For the competitive business environment under purchase dependence, this paper proposes a new approximate calculation of order fill rate which is a probability of satisfying a customer order immediately using the existing inventory. Purchase dependence is different to demand dependence. Purchase dependence treats the purchase behavior of customers, while demand dependence considers demand correlation between items, between regions, or over time. Purchase dependence can be observed in such areas as marketing, manufacturing systems, and distribution systems. Traditional computational methods have a difficulty of the curse of dimensionality for the large cases, when deriving the stationary joint distribution which is utilized to calculate the order fill rate. In order to escape the curse of dimensionality and protect the solution from diverging for the large cases, we develop a greedy iterative search algorithm based on the Gauss-Seidel method. We show that the greedy iterative search algorithm is a dependable algorithm to derive the stationary joint distribution of on-hand inventories in the retailer system by conducting a comparison analysis of a greedy iterative search algorithm with the simulation. In addition, we present some managerial insights such as : (1) The upper bound of order fill rate can be calculated by the one-item pure system, while the lower bound can be provided by the pure system that consists of all items; (2) As the degree of purchase dependence declines while other conditions remain same, it is observed that the difference between the lower and upper bounds reduces, the order fill rate increases, and the order fill rate gets closer to the upper bound.
Real-time two-way communication has become an important factor in the relationship between consumers and broadcasters in the Live Commerce environment. To clarify, the relationship of the factors, and the effect of Live Commerce's on consumer purchase intention were examined. In addition, the role of Wanghong, who broadcasts Live Commerce and Co-experience that occurs between consumer and broadcasters influences consumer purchase intention. An online survey method was conducted for 403 subjects in their 20s that were Live Commerce users in Shanghai, Beijing, and Guangzhou, China. The number of final the data used for the analysis was 274 and anlaysis was conducted using SPSS 26.0 program and a Sobel test was employed. Based on the analysis of the data, it was found that Live Commerce's characteristics consisted of interactivity, security, and Wanghong's characteristics consisted of honesty, originality, and expertise. Also, it revealed that Co-experience was consisted of responsiveness and vividness. Second, for Live Commerce's characteristics, the Wanghong's characteristics, and Co-experience had a positive effect on the consumers' purchase intention. Third, the Wanghong's characteristics and vividness, a factor of Co-experience, had significant mediating effects on the relationship between Live Commerce's characteristics and the consumers' purchase intention. Finally, responsiveness of Co-experience had a noteworthy mediating effect on the relationship between the interactivity of Live Commerce's characteristics and the consumers' purchase intention. This study confirmed the important role of Live Commerce's characteristics, the Wanghong's characteristics and Co-experience in relation to the consumers' purchase intention. In addition, the Wanghong's characteristics and Co-experience were proposed as a significant mediating factors.
This study aims to analyze consumers' purchase decision-making process of buying avatar fashion items on the Metaverse platform. Drawing on the connection between the self-expression tendency of the MZ generation and that of avatars in the Metaverse, this study uses a qualitative research method to analyze how consumers express their self-image through the appearance of their avatars. Unlike previous studies on the clothing purchase decision-making process, this study shows that purchasing and consumption behavior involve the following six stages: recognizing desire, collecting information, evaluating alternatives, making purchases, evaluating the consumption, and post-purchase action-taking. In the first stage of the purchase decision-making process, consumers' desire arises with self-image expression and confirmation. In the second stage, consumers have a high tendency to shop in the best item category. In the alternative evaluation stage, consumers tend to seek items that match their highest standard while considering their personal preferences. In the fourth stage, when making actual purchases, unplanned purchase behavior often occurs along with an active practice of alternative evaluation. In the fifth stage, the evaluation of the consumption shows that consumers achieve satisfaction by applying a style to their avatars that they are unable to try in the real world. In the last stage, consumers often use their purchases to communicate their various styles with other online consumers. Therefore, we conclude that the online purchase decision-making process differs from the offline process as it is divided into six stages.
This paper proposes a new approximate approach to calculate the order fill rate and the probability of filling an entire customer order immediately from the shelf in a business environment under purchase dependence characterized by customer purchase patterns observed in such areas as marketing, manufacturing systems, and distribution systems. The new approximate approach divides customer orders into item orders and calculates fill rates of all order types to approximate the order fill rate. We develop a greed iterative search algorithm (GISA) based on the Gauss-Seidel method to avoid dimensionality and prevent the solution divergence for larger instances. Through the computational analysis that compares the GISA with the simulation, we demonstrate that the GISA is a dependable algorithm for deriving the stationary joint distribution of on-hand inventories in the type-K pure system. We also present some managerial insights.
