Purpose: In the restaurant sector, it has been known that consumers' positive perception of brands influences their positive WOM intention, and information sources play an important role in increasing credibility by enhancing consumer awareness and developing differentiated brands. This study examines the effects of information sources (e.g., advertisement, WOM, SNS) on trust (cognitive and affective) and, WOM and eWOM intention in the restaurant context. In the model, cognitive and affective trust play mediating roles in the relationships between information sources (e.g., advertisement, WOM, SNS) WOM and eWOM intention. Research design, data, and methodology: Research models and hypotheses were developed according to the research direction. The survey questionnaire items were developed and used appropriately according to the contents of this paper based on prior studies. All constructs were measured with multiple items developed and validated in prior studies. A total of 502 responses were collected from an online survey. The research model was evaluated using SmartPLS 4.0. Frequency analysis was performed to understand the demographic characteristics of the survey respondents. The reliability, convergent validity, and discriminant validity were assessed using measurement model analysis. The proposed model was verified using the structural equation model. Results: Advertisement, WOM, and SNS information sources all had a positive effect on affective trust, whereas only WOM had a significant effect on cognitive trust. In addition, affective trust had a positive effect on cognitive trust and eWOM intention but did not affect WOM intention. Finally, cognitive trust was found to have a positive effect on both WOM intention and eWOM intention. Conclusions: This study redefines the concept of where restaurant service companies should focus when providing consumers with information about their products and services. As a result, the conceptual framework of positive word of mouth intention to increase new customer visits to the restaurant brand has been expanded. In addition, this study not only presents an information source management strategy for restaurant brands, but also presents practical implications for resource allocation guidelines for customer management in the restaurant sector.
With the development of virtual and augmented reality technologies, the metaverse, a digital world that provides an immersive feeling like the real world, is overgrowing. Many IT companies such as Naver, Facebook (Meta), and NVIDIA are developing innovative technologies and launching the Metaverse platform and related products on the market. However, even though it is a new business in which many global big tech companies are aggressively investing, the results are not yet precise compared to the market expectations, and the rate of increase in the number of users is gradually slowing down. This can be attributed to the lack of consideration and understanding about how to grow the metaverse ecosystem and operate & harmonize various users/components from the time the metaverse platform was designed. In order to propose a better solution to these problems, this study adopts the yin-yang and five elements theory, which was created to understand the operation logic and logic of the human world for thousands of years. This research would like to propose a theory of double lines-five elements by defining two essential spaces of the metaverse platform, online and offline, and five essential elements constituting the metaverse platform. This study intends to provide a theoretical lens on how to design and operate a platform through the double lines and five elements theory and the concept of coexistence and polarity between the five elements.
So Young Lee;Hye Seon Jeong;Yoon Sung Choi;Choong Kwon Lee
Smart Media Journal
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v.12
no.7
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pp.43-51
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2023
As online transactions increase, the image of clothing has a great influence on consumer purchasing decisions. The importance of image information for clothing materials has been emphasized, and it is important for the fashion industry to analyze clothing images and grasp the materials used. Textile materials used for clothing are difficult to identify with the naked eye, and much time and cost are consumed in sorting. This study aims to classify the materials of textiles from clothing images based on deep learning algorithms. Classifying materials can help reduce clothing production costs, increase the efficiency of the manufacturing process, and contribute to the service of recommending products of specific materials to consumers. We used machine vision-based deep learning algorithms ResNet and Vision Transformer to classify clothing images. A total of 760,949 images were collected and preprocessed to detect abnormal images. Finally, a total of 167,299 clothing images, 19 textile labels and 20 fabric labels were used. We used ResNet and Vision Transformer to classify clothing materials and compared the performance of the algorithms with the Top-k Accuracy Score metric. As a result of comparing the performance, the Vision Transformer algorithm outperforms ResNet.
To investigate the trends in science education research related to play and derive implications for elementary science education research, we analyzed 109 research articles on play in science education published both in Korea and abroad. First, the number of research studies conducted abroad has been steadily increasing since 2009, with the highest number targeting middle school students. Conversely, domestic research has the highest number of papers targeting elementary school students. Second, in terms of research methods, quantitative methods were the most commonly used. Third, the use of questionnaires was the most frequently published research method, while the use of observation and products was smaller in number in domestic studies compared to those conducted abroad. Fourth, In the aspects of the contents, more research was conducted in the field of physics than in other areas. In case of researches for elementary school students, domestic research was focused on four areas of science. Fifth, among the studies exploring effectiveness, the 'cognitive domain' was the most studied, followed by the 'science-related attitude domain' and the 'inquiry and practice domain'. Sixth, the use of play was high in the following order: online games, video games, virtual play, and games with rules. For domestic researches, studies on analog play were most frequently reported, and the ratio of digital games in abroad was higher than that of others. Seventh, the highest number of papers used teacher-directed play, and this tendency was more noticeable in domestic studies.
Gobizkorea is an online B2B matching platform operated by the Small & Medium Business Corporation. Gobizkorea provides an opportunity for resource-poor SMEs to promote their products and exploit new market opportunities at low cost. The successful operation of Gobizkorea will contribute to the increased exports of Korean SMEs. Accordingly, the present study examined determinants of foreign buyer loyalty toward Gobizkorea.com focusing on country image, e-service quality, and satisfaction. One hundred two survey questionnaires were collected from U.S. buyers registered with Gobizkorea.com. Exploratory and confirmatory factor analysis confirmed three dimensions of e-service quality including information & efficiency, reliability & privacy, and prompt communication & delivery. The path analysis results showed that the country image of Korea significantly and positively affected these three dimensions of e-service quality. Information & efficiency and reliability & privacy positively influenced buyer satisfaction. Reliability & privacy and satisfaction had a positive impact on buyer loyalty. This study enhances the understanding of the foreign buyers use of the domestic e-market platform by examining of determinants of U.S. buyer loyalty toward Gobizkorea.
