Purpose - This study investigates how review length and sentiment impact consumers' purchase intentions, using real online reviews as the data source. The study aims to understand how the length and tone of a review affect a potential buyer's decision-making process when considering a purchase. Design/methodology/approach - A 2 (comment length: long vs. short) × 2 (comment sentiment: positive vs. negative) × 2 (product type: practical vs. hedonic) experiment was conducted. Findings - Results indicate that longer reviews have a greater impact on consumers' perceived usefulness compared to short reviews, but do not affect purchase intentions. Review sentiment is found to have a stronger impact than review length, especially for negative sentiment. The study also suggests that consumers pay more attention to reviews of practical products, and that reviews have less influence on hedonic products. Research implications or Originality - The implications of these findings are relevant for both merchants managing reviews and consumers reviewing products.The results of this research could help businesses and marketers optimize their online review strategies to maximize their impact on consumer behavior.
In the era of the Web 2.0, characterized by the openness, sharing and participation, it is easy for internet users to produce and share the data. The amount of the unstructured data which occupies most of the digital world's data has increased exponentially. One of the kinds of the unstructured data called personal online product reviews is necessary for both the company that produces those products and the potential customers who are interested in those products. In order to extract useful information from lots of scattered review data, the process of collecting data, storing, preprocessing, analyzing, and drawing a conclusion is needed. Therefore we introduce the text-mining methodology for applying the natural language process technology to the text format data like product review in order to carry out extracting structured data by using R programming. Also, we introduce the data-mining to derive the purpose-specific customized information from the structured review information drawn by the text-mining.
Product liability law lies at the center of the modem world. This law concerns liability for damages arising from the commercial sale of a product that causes personal injury or property damage because it was defective or falsely represented. One engaged in the business of selling or otherwise distributing products who sells or distributes a defective product is subject to liability for harm to persons or property caused by the defect. In short, product defectiveness is the heart of products liability law. Regardless of the underlying cause of action, the plaintiff in nearly every products liability case must prove that the defendant's product contained an unnecessary hazard that caused the harm. The purpose of this paper is to clarify the meaning of the product defectiveness to products liability claims in China. In China, Product to include most movable personal property, but to exclude services. And a product is defective when, at the time of sale or distribution, it contains a manufacturing defect, is defective in design, or is defective because of inadequate instructions or warnings.
Product Data Management(PDM) is a tool that helps engineers and others manage both data and the product development process. Now a day, automotive industry is interested in PDM for their product's quality and cost. In this study, we introduce about samlip PDM construction instance. This case explains the demanded function of PDM and the detail implementation methodology for automotive company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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