This study attempted to understand post-purchase consumer return experiences which had not received much attention in consumer behavior research. As a first step to understand return experiences from consumers' viewpoint, the study took an exploratory approach and identified themes and patterns from subjective consumer experiences. Whenever possible, attribution theory was applied to interpret the identified patterns. A total of 99 cases were collected from an open-ended questionnaire and analyzed based on a qualitative method. The reasons of product return was classified into five groups: changing mind; product defects; unsuitable products; products not expected; and for a better deal. External attribution was observed for return decisions caused by consumers' changed mind as well as by product defects. Dissatisfaction with defected products seemed to be intensified or reduced by service failure or success in the post-purchase service encounter. Consumer expectation and situations seemed to affect this process. Overall, the study supported attribution theory in the post-purchase return experience, and insights for research questions were proposed.
This paper examines how online product information changes the customers' purchase intentions from subjectivity-objectivity dichotomy perspective. Quality and Preference are proposed as product evaluation criteria and their marginal changes with product information differentiation are hypothesized. An experimental survey was conducted to 57 subjects and the hypotheses were partially supported through PLS path comparison method. The study contributes to IS research by proposing a simple and effective product evaluation framework and by abstracting the impact of product information from other factors. Finally, we suggest the utilization of product information with the optimization of the cost-benefit structure between information and purchase intention.
This study was performed to help on the activation plan the purchase of apparel by shopping(catalog/TV/Internet) through investigating and analyzing elements related with apparel purchasing practice, purchasing satisfaction degree, and information demand. The subjects were 165 housewives residing in Cheongju who had bought apparel through home shopping more than once. The questionnaire survey was conducted from July to August, 2002. The results of this study were as follows: 1) Housewives had most a lot of occasions that purchased clothing through TV shopping among home shopping method. 2) Major clothing items that purchased through home shopping were underwear and casual wear. 3) Satisfaction for apparel product purchased via home shopping was difference partially item wise. 4) Respondents were satisfied with design, color, sewing state, but dissatisfied with size and materials. 5) When purchasing apparel through home shopping, respondents recognized the necessity of information on size, exchange/refund/returned policy, color, design, resolution of the product picture, care of instruction, texture and detail of apparel.
This study was aimed to analyze consumer's wearing attitude and the purchase behavior of jeans and the jean manufacturer's marketing strategies. Subjects were 448 male and female in their teens twenties and thirties living in Seoul. Data were obtained by self-administered questions and analyzed by SAS package. The main findings of this research are as follows: factors of fashion pursuit famous brand pursuit sexual attraction pursuit practicality pursuit. 2. In analysis between jeans wearing attitude type of information source purchase behavior and demographic characteristics showed signicficant difference partially. 3. The most influential design of jeans purchase was a fitting factor. The consumers preferred low price shops in downtown and colledge area and department store because of it's variety of jean goods. So the market segmentation and the brand positioning method according to consumers' wearing attitude and purchase behavior should be concerned properly in maketing strategy design include product and advertising strategy.
The purpose of this study was to compare shopping orientations and purchase criteria according to the occupational status; professionals, non-professionals, and homemakers among female consumers. Subjects were selected from mailing lists through a random sampling technique in the United States. Collection of the research data was made using an adaptation of the Total Design Method for implementing mail surveys. ANOVA, Regression, and Duncan Test were used to conduct the data analysis on 254 out of 1000 questionnaires. The three job status showed significant differences in 5 shopping orientations(sex role oriented, fashion conscious, credit oriented, catalog oriented, and value oriented). Even after controlling the effect of income and education level, significant differences were noticed in 4 shopping orientations, the exception being value conscious. Brand, price, and country of origin among the job status groups also showed significant differences in results for purchase criteria.
This study analyzed milk consumption behavior of college students. According to the results of the analysis, the respondents mainly purchase milk with a capacity of 900 to 1,000 ml at the hypermarket. However, it was found that convenience stores mainly purchase 200 ml capacity. According to the results of factor analysis on milk purchase factors, milk purchase factors were classified into nutritional and cosmetic attributes. Nutritional properties include nutritional ingredients, sterilization method, bio-origin, quality, HACCP labeling, milk fat ratio, etc., and external properties include brand, manufacturer, packaging/package design, and manufacturing date. In order to expand the milk consumption of the young generation, I think it is necessary to strengthen marketing strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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