소셜 커머스에서 정보품질의 중요성에도 불구하고 소셜 커머스가 최근에 등장한 사회적 현상인 관계로 정보품질의 관점에서 심층적인 실증 연구나 학문적 접근이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 커머스 소비자의 만족과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 정보품질에 초점을 맞추어 살펴보고자 한다. 구체적으로 소셜 커머스가 제공하는 상품, 가격, 서비스, 판매자와 관련된 정보품질이 소비자의 만족도와 지속적 이용의도에 미치는 구조적 관계에 대해 확인해 보고자 하는 것이 본 연구의 주요한 목적이다. 연구 결과에 따르면 가격 정보품질을 제외한 상품, 고객서비스, 판매자 정보품질은 소비자의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜 커머스에 대한 소비자의 만족은 지속적 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 지속적으로 발전하는 소셜 커머스 시장에서 소비자 만족을 높이기 위한 전략적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.
소셜커머스에서 어떤 정보를 어떻게 소비자에게 제공하느냐에 소비자 만족이 결정되어지기 때문에 지속적인 구매의사를 가지는 소비자를 확보하기 위해서는 상품 및 서비스 등의 정보품질이 중요한 요소이다. 따라서 소셜커머스를 통한 구매행동을 하는 중국소비자들에 대한 폭넓은 이해를 위해서, 정보품질 관점에서 소셜커머스 만족을 어떻게 높일 것인가에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 소셜커머스가 제공하는 정보품질이 소비자의 만족도에 미치는 영향에 대해 규명하고자 한다. 실증분석을 위해 소셜커머스에서 제품이나 서비스를 구매한 경험이 있는 250명의 소비자를 대상으로 하였고, SPSS 22.0과 AMOS 22.0 통계패키지를 활용하여 연구모형을 검증하였다. 연구 결과에 따르면 가격 정보품질을 제외한 상품 정보품질, 서비스 정보품질, 소셜 정보품질은 소비자의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 빠르게 성장하는 중국 소셜커머스 시장에서 한국기업에게 새로운 시장 기회를 제공할 것으로 기대된다.
세계적으로 빠르게 확산되고 있는 소셜커머스에 대한 이해를 높이기 위해서 품질관리분야에서 많이 사용되고 있는 품질기능전개(QFD) 방법론을 적용하여 소셜커머스에 대한 고객의 요구사항과 서비스 특성을 동시에 고려한 서비스 개선 방안을 제시하고 있다. 이를 위하여 소셜커머스 시장에 대한 분석과 연구를 바탕으로 소셜커머스에 대한 고객의 요구사항을 살펴보고, 품질주택(HOQ)을 이용하여 고객의 요구사항과 서비스 특성간의 관계를 분석하였다. 또한 계층분석과정(AHP)을 이용하여 소셜커머스의 이용 경험이 많은 고객을 대상으로 고객 요구속성의 중요도 평가를 하고, 이를 바탕으로 서비스 특성의 중요도 값을 산출함으로써 계량적인 기법으로 소셜커머스에 대한 이해를 높이고 있다.
본 연구는 호텔기업의 종사원을 연구대상으로 하여, 소셜네트워크서비스(SNS) 품질의 중요도를 분석함으로써 향후 호텔기업 소셜네트워크서비스의 효율성 증대에 기여하고자 함을 목적으로 한다. 선행연구에 의거하여 호텔기업의 SNS 품질요인을 소셜네트워크서비스 정보품질, 시스템품질, 서비스품질, 인터페이스품질, 감성품질 등으로 분류하였다. 계층적 의사결정방법(AHP)을 이용한 실증분석결과에 의하면, 중요도 측정결과로서 감성품질영역이 상대적으로 가장 주요한 요인으로 도출되었으며, 인터페이스품질, 시스템품질, 정보품질, 서비스품질 등의 순으로 중요도가 높은 것으로 나타났다.
