamental process of e-CRM application. The components of the DW were web sales data and consumer data fields. The visual process of consumer segmentations (superior consumer class) for e-CRM solutions is presented. The association analysis algorithm of data mining to up-selling and cross-selling indicates an association rule. These e-CRM results apply web DB marketing and operating principles to a shopping mall. Therefore, the system applications of e-CRM to Consumer services indicate a marketing strategy for consumer-oriented management.
The purpose of this study was to investigate the gender difference in adolescent's problem behavior and depression, and The main aim of this study was to develop a fundamental web design to provide information content that would be easy for average consumers to understand based on the classification of information related to food safety. Based on the information obtained through in-depth interviews, the researchers developed an information classification system that meets the needs of consumers, and which serve as a basic framework for a homepage for a food safety information center. A total of 62 food items in 6 areas were selected based on reports of food safety related events occurring between 1998-2009 (KFDA 2008). The classification system of risk factors such as chemical risk factors and biological risk factors were categorized. The specific features of the information content for individual food items provided for classification based on evaluation by professional food scientists and the importance of risk factors. By providing a consumer participation section and company participation section, it was anticipated that the food safety information center would be able to act as a moderator for food safety information communication among consumers, the food industry, and the government. Based on the development of a classification system and framework, a design plan and tree-map for the internet site was developed.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.4
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pp.55-70
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2001
Artificial neural network(ANN) models have been widely used for the classification problems in business such as bankruptcy prediction, credit evaluation, etc. Although the application of ANN to classification of consumers' choice behavior is a promising research area, there have been only a few researches. In general, most of the researches have reported that the classification performance of the ANN models were better than conventional statistical model Because the survey data on consumer behavior may include much noise and missing data, ANN model will be more robust than conventional statistical models welch need various assumptions. The purpose of this paper is to study the potential of the ANN model for forecasting consumers' choice behavior based on survey data. The data was collected by questionnaires to the shoppers of department stores and discount stores. Then the correct classification rates of the ANN models for the training and test sample with that of multiple discriminant analysis(MDA) and logistic regression(Logit) model. The performance of the ANN models were betted than the performance of the MDA and Logit model with respect to correct classification rate. By using input variables identified as significant in the stepwise MDA, the performance of the ANN models were improved.
The primary purpose of this study is to examine consumers'probing actions to see what information sources consumers search for medical information when there are diverse medical service information channels, and classify consumers by information source. Its secondary purpose is to understand trust of information and attitude toward information by consumer type, value of medical service, satisfaction with medical service, and word-of-mouth intention. This study will concretely identify information utilization patterns of medical consumers, and explain the unique characteristics and behavior of segmented types of medical consumers. The significance of this study lies in the search for ways to establish information channels trusted by consumers for building an efficient medical service market in the future. The results of this study show that consumers were classified by the latent class analysis(LCA) into 5 types: low-level information seekers, word-of-mouth information seekers, mass media information seekers, digital information seekers and diverse information seekers. The reliability of information sources by type of medical consumer was statistically significant, and in the analysis of differences in consumer attitude, there was a statistically significant difference in cognitive responses. The value of medical service was statistically significant in health recovery and medical service word-of-mouth intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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