Research on consumers' perception and willingness to purchase Battery Electric Vehicles (BEVs) is necessary to simulate BEVs' deployment in South Korea because South Korea's BEVs market is still in the early stage. This paper derives a theoretical framework for consumer segmentation based on consumers' willingness to purchase before and after BEV usage experience. In particular, this study empirically evaluates consumers' willingness to purchase and concerns using the survey data from BEVs users in either Seoul or the Jeju region. The empirical results from logit models show that experienced consumers' concerns about the heater and air conditioning (HAC) in BEVs decreased the consumers' willingness to buy, while greater daily driving distances increased the consumers' willingness to buy. In addition, the empirical findings from ordered probit models show that experienced consumers' concerns about the short driving distance, the availability of maintenance service (i.e., A/S service) during unexpected events, and the difficulties of driving BEVs up-hill increased the degree of concern about HAC. This paper will provide insights related to consumer segmentation, R&D, marketing strategies, and policy design for policymakers and firms.
In this paper, we estimate the difference of port preference and attributed importance by diving subjects of the survey into internal and external shipping companies considered as the main customers of port. From the results of conjoint analysis, it is found that there are differences in preference between domestic shipping companies and foreign ones. The difference in port preference shows; foreign shipping companies mark Shanghai port in the first place in the preference of transshipment port, while domestic shipping companies prefer Busan port. Similar results are applied to preference of rolling port. The result of the survey means it is necessary to group shipping company, when port is analyzed, because the port preference is subject to wether internal or external shipping companies. Also, it implies target marketing strategies should continuously be needed in order to maintain Busan port's preference gaining advantage over other ports and major target would be shipping companies.
블로그와 관련된 초기의 연구들은 주로 블로그를 사용하는 사용자를 동질성을 지닌 그룹으로 보고 연구를 진행하였다. 하지만 최근 블로그 인구가 크게 증가하여, 더 이상 동질성을 지는 그룹으로 보기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 블로그 사용자(이하 블로거)를 구분하는 특성 요인을 추출하여, 블로거 세분화 작업을 수행한다. 세분화된 블로거 그룹의 전자상거래 이용행태, 콘텐츠 유료 구매 등과의 연관성을 분석하여 다른 인터넷 유저들과의 상대적 가치에 대해서 평가해보고자 한다. 또한 분석된 블로거 그룹의 특성을 활용하여, 하위 블로거의 상위 블로거로의 전환요인이 무엇인지에 대해서 탐구해보고자 한다.
Lee Byoung-Yup;Joh Kyu-Ha;Song Seok-Il;Yoo Jae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.6
no.1
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pp.179-189
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2006
Recently, according to the development of computer technology, a large amount of customer data have been stored in database. Using such data, decision makers extract the useful information to make a valuable plan with data mining. In this paper, we design a forecasting model that classifies the exiting customers in the telecommunication industries using the classification rule, one of the data mining technologies. In other words, this paper builds a model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in mobile communication service market with data mining using neural network and regression methods. This model improves the relationship of customers and enterprises. As a result, the enterprise creates the profits from many customers and the customer receives more benefits from the enterprise.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.245-255
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2013
The object of study is to propose a method for grouping R, F, and M in RFM model. Our model uses 6 levels using standard normal distribution. First level is upper 2.5% and second level next 13.5%, third level next 34%, fourth level next 34%, fifth level next 13.5%, sixth level next 2.5%. Values are symmetric and limits are clear. We compare proposed model with traditional 5 level model and 10 level model using NDSL data of KISTI. Proposed model divides most clearly the distribution of the RFM function for all cases of weights, because it uses the distribution of customers. Comparison studies of our model with grouping using cluster analysis and studies on weights of RFM model are needed.
본 연구에서는 응답자들의 라이프스타일을 먼저 몇 개의 요인으로 분석 한 후, 도출된 요인들을 다시 군집분류를 하였다. 추출된 군집들에 따라 인터넷 뱅킹 신뢰성과 인지도 그리고 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용도에 어떤 차이를 보이는지 분석하였고, 전체 군집에서 나온 결과와 어떤 차이를 보이는지 비교 분석 해보았다. 그 결과 라이프스타일에 따라 4개의 군집이 분류되었으며, 군집1을 '적극적 활동형', 군집 2를 '현실적 가족형', 군집 3을 '전통적 보수형', 군집 4를 '소극적 비활동형'으로 명명하였다. 군집들에 따라 신뢰성, 인지도, 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용에 영향을 미치는지에 대한 연구 결과로는 전체군집에서는 소득에만 영향을 받았으나 군집을 세분화하여 세분화된 군집별로 알아본 결과 전체 군집과는 달리 '적극적 활동형'은 신뢰성, '전통적 보수형'과 '소극적 비활동형'은 소득수준, 그리고 현실적 가족형은 아무 영향을 받지 않는 것으로 보아 시장을 세분화 하였을 경우와 세분화 하지 않았을 경우의 연구 결과는 다르다는 결론을 얻어냈으며, 인터넷 뱅킹 활성화에 있어서도 라이프스타일에 따른 고객 세분화는 큰 의미가 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.321-324
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2001
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.278-280
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2000
디지털 경제시대에는 시장의 힘이 고객으로 급속하게 이동하고 있다. 이러한 디지털 경제 시대의 지배 논리가 비즈니스 모델의 핵심인 분야가 전자상거래 분야이며, 기업은 성공을 위해서 고객관계관리를 통한 고객의 로열티 확보에 주력하여야 한다. 기존의 연구는 주로 단일 사업자가 모든 서비스를 제공하는 포탈 사이트형 비즈니스 모델에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 포탈형에서 허브형 비즈니스 모델로 바뀌고 있는 현재의 e-business 추세를 반영한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 단일 사업자를 위한 것이 아닌 허브 사이트형과 같은 차세대 비즈니스 모델에서 사업자들간에 유기적인 정보의 공유와 제공을 통한 고객관계관리에 대해서 살펴보고, 이를 뒷받침하는 정보시스템을 개발하였다. 시스템의 개발과정에서는 다음과 같은 접근방법을 취하였다. 첫째, 고객정보를 공유해 활용할 수 있는 기반을 마련하기 위해 통합 고객데이터베이스를 구축하였다. 둘째, 통합 고객데이터베이스에 분석방법을 적용해 기본적인 고객분류를 하였다. 셋째, 통합 고객데이터베이스가 각 회원사의 백 오피스 시스템 즉 MIS와 통합되고, 통합된 고객정보와 기본적인 고객성향 분석을 토대로 각 회원사마다 독특한 방식으로 고객에 대한 전략적 세분화를 하도록 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.63-64
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2016
고객만족 활성화를 위한 노력의 하나로 NPS 기반의 심층 VOC를 수집하여 프로세스 기반의 프레임워크 전략을 제안한다. 기존의 고객 Segmentation 방식은 조사 대상 전체의 응답자 특성을 기반으로 한 방식이다. 이 번의 제안한 전략 프레임워크는 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. 본 논문에서는 KISTI의 과학기술정보 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 2,500여 명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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