Purpose - Customer satisfaction has been considered important as a way to retain current customers. Specifically, the retention of current customers through customer satisfaction has been considered important in an industry where competition between companies is fierce. Major Korean airlines have confronted fierce competition with the growth of low cost carriers (LCCs). In order to survive, these airlines need to retain their customers. This research aims to investigate the relationships between customer satisfaction and the customer intention to remain loyal. Moreover, this study examines how the influence of customer satisfaction on customer loyalty is moderated by gender. Research design, data, and methodology - A regression model is developed in which customer satisfaction, gender, and an interaction of satisfaction and gender are predictors and the customer's intention to remain loyal is a dependent variable. To analyze this research model, data were collected from 402 university students taking a marketing class in universities in Seoul, Chung-Cheong province, and Kangwon province. After eliminating data from students who had never flown and data with missing values, a final sample of 201 was analyzed. The hypotheses were tested using SPSS 21.0. Internal reliability was supported by the results of Cronbach's α. Multiple regression was performed. Results - Empirical results showed that customer satisfaction toward the airline's service had a positive influence on the customer intention to remain loyal to the airlines. Moreover, this influence was moderated by gender. More specifically, a male customer's intention to remain loyal was more determined by his satisfaction toward airline service than a female customer's. Conclusions - This research contributes to the aviation service marketing literature by showing how customer satisfaction influences customer intention to remain loyal and how this influence is moderated by gender. More specifically, male customer loyalty is more determined by airline service satisfaction than female customers. These results have manager implications for major Korean airlines in terms of customer satisfaction and gender as ways to enhance customer retention.
Conventional Support Vector Machines (SVMs) have been utilized as classifiers for binary classification problems. However, certain real world problems, including corporate bond rating, cannot be addressed by binary classifiers because these are multi-class problems. For this reason, numerous studies have attempted to transform the original SVM into a multiclass classifier. These studies, however, have only considered nominal classification problems. Thus, these approaches have been limited by the existence of multiclass classification problems where classes are not nominal but ordinal in real world, such as corporate bond rating and multiclass customer classification. In this study, we adopt a novel multiclass SVM which can address ordinal classification problems using ordinal pairwise partitioning (OPP). The proposed model in our study may use fewer classifiers, but it classifies more accurately because it considers the characteristics of the order of the classes. Although it can be applied to all kinds of ordinal multiclass classification problems, most prior studies have applied it to finance area like bond rating. Thus, this study applies it to a real world customer level classification case for implementing customer relationship management. The result shows that the ordinal multiclass SVM model may also be effective for customer level classification.
본 논문은 고객만족도 조사가 지니고 있는 현실적인 문제점의 개선 방법에 관한 탐색적 연구다. 고객만족도 수준이 높아질수록 만족고객의 비율이 높아지는 것은 당연한 현상이라 할 수 있는데, 실제 조사 측면에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 두드러져, 데이터 분석의 구조적 한계와 함께 고객만족 개선안 도출의 유용성이 낮아지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 만족고객을 재분류를 위한 3가지 방법인 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법을 사례연구를 통하여 서로 비교분석하였다. 사례연구결과, 본 연구결과는 향후 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 자료로 활용되리라 기대한다.
M/G/1 queue with server vacations period depending on the previous vacation and customer's arrival is considered. Most existing studies on M/G/1 queue with server vacations assume that server vacations are independent of customers' arrival. However, some vacations are terminated by some class of customers' arrival in certain queueing systems. In this paper, therefore, we investigate M/G/1 queue with server vacations where each vacation period has different distribution and vacation length is influenced by customers' arrival. Laplace-Stieltjes transform of the waiting time distribution and the distribution of number of customers waiting for each class of customers are respectively derived. As performance measures, mean waiting time and average number of customers waiting for each class of customers are also derived.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권4호
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pp.51-63
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2003
This study designs and implements a new approach to the classification of e-mail requests from customer based on machine learning techniques. The work on building an electronic mall classifier can be cast into the framework of text classification, since an e-mail is a viewed as a document, and judgement of interest is viewed as a class level given to the e-mail document. It is also implemented an e-mall based automated response system that integrate with Call Center in a practical use.
본 연구는 서비스품질 및 고객만족 인식차이와 서비스품질이 고객만족에 미치는 영향을 분석하고 이를 통해 리조트 마케팅 전략수립의 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 고객특성에 따라 고객만족 인식에 차이가 있으며, 서비스품질은 고객만족에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 성숙화 된 리조트시장의 고객만족을 분석한 학문적 의의와 함께 리조트 마케팅 담당자에게 새로운 마케팅전략 수립을 위한 기초정보를 제공했다는 실무적 의의를 갖는다.
The purpose of this study was to examine the issues involved in offering superior customer experience on fashion retail stores in Brazil. The approach used to access CEM (Customer Experience Management) issues was a special questionnaire with 23 questions, through a research with managers of three important brazilian fashion retail chains (focused on class A clients). Some statistical techniques were used for data processing. It was possible to analyze the aspects that impact on the customer experience and their relevance. it was possible to realize that CEM is effective in increasing productivity and, so, it can be used as a guideline matrix management in decision making to promote superior customer experiences. The classical management is usually conservative and avoids to deal with strategies that do not necessarily involve numbers. Dealing with intangible and so subtle experience is unusual and a huge challenge, but sometimes it is necessary to look beyond the obvious and accessible statistics. If CEM is a strategy to focus on operations and processes of a business around the customers experiences with the company, it is essential to structure it and find out its effectiveness.
성공적인 고객관계관리(CRM : customer relationship management)를 수행하기 위해서는 효과적인 고객 등급화가 필요하다. 일반적으로 고객등급화는 고객별로 LTV를 산정한 다음 일정한 비율로 고객을 분류하여 등급을 정하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 등급간의 이질성을 명확하게 반영하지 못하기 때문에 적지 않은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 Holistic Profit을 이용해서 고객을 등급화 하는 방법을 제시하고, A 생명보험회사의 고객자료을 이용해서 이를 검증하였다. Holistic Profit은 신용대출 승인정책에서 승인임계점수(Cutoff Point) 책정에 활용되고 있는 방법들 중의 하나이다. 요약하면, 본 논문의 목적은 Holistic Profit을 활용하여 보다 효과적이고 과학적인 방법으로 고객 등급화 하는 방법의 개발과 검증에 있다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용해서 고객을 등급화 함으로써 기업은 보다 효과적인 고객관계관리(CRM)와 마케팅 활동을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.
낮은 품질의 데이터가 기업의 효율적인 운영과 신속한 의사결정을 저해한다는 이슈가 제기되고 있다. 이에, 본 연구는 경영층의 지원과 경쟁력이 심화되고 있는 경영환경이 데이터 활용 품질관리 활동의 영향요인이 될 수 있는지, 해당 활동이 업무처리 또는 의사결정을 위한 데이터 활용을 촉진시킴으로써 고객 지향성에 긍정적인 영향을 미치는지 살펴보았다. 연구결과 데이터 활용 품질관리는 데이터를 업무처리에 직접적 또는 의사결정에 활용하는데 긍정적인 영향요인이 될 수 있으며, 데이터 활용이 고객지향성에 간접적인 효과를 줄 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 직접적인 매출 향상의 성과를 기대할 수 있을 것 같지 않다는 인식으로 데이터 품질관리의 중요성을 간과하는 기업의 경영자들에게 데이터 품질관리활동의 가치 및 경영층의 지원에 대한 실무적 함의를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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