본 연구는 진주지역 소비자들의 약선요리 선택속성이 고객만족과 구매태도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 실증분석을 위해 총 300부의 설문지를 배부하여 252부의 자료를 표본자료로 사용하였으며 자료처리는 SPSS WIN 20.0 통계패키지를 이용하였다. 연구결과 첫째, 약선요리 선택속성은 만족에 유의한 영향을 미칠 것이다의 가설에서는 음식품질, 건강식품, 서비스가 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 약선요리 고객만족은 재방문에 유의한 영향을 미칠 것이다의 가설에서는 고객만족이 재방문에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 약선요리 고객만족은 추천에 유의한 영향을 미칠 것이다의 가설에서는 고객만족이 타인의 추천에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상 본 연구의 결과를 토대로 진주지역 약선요리 전문점들은 건강지향적인 메뉴와 음식품질 및 품격 있는 서비스를 제공하여 자사의 전문성을 고객에게 인지시킬 수 있는 전략을 강화시켜야 할 것이다.
고객들이 지각하는 메뉴선택 속성에 대한 고객만족과 재방문의도 간의 영향 관계 분석을 통하여 현재 소비자층의 특성에 맞는 메뉴의 구성 및 마케팅 전략을 수립하는데 필요한 IMC 활동정보를 제공하고자 하는 연구 결과는 다음과 같다. 이태리 레스토랑의 메뉴선택 속성이 고객만족에서는 제품 품질, 메뉴구성, 물리적 제공은 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이태리 레스토랑의 메뉴선택 속성이 재방문의도에서는 제품 품질과 메뉴구성은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 물리적 제공은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이태리 레스토랑의 IMC 활동은 고객만족에서는 광고, 홍보는 유의적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났고, 인적 판매는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이태리 레스토랑의 IMC 활동은 재방문의도에서는 광고, 홍보는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 인적 판매에는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이태리 레스토랑의 고객만족은 재방문의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
디지털 기술이 산업 전반의 전자상거래 시장에 융합되면서 온라인 거래의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감염병이 확산함에 따라 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보를 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 다양한 정보의 제공은 고객들에게 다양한 선택의 기회를 제공하지만 의사결정에 어려움을 주기도 한다. 추천시스템은 고객의 의사결정에 도움을 줄 수 있으나 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 지능형 추천모형은 총평점 위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대한다.
인간은 외부 자극 중 시각 및 청각 자극으로부터 가장 많은 정보를 받아들이며 감성이 유발된다. 지금까지의 제품 개발 과정에서 디자인은 시각적 이미지에 중점을 두고 제품에 대한 사람의 느낌을 긍정적으로 만들어주는 외형적 심미성을 추구하여 왔다. 그러나 증대하는 고객의 감성욕구를 충족시키기 위해 기존의 시각 단독 자극에 의한 방법은 한계가 있으며, 따라서 두 가지 이상의 자극을 동시에 제공하는 복합자극을 활용함으로써 고객의 감성만족을 극대화하는 제품 디자인이 필요하다. 본 연구는 이미지 스케일에 나타난 대표적은 8가지 색상과 음향을 함께 제시할 때 인간 감성의 변화를 파악하고 두 자극간 상호 관련성을 조사하였다. 실험결과 동일속성의 색상, 음향이 제시될 때 유발되는 감성은 요소자극과 동일한 속성을 따르며 감성크기가 감소하였고, 반대 속성의 자극이 제시될 때 가성 변화 방향은 청각(음향) 방향과 동일하고, 자극의 크기는 상반된 속성에 의해 가성의 상쇄현상을 보여주었다. 또한 피실험자를 정적, 동적인 성격으로 구분하여 분석한 결과 감성 변화에 차이를 보였으며 이 결과를 토대로 다감각 디자인을 위해 감성의 개인성도 고려해야 함을 알 수 있었다.
본 연구는 전시회를 참관하는 참관객의 전시서비스 속성이 고객만족, 재참관의사, 추천의사에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 연구의 목적을 달성항기 위해 2007 서울 모터쇼를 관람하기 위해 KINTEX를 방문한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하여 실증분석을 실시하였다. 그 결과는 첫째, 정보서비스는 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 편의서비스는 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 홍보서비스는 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 재참관의사, 추천의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 전시산업의 마케팅 전략 수립을 하는데 유용한 할 것으로 여겨진다.
