• Journal of Distribution Research
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• v.15 no.4
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• pp.21-60
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• 2010

In recent retail environments, multichannel customer management increasingly has been considered a key element of successful CRM. Although customer's multichannel usage is believed to be potential cause of customer loyalty, the theoretical explanation about this causal relationship still remains unexamined and unanswered. In this paper, the authors present a systematic framework to test the postulated "multichannel usage-shopping experience-customer satisfaction" chain. To this end, we examine that the two core components of shopping experience(convenience and enjoyment) is a mediator of the direct causality of multichannel usage(based on both information search and product purchase stage) on customer satisfaction. Moreover, the authors examine that two types of customer-firm relationship characteristics(relationship age and purchase frequency) is a moderator of the multichannel usage-shopping experience relationship. Using integrating data with survey and customer database of multichannel retail company, the authors empirically test and substantiate shopping experience's mediating role in the multichannel usage-customer satisfaction relationship and customer-firm relationship characteristics' moderating role in the multichannel usage-customer experience relationship. These results suggest that multichannel retailers should deliver favorable shopping experience for building customer satisfaction and differentiate shopping experience according to customer-firm relationship characteristics.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.3
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• pp.57-69
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• 2023

Early morning delivery possesses distinct characteristics that differentiate it from standard delivery services. This service typically involves delivering products to customers during the early morning hours, primarily before 7 AM. While online early morning delivery offers various advantages from a customer perspective, it also presents challenges that sellers and online shopping companies need to overcome. The early morning delivery market is experiencing significant growth in the online food retail sector, incorporating both PC-based online shopping and mobile shopping. The objective of this research is to identify the factors influencing customer satisfaction and the intention to reuse in the context of early morning delivery for online shopping. To model the online shopping environment with early morning delivery, independent factors were categorized into three types: System Properties, Product Characteristics, and Delivery Characteristics. This study examined the relationships among these three independent factors, the mediating factor of customer satisfaction, and the dependent variable of the intention to reuse. To conduct this research, empirical validation of the research hypotheses was carried out using the final dataset for analysis. Within this study, the previously explored System Properties, Product Characteristics, and Delivery Characteristics were established. Summarizing the findings of the analysis, it was discovered that System Properties and Product Characteristics played a significant role in determining the quality of early morning delivery services for online shopping. While product diversity and convenience had a positive impact, it is noteworthy that Delivery Characteristics did not influence customer satisfaction. Consequently, it can be concluded that there is no effect on the intention to reuse.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.6
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• pp.611-620
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• 2018

With the revitalization of alley market area becoming a major goal of the urban regeneration project, an understanding on customer characteristics that affect the sales of alley market areas is needed. As spatial heterogeneity appears to exist in alley market areas, the use of GWR (Geographically Weighted Regression) is required as an alternative to OLS (Ordinary Least Squares) regression. This study analyzes effects of customer characteristics on sales of 1007 alley market areas in Seoul. Comparing R squared and AICc, results show that GWR is better than OLS regression. According to OLS regression, the ratio of female, the ratio of 40's and 50's, the number of employees, the opening rate of establishment, the density of building and the size of alley market area have positive effects on sales, while the ratio of 20's and 30's, the distance of bus stop and that of subway station have negative effects. As a result of comparing local regression coefficients of geographically weighted regression analysis, the ratio of female customers has the greatest effect on the northwestern region, followed by the southwestern region, the central region and the northeastern region. The ratio of 20's and 30's and that of 40's and 50's effect on the southeastern and northeastern regions, and then the southwestern region. It is expected that this study will help to identify marketing target for each alley market area.

• Korean Business Review
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• v.20 no.2
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• pp.105-118
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• 2007

Recommender system is the tool for E-commerce company based on the internet for increasing their sales ratio in the market. Recommender system suggests the list of items which night be wanted by customers. This list generated by the result of customers' preference prediction through the prediction algorithm automatically. Recommender system will be able to offer not only the important information for marketing strategy but also reduce the cost of customers' information retrieval trough the analysis of customers' purchase patterns and features. But there are several problems like as the extension of the users and items scales and if the recommendation to customers generated by unreliable recommender system makes the customer royalty to the system to weaken. In this study, we propose the criterion for pre-evaluation on the prediction performance only using the preference ratings on the items which are rated by customers before prediction process and we study the features of customers who are classified through this classification criterion.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.4
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• pp.126-151
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• 1999

