Mass customization is a marketing strategy to meet consumer needs for variation and uniqueness of products. Although there are quite a few studies quantitatively investigated the options provided by mass customization process, scholarly work related to mass customization has provided mixed results on consumer perception of complexity and their responses. The purpose of the study is to derive the factors that influence consumer complexity perception in online apparel mass customization process and consumers' needs to enhance mass customization services. Data were collected by conducting focus group interviews of which 29 participations in 4 groups. The results of the study suggested that consumers perceived complexity through mass customization process due to too many choice options. However, the effect of number of options on respondents' complexity perception was different depending on consumer characteristics such as consumer expertise and fashion involvement, and the characteristics of consumer preference development. Shopping context such as shopping purpose is another moderating factor. This study also suggests that a variety of marketing strategies which can enhance mass customization services affect the relationship between the number of options and consumers' complexity perception. The findings of the study provide academic and managerial implications.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.36
no.11
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pp.1222-1236
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2012
This study examined the effects of product recommendation services as an atmosphere for online mass customization shopping sites on consumers' cognitive and affective responses. We conducted a between-subject experimental study using a convenience sample of college students. A total of 196 participants provided usable responses for structural equation modeling analysis. The findings of the study support the S-O-R model for a product recommendation system as an element of the shopping environment with an influence on OMC product evaluations and arousal. The results showed that OMC product recommendation service positively affected cognitive and affective responses. The findings of the study suggest that OMC retailers might pay attention to the affective and cognitive responses of consumers through product recommendation services that can enhance product evaluations and OMC usage intentions.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.97-100
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2002
An e-catalog system provides whole product data and services by publishing newly updated information that connects PDM systems in an enterprise. With its capability to connect customers, suppliers, producers, distributors and downstream manufacturing activities, the e-catalog system can be applied to integrate e-business and provide immense business opportunities. In this paper we propose a framework focusing on constructing an efficient e-catalog system that can be used for online mass customization. The effectiveness of the proposed framework is validated with experimental results.
The purpose of this study was to investigate the influence of consumers' regulatory focus on their perceived values of the product as well as shopping process, and willingness to invest resources for online mass-customized products. Data were collected using an online survey from 251 young adult consumers, particularly those who have prior purchase experience of mass-customized products. Interpretation of results indicated that consumers' promotion regulatory focus impacted their perceived values of the product (social, emotional, monetary, and epistemic but not performance), perceived values of the shopping process (hedonic and utilitarian), and willingness to invest more money, time and effort. However, as anticipated, prevention regulatory focus had no significant influence on the dependent variables. Researchers provide crucial implications for brands of online mass-customized products to segment their market based on regulatory orientation, as well as better cater to customer demands by positioning their products as offering benefits that specifically caters to the needs of such consumers.
The renowned Pareto rule of 80/20 has been challenged in the electronic marketplace with the emergence of long tail economy. Mass customization on top of the Internet infrastructure is expected to explain these changes of product concentration. In this paper, we empirically analyzed the micro-transactional data of a Groupon-like daily deal web site to identify the changes of product and customer concentration. The results show the long tail pattern aligned with the previous research on the e-commerce literature on the long tail. We find that the notification setting on email or SMS about daily deal influences the patterns of sales concentration. The information through email and SMS is expected to enable consumers to know about daily bargains and purchase the coupons eventually. However, the email notification for niche products results in the decreased sales while the SMS notification for overall product promotes overall products.
According to the activation of the fashion electronic commerce, this research investigated the merits and demerits and improvement plan of the 3D virtual try-on technology using the qualitative research method. This research was performed by interview with 70 evaluation group. The evaluation group of 3D virtual try-on was organized and the fit evaluation process by 3D human body scan and the 3D virtual try-on of the i-Fashion technology center were experienced. This study was performed by interview after the actual and virtual try-on about the casual shirt. The convenience and accuracy of measurement, usability in online shopping, body evaluation, complement of sizing system, and body shape management were discovered as merits. The requirement of high accuracy in sizing and avatar, limits of fabric expression, practical limitation by cost, vexatious of measurement garment, differences between real and virtual fittings, personal information leakage risk, and etc were pointed out as demerits. The mass customization, customized garment connected with medical service, humanized avatar, improved fitting report, entertainment, coordination, wardrobe manager were proposed as improvement plan.
The purpose of this study was to analyze research trends and make suggestions regarding the future of information technology (IT) in the fashion industry. In this study, 437 papers written regarding IT fashion from five major journals published between 2000 and 2011 were examined. The research areas were then organized by subject and keyword, and divided into 16 high-context categories. Two IT fashion maps were constructed, one from a fashion consumer's perspective, and the other based on the fashion industry's supply chain. This study identified important trends in IT fashion such as: 3D scanners, 3D digital renderings of the human form, 3D digital garments, smart garments, mass customization, production automation, online shopping, home shopping, online communities, e-commerce, digital media, virtual reality, e-tail, the digital generation, E-CRM, and education. Data from body scans was collected and applied to production, and research on smart textiles was also carried out. As for IT fashion's service areas, the majority of the research focused on online shopping or online communication. Additionally, research done on avatars and cyber space, and studies on social networking services are shown. The results of this study indicated that a new field of research has opened and that current research has been developing. Also, this study showed what is needed to expand and strengthen IT fashion.
Quick Response based Mass-Customization can be produced and distributed customized goods and services on mass basis in apparel e-business. Because consumers cannot touch and feel the apparel products in e-business, they tend to have the negative buying behavior. The purposes of this study were to analyze factors of texture image, and to investigate the differences of consumer sensibility on texture image of apparel products based on different marketing channels (on-line/off-line). Two types of questionnaires for on-line and off-line were used to assess consumer sensibility on apparel fabric. The 8 swatches were selected based on the previous literatures. 202 returned questionnaires for each type (on-line/off-line) were analyzed by t-test, mean and standard deviation with SPSS 10.0. The result of this study was showed that there were partially significant differences on consumer sensibility on texture image of apparel products between on-line and off-line. In case of corduroy, consumers perceived more high-class image under on-line than off-line. In case of taffeta, consumers perceived more thin and dense image under off-line (traditional marketing channel) than on-line (e-commerce). In case of denim, consumers perceived more thin and natural image under off-line than online. In case of organza, consumers perceived more natural image under on-line than off-line. In case of satin, consumers perceived more natural image under on-line than off-line. In case of chiffon, consumers perceived denser image under on-line than off-line. In case of velvet, consumers perceived thinner image, higher-class image, and more natural image of texture sensibility under on-line than off-line. In case of single jersey, consumers perceived higher-class image, and denser image of texture under on-line than off-line.
Rapid development of various information technologies creates new opportunities in online and offline markets. In this changing market environment, customers have various demands on new products and services. Therefore, their power and influence on the markets grow stronger each year. Companies have paid great attention to customer relationship management. Especially, personalized product recommendation systems, which recommend products and services based on customer's private information or purchasing behaviors in stores, is an important asset to most companies. CRM is one of the important business processes where reliable information is mined from customer database. Data mining techniques such as artificial intelligence are popular tools used to extract useful information and knowledge from these customer databases. In this research, we propose a recommendation system that predicts customer's purchase intention. Then, customer's purchasing intention of specific product is predicted by using data mining techniques using receipt data set. The performance of this suggested method is compared with that of other data mining technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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