In order for SW education to be established in the era of non-face-to-face caused by COVID-19, research on the efficiency of SW education according to face-to-face and non-face classes is needed. Therefore, this study classified the operation status of the curriculum of 30 SW gifted classes nationwide in 2020 according to the class method(face-to-face, non-face, and blended). Subsequently, the results of class time and production per person were compared and analyzed through quantitative analysis. According to the study, the type of classes that performed the most classes compared to the planned number of hours was non-face-to-face(90.9%), followed by face-to-face(84.2%) and the least was blended(80.5%). The average number of products per student was the highest in the face-to-face class(0.504), while the blended class(0.421) and non-face-to-face class(0.42). Based on the results of this study, the non-face-to-face approach is advantageous in securing the number of hours, but various measures should be prepared to solve this problem because teachers and students find it difficult to guide the output.
Euiju Jeong;Byunghyun Lee;Qinglong Li;Jaekyeong Kim
Knowledge Management Research
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v.24
no.3
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pp.95-125
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2023
As the aviation industry has rapidly been grown, there are more factors for customers to consider when choosing an airline. In response, airlines are trying to increase customer value by providing high-quality services and differentiated experiential value. While early customer value research centered on utilitarian value, which is the trade-off between cost and benefit in terms of utility for products and services, the importance of experiential value has recently been emphasized. However, experiential value needs to be studied in a specific context that fully represents customer preferences because what constitutes customer value changes depending on the product or service context. In addition, customer value has an important influence on customers' decision-making, so it is necessary for airlines to accurately understand what constitutes customer value. In this study, we collected customer reviews and ratings from Skytrax, a website specializing in airlines, and utilized the BERTopic technique to derive factors of customer value. The results revealed nine factors that constitute customer value in airlines, and six of them are related to customer satisfaction. This study proposes a new methodology that enables a granular understanding of customer value and provides airlines with specific directions for improving service quality.
In the rapidly evolving domain of e-commerce, our study presents a cohesive approach to enhance customer satisfaction prediction from online reviews, aligning methodological innovation with practical insights. We integrate the RFE-SHAP feature selection with LDA topic modeling to streamline predictive analytics in e-commerce. This integration facilitates the identification of key features-specifically, narrowing down from an initial set of 28 to an optimal subset of 14 features for the Random Forest algorithm. Our approach strategically mitigates the common issue of overfitting in models with an excess of features, leading to an improved accuracy rate of 84% in our Random Forest model. Central to our analysis is the understanding that certain aspects in review content, such as quality, fit, and durability, play a pivotal role in influencing customer satisfaction, especially in the clothing sector. We delve into explaining how each of these selected features impacts customer satisfaction, providing a comprehensive view of the elements most appreciated by customers. Our research makes significant contributions in two key areas. First, it enhances predictive modeling within the realm of e-commerce analytics by introducing a streamlined, feature-centric approach. This refinement in methodology not only bolsters the accuracy of customer satisfaction predictions but also sets a new standard for handling feature selection in predictive models. Second, the study provides actionable insights for e-commerce platforms, especially those in the clothing sector. By highlighting which aspects of customer reviews-like quality, fit, and durability-most influence satisfaction, we offer a strategic direction for businesses to tailor their products and services.
Sang-Hyeak Yoon;Yoon-Jin Choi;So-Hyun Lee;Hee-Woong Kim
Information Systems Review
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v.22
no.4
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pp.75-92
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2020
As population and generation structures change, more and more customers tend to avoid facing relation due to the development of information technology and spread of smart phones. This phenomenon consists with efficiency and immediacy, which are the consumption patterns of modern customers who are used to information technology, so offline network-oriented distribution companies actively try to switch their sales and services to untact patterns. Recently, untact services are boosted in various fields, but beauty products are not easy to be recommended through untact services due to many options depending on skin types and conditions. There have been many studies on recommendations and development of recommendation systems in the online beauty field, but most of them are the ones that develop recommendation algorithm using survey or social data. In other words, there were not enough studies that classify segments based on user information such as skin types and product preference. Therefore, this study classifies customer segments using machine learning technique K-prototypesalgorithm based on customer information and search log data of mobile application, which is one of untact services in the beauty field, based on which, untact marketing strategy is suggested. This study expands the scope of the previous literature by classifying customer segments using the machine learning technique. This study is practically meaningful in that it classifies customer segments by reflecting new consumption trend of untact service, and based on this, it suggests a specific plan that can be used in untact services of the beauty field.
Tourism products are intangible goods. Given this nature, tourist experience should be recorded and visualized through media, such as pictures, videos, and souvenir. Online platforms played the role of media given the growth of information and communication technology. Tourists post their travels for real-time documentation of their experiences, but they also tend to reminisce about past experiences that they posted on social media. Social media is not only a channel of self-presentation or a means of communication with other people, but it also serves as an archive of electronic records to bring back memories. Given this finding, we investigated the impact of social media on the autobiographical memory (recollection and vividness) of tourists and their intention to revisit a certain destination. The results showed social media interface and the impact of display quality on the recollection and vivid memory. The predictor of memory recollection of tourists is intention to revisit a destination. Social media is considered an archive of travel memory that indulges people to reminisce. Theoretical and practical implications were provided based on these results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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