This study on the lifestyle of senior citizens measured how slection criteria affects franchise restaurant selection. Word of mouth was determined not to have a negative effect between senior citizen lifestyle and franchise restaurant selection. First, the lifestyle of senior citizens were categorized into 4 sub-variables-extroverted, open, progressive, and future-oriented -. It identified information about the properties of the choice variables franchise restaurants positively influence on the all relationships .Second, the mediating effect of word of mouth was verified form the realtionships.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.1
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pp.65-79
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2019
Museum management has been centered on curated exhibitions. Today, however, visitor-tailored exhibitions are all the rage, and various ICT-based services such as museum app's and exhibition explanation through QR code are being provided. To this trend, research on museum services using smartphones and SNS has been conducted. But there have been few studies of technical influence on the museum service satisfaction factors. This study, therefore, attempted to identify and classify the satisfaction factors of museum services with Kano model which explains service quality attributes. Samples from South Korea and Austria were analyzed There was a significant gap in quality factors according to cultural differences and a notable difference in perceived quality even for the factors in the same dimension. It implies that cultural differences need to be taken into account for the priority of museum services.
Recently, as the importance of warehouses has increased, much efforts are being made to improve the picking process in order to cope with a small amount of high frequency and fast delivery. This study proposes an algorithm to assign orders to pickers in the situation where Single Order Picking policy is used. This algorithm utilizes five attributes related to picking such as picking processing time, elapsed time after receipt of order, inspection/packing workstation situation, picker error, customer importance. A measure of urgency is introduced so that the units of measure for each attribute are the same. The higher the urgency, the higher the allocation priority. In the proposed algorithm, the allocation policy can be flexibly adjusted according to the operational goal of the picking system by changing the weight of each attribute. Simulation experiments were performed on a hypothetical small logistics warehouse. The results showed excellent performance in terms of system throughput and flow time.
Global platforms such as Netflix, Amazon, and YouTube have developed a precise recommendation system based on various information from large set of customers and many of the items recommended here are leading to actual purchases. In this paper, a cluster analysis was conducted according to the attribute of the content, expecting that there would be a difference in user preferences according to the attribute of the recommended content. Gower distance was used for use regardless of the type of variables. In this paper, using the data of movie rating site 'The Movie Dataset', the users were grouped hierarchically and recommended movies based on genre, director and actor variables. To evaluate the recommended systems proposed, user group was divided into train set and test set to examine the precision. The results showed that proposed algorithms have far higher precision than UBCF.
The purpose of this study is to illustrating how the store selection factors affect the customer's satisfaction about the store and the intention of revisit base on the analyzing the store selection factors. At the same time, the difference between the influence on the customer's satisfaction and revisit intention of that in Korea and in China is also compared. Accordingly, through the notional understanding of configuration variables and the investigation of previous research, the Research hypothesis was set and the relevance between the two was inspected. The survey was aimed at the Korean customers who visit the large supermarkets in Korea and Chinese customers who visit the large supermarkets in China. After that, the reliability and validity of the collected data was verified and the research hypothesis was validated by structure equation modeling. The result of this study can by concluded as follows: First, in Korea the customer's satisfaction is showed to be affected by store selection factors, product property, service property and physical environment. Second, in China the customer's satisfaction is showed to be affected by store selection factors, product property, service property and physical environment. Third, in Korea the revisit intention is showed to be affected by customer's satisfaction. Forth, in China the revisit intention is showed to be affected by customer's satisfaction. Fifth, it shows little difference between the store selection factors of the customers visiting large supermarkets in Korea and in China. According to the research results above, the implications can be drawn as the customer's satisfaction of those who visit the large supermarkets may be affected by store selection factors (store property, product property, service property and physical environment). In recent years, more and more overseas large supermarkets are opening in both Korea and China and the competition among each is become more intense day by day. Every larger supermarket is trying their best to refine their store property, product property, service property and physical environment, in order to enhance the customer's satisfaction. The biggest factor that affects the customer's satisfaction and revisit intention in Korea is service property, So that the services requires proper measures and improvement. In China, the factor that affects most on the customer's satisfaction and revisit intention is physical environment. In order to enhance the customer's positive consciousness of stores, the physical environment needs to be well constructed. Lastly, in the compared research between Korea and China, the distribution of survey responders was limited from certain areas. Therefore, the further study can be implemented by more research in various geographical areas and more development in store selection factors.