고객만족 개념의 연구 초기에서는 고객만족 개념을 인지적 반응, 정서적 반응 등 포괄적으로 정의하고 있으나, 지금까지도 만족이란 구성개념의 세부적 기술(specification of the construct)이 제대로 이루어지지 않았다. 고객만족에 관한 초기연구 이후 이론의 정교화가 점진적으로 이루어지기 시작하면서 고객만족의 개념은 "충족상태가 유쾌한 수준에서 제공되거나, 제공되었는가에 대한 판단"으로 정의됨으로써 만족이란 개념을 보다 구체적인 수준에서 설명하고 있다. 그러나, 이러한 정의에서도 고객만족의 본질적인 특성이 무엇인가는 명확하게 기술되지 않고 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시되고 있는 고객만족의 개념적 정의(conceptual definition)와 조작적 정의를 비판적으로 검토하여 고객만족 개념을 재정립하고 향후 연구와 활용을 위한 명제를 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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• 2004.05a
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• pp.67-67
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• 2004

본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 고객서비스 유형중, 제품관련 서비스와 사이트관련 서비스의 요인들을 고찰해보고, 각 서비스 요인별 고객만족도의 인구통계적 특성에 따른 차이를 알아봄으로써, 인터넷 쇼핑몰의 활성화 및 고객만족도 향상에 필요한 정보를 얻고자 하였다. (중략)

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.12-12
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• 2001

정보기술을 바탕으로 전자상거래의 규모는 빠르게 늘어가고 있다. 본 연구에서는 종합쇼핑몰의 성격을 띠는 사이버 쇼핑몰의 고객과 구매 고객의 특성 등을 살펴보고 의사결정나무를 이용한 이탈고객의 분류, 쇼핑몰에 등록된 상품군과 인구특성적인 변수들간의 대응분석을 실시하여 쇼핑몰에 대한 인식을 제고한다.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.6
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• pp.127-142
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• 2000

오늘 날 외식업체는 고객욕구의 파악에 있어 고객만족에 영향을 미치는 요인에 대한 보다 세심한 배려를 기울이기 보다는 서비스기업이 가지는 모방성의 특성에 따라 표면적인 측면을 기준으로 신제품 개발과 서비스제공으로 경쟁력을 갖추려 하고 있다. 따라서 인적자원에 의한 의존도가 매우 높은 외식업체의 특성상 서비스 제공자의 의도 와는 달리 고객의 입장에서 불만족의 요인은 언제나 발생할 수 있는 가능성에 노출된 상 태에서 그러한 상황에 대처노력이 고객만족에 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 연구는 향후 외식업체의 경쟁력 강화에 많은 시사점을 제시할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구의 목적은 앞에서 제기한 문제의식을 바탕으로 외식업체의 서비스품질과 고객 만족의 관계에서 상황대처요인의 역할을 규명하는데 있다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 일반적인 서비스 품질속성에 부정적인 생각을 가지고 있다고 하더라도 불만족요인에 대한 상황대처요인에 의해 전반적인 만족을 느낀다는 것이다. 특히 상황대처요인 가운데 대응의지가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이를 두고 볼 때 외식업체에서는 고객만족을 위해 대응의지 제고방안을 강구해야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.60-62
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• 2000

인터넷의 활성화로 많은 사람들이 인터넷을 이용하고 이에 따라 인터넷을 이용한 서비스도 홍수를 이루고 있다. 이에 따라 인터넷을 상업적 목적으로 사용하는 서비스도 증가하고 있다. 그러나 많은 인터넷 서비스들이 고객들에게 획일적이고 일률적인 서비스만을 제공한다. 각각의 고객에게 취향과 관심분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요로 한다. 각 고객에게 1대 1로 차별화 된 service를 제공하기 위해서 먼저 각 고객을 구별하고 그 고객의 취향과 관심분야의 파악을 위해서 인터넷에서의 행동을 관찰한다. 또한 고객의 관리를 위해 고객을 필요에 따라 그룹화하고, 고객과 직접 접촉을 통해 고객 정보를 파악할 수도 있다. 파악된 고객 정보의 효율적 저장과 분석을 위해서 decision tree를 이용해 학습을 한다. 고객의 행동의 특성상 incremental한 학습 알고리즘을 사용하며 고객의 선호도를 이용한 decision tree를 이용한다. 학습된 결과를 이용해서 1대 1 서비스를 제공함으로써 고객에서 편리성을 제공하고 서비스에 대한 친밀감과 고객의 흥미를 유발할 수 있다.

• 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.