본 연구는 커피전문점에 종사하는 바리스타의 직무속성이 고객들이 바리스타에 대해 느끼게 되는 러브마크에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이러한 러브마크가 궁극적으로 브랜드 충성도에 영향을 미칠 수 있는지를 검증하고자 한다. 또한 본 연구는 바리스타의 직무속성이 고객들이 지각하는 바리스타에 대한 러브마크를 향상시켜 결국은 점포나 브랜드에 대한 충성도로 까지 이어질 수 있음을 시사하고, 로컬 및 내셔널 커피전문점에서 이를 비교하여 커피시장에 기여할 수 있는 실무적 시사점을 제시하는 데 그 목적을 두고 있다. 연구결과, 우선, 바리스타 직무속성인 전문성, 상호작용성, 서비스 지향성은 러브마크의 사랑차원 속성인 감각, 신비감, 친밀감에 대부분 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 단, 전문성과 서비스 지향성이 친밀감에 미치는 영향과 그에 관한 가설은 기각되었다. 이는 실제 현상적으로 볼 때, 고객의 입장에서 바리스타의 전문성이 높다는 것은 고객과의 동질성이 떨어진다는 것을 의미한다고 해석할 수 있었으며, 단순히 바리스타가 고객에 대해 서비스 지향적으로 대하는 것만으로는 친밀감의 형성이 어려울 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 러브마크의 사랑차원인 감각, 신비감, 친밀감이 러브마크의 존경차원의 일부인 성과에 미치는 영향은 모두 유의한 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 러브마크의 존경차원 변수들 간의 구조적인 관계 역시 모두 유의한 정(+)의 관계가 확인되었다. 마지막으로 러브마크의 존경차원 변수들인 성과, 평판, 신뢰는 브랜드 충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
본 논문은 고객만족도 조사가 지니고 있는 현실적인 문제점의 개선 방법에 관한 탐색적 연구다. 고객만족도 수준이 높아질수록 만족고객의 비율이 높아지는 것은 당연한 현상이라 할 수 있는데, 실제 조사 측면에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 두드러져, 데이터 분석의 구조적 한계와 함께 고객만족 개선안 도출의 유용성이 낮아지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 만족고객을 재분류를 위한 3가지 방법인 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법을 사례연구를 통하여 서로 비교분석하였다. 사례연구결과, 본 연구결과는 향후 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 자료로 활용되리라 기대한다.
자동검침 데이터를 이용하여 고객의 가상 부하패턴을 생성하고 회선 및 구간의 부하를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 산업분류 별 평균 부하패턴을 이용하는 방법과 고객의 부하 형태 인덱스를 이용한 방법의 문제점을 살펴보고, 이를 개선하기 위한 방법으로 고객의 속성정보를 이용하여 고객을 분류하는 방법을 제안하였다.
전자상거래의 급속한 발달로 인하여 많은 상품이 거래가 되로 있다. 기업은 상품들 가운데서 적절한 상품을 고객에게 추천하기 위해서 추천시스템을 개발을 하였다. 그러나 사용자와 고객의 수가 급증하면서 추천을 위해서 많은 시간과 비용이 들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 확장성의 문제점을 해결하기 위해서 속성추출방법을 추천시스템에 적용하여 추천의 시간을 단축하여 확장성의 문제를 해결하고자 개선된 추천시스템을 개발했다. 개선된 추천시스템의 추천속도는 기존의 추천시스템에 비하여 빠른 추천이 가능하게 되었다. 이로 인해 확장성의 문제를 해결할 수 있게 되었다.
고객만족도 수준이 높아질수록 만족고객의 비율이 높아지는 것은 당연한 현상이라 할 수 있는데, 실제 조사 측면에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 두드러져, 데이터 분석의 구조적 한계와 함께 고객만족 개선안 도출의 유용성이 낮아지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존의 고객만족도 조사에서 사용한 단일차원이 아닌, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하여 고객 재분류 방법을 제안하였다. 제안 모델을 적용한 결과 만족과 관련된 속성과 불만족에 관련된 속성이 별개이고, 만족요인과 불만족 요인의 역할과 기능이 다르게 작용하고 있음을 확인하였다. 이를 통해 고객 재분류를 통하여 고객 만족을 최대화하고 동시에 고객 불만족 발생을 억제할 수 있어서 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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