Purpose: This study was performed to offer some more effective marketing strategies for optical shops on a basis of analyses of what lifestyles influence most on 'store selection' and 'recommendation intention' and of what properties of 'store selection' influence most on 'recommendation intention'. Methods: Questionnaire surveys were conducted from the customers who visited the optical shops in Seoul and northern Gyeonggi-do region from January 1 to June 30, 2014. It was analyzed via utilizing SPSS v.20.0 statistical package program. Results: The results in lifestyle-factors which influence on store selection were arranged in order as follows: 'stability oriented', 'goal oriented', 'cultural activity oriented'. And the results in value-factors which influence on 'recommendation intention' were arranged in order as follows: 'stability oriented', 'health oriented'. The most positive factor for 'recommendation intention' was revealed as 'dealing with customers' among several factors of 'store selection'. Conclusions: Today's marketing activities for customers should be suited for different lifestyles of customers. Customers who have 'stability oriented', 'goal oriented', and 'cultural activity oriented' lifestyles tend to select optical shops in consideration of 21 items when selecting an optical shop. Customers who have 'stability oriented', and 'health oriented' lifestyles have positive influences related to 'recommendation intention'. Also, it is likely for customers to recommend optical shops to others when the factor 'dealing with customers' meets their expectations.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.6
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pp.71-80
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2021
This study is aimed at analyzing the characteristics of each service quality and the requirements of the customers followed by the classification of service quality factors of youth sports clubs by using Kano model. For this purpose, a survey was conducted by targeting on 257 subjects in 10 youth sports clubs in Seoul and Gyeonggi areas and for data processing, Microsoft Office Excel 2016 and SPSS 22.0 were used to carry out Frequency Analysis, Factor Analysis, Reliability Analysis, Kano model Quality Classification, Timko's Customer Satisfaction Coefficient, and the computation and analysis of Public-service Customer Satisfaction Index. The following shows the research findings. First, as a result of using Kano model to classify each item of the service quality factors of the youth sports club through Dualistic Quality Theory Attribution, one-dimensional quality elements resulted in all 22 items of service quality factors of youth sports club. Second, the customer satisfaction coefficient computation result showed that satisfaction coefficient appeared by the order of 'kind response of the instructor,'(0.81), 'attitude of the instructor'(0.80), 'systematic lecture program'(0.76), and 'variety of program)'(0.76) and dissatisfaction coefficient appeared by the order of 'clean and pleasant facility'(-0.79), 'attitude of the instructor'(-0.76), 'kind response of the instructor'(-0.76), 'convenience of parking facility'(-0.73), and 'promptness of business process'(-0.73). Third, the public-service customer satisfaction index placing appeared by the order of the 'attitude of the instructor', 'kind response of the instructor', 'clean and pleasant facility' and 'systematic lecture program'.
Through opinion mining, we can analyze the degree of positive or negative sentiments that customers feel about important entities or attributes in online customer reviews. But, the limit of the opinion mining techniques is to provide only simple functions in analyzing the reviews. In this paper, we proposed novel techniques that can analyze the online customer reviews multi-dimensionally. The novel technique is to modify the existing OLAP techniques so that they can be applied to text data. The novel technique, that is, multi-dimensional analytic model consists of noun, adjective and document axes which are converted into four relational tables in relational database. The multi-dimensional analysis model would be new framework which can converge the existing opinion mining, information summarization and clustering algorithms. In this paper, we implemented the multi-dimensional analysis model and algorithms. we recognized that the system would enable us to analyze the online customer reviews more complexly.
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.
Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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