최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
최근 SNS(Social Network Service)가 새로운 마케팅 수단으로 인식 되고 있으며, 이를 기반으로 한 새로운 형태의 소셜커머스가 사회적 네트워크로 자리 잡고 있다. 이에 따라 소셜커머스는 새로운 전자상거래 형태로 자리매김하고 있으며 SNS의 확산과 더불어 급성장하고 있어 이에 관한 연구가 매우 필요하다. 따라서 본 연구는 선행문헌에 관한 고찰 결과를 토대로 소셜커머스의 서비스품질을 정보성, 상품다양성, 소통가능성, 반응성, 가격성 등의 다섯 가지 요인을 도출하고 이들이 만족도와 재구매의도에 미치는 영향에 관한 연구모형과 가설을 수립하였다. 연구결과 첫째, 소셜커머스의 서비스품질인 반응성을 제외한 나머지 변수는 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 소셜커서스의 서비스품질인 가격성을 제외한 나머지 변수는 모두 재구매의도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 검증되었다. 셋째, 소설커머스의 만족도가 재구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 소셜커머스의 서비스품질이 만족과 재구매의도에 영향을 미치는 결정 요인들을 분석하여 소셜커머스 이용고객의 만족도와 재구매를 유도할 수 있는 다양한 전략적 시사점을 제시하였다.
최근 들어 사용자들이 직접 저작하고 이를 공유하는 UCC(User Created Content)가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 방대한 UCC를 사용자들에게 효과적으로 제공하기 위하여, 질이 낮은 UCC를 필터링하는 알고리즘이나 UCC의 검색 또는 추천 알고리즘에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 UCC 컨텐츠를 제공할 때 컨텐츠의 품질을 추정할 수 있는 요소로 사용자 신뢰도를 제안한다. 이를 위해 먼저 UCC 컨텐츠 제공 서비스 상에서 사용자 간의 소셜활동을 기반으로 소셜 네트워크를 구축하고, 사용자 신뢰도를 계산하기 위한 소셜 활동 정보를 추출한다. 그리고 소셜 네트워크를 통해 사용자 신뢰도를 계산하며, 다양한 소셜 정보 요소를 적용할 수 있는 확장 가능한 알고리즘을 제안한다.
본 연구의 목적은 항공사 SNS의 지속적인 사용을 유도할 수 있는 방안을 제시하고 새로운 SNS 비즈니스 모델 구축 및 마케팅 전략수립에 유용한 가이드라인을 제시하는 것이다. 세부적으로 항공사 SNS의 정보품질, 관계혜택, 만족 등의 요인 간 영향관계를 분석하였다. 실증분석 결과에 의하면, 항공사 소셜네트워크서비스의 시스템품질과 정보서비스품질은 사회적 혜택, 심리/고객화 혜택, 경제적 혜택에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관계혜택중에서는 사회적 혜택과 심리/고객화 혜택이 고객 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이 연구는 소셜 네트워크 서비스를 대상으로 확장된 기술수용모델을 적용하여 도서관 홍보수단으로서 소셜 네트워크 서비스 가치와 효과성을 실제적으로 확인하였다. 도서관이 도서관 이용자들을 소셜 네트워크 서비스로 유인할 경우에 그 이용자는 도서관의 충성된 고객으로 장기적인 지지를 보이고 있음을 증명하였다. 연구방법으로는 15개의 가설을 설정하고 157명의 유효 응답자의 설문으로 가설을 검증하였다. 검증 결과, 15개의 가설 가운데 3개가 기각되었고 13개의 가설이 채택되었다. 이 가운데 지각된 유용성은 도서관 이용만족도와 도서관 지속이용의도에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였고, 시스템 품질을 비롯하여 정보 품질, 신뢰성, 상호작용성, 주관적 규범 순으로 소셜 네트워크 서비스의 홍보적 가치와 요인을 발견하였다. 즉 이용자는 원하는 정보를 소셜 네트워크 서비스를 통해 발견하였으며 이러한 특성이 이용자 만족에도 영향을 주고, 궁극적으로 도서관 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
최근 다수의 소셜 네트워크가 빠르게 확산되었다. 그 중에서도 소셜 북마킹 시스템은 가장 널리 사용되는 것 중 하나이다. 소셜 북마킹 시스템은 사용자들이 온라인 자원에 태그를 부여해서 공유하고 관리할 수 있는 환경을 제공한다. 소셜 북마킹 시스템에서는 품질향상을 위해 태그와 시간 정보를 반영하여 개인에 특화된 추천을 할 수 있다. 본 논문에서는 가중치와 유사도 측정 과정에서 태그와 시간을 반영한 추천 시스템을 제안하였다. 또한 제안 방법론을 실제 데이터에 적용하였고, 실험결과 태그와 시간 정보를 함께 반영하였을 때 추천 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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