본 논문에서는 중국 최대의 온라인 쇼핑몰로 자리매김한 타오바오를 대상으로 구매후기가 구매자의 구매의사결정에 어떠한 영향을 주는지를 밝히고자 연구하였다. 본 논문에서는 구매후기 내용특성, 구매후기 제공자특성, 구매자 특성이라는 세 가지 차원을 중심으로 구매자의 구매후기 수용에 영향을 미치는 주요 선행요인들을 도출하였다. 타오바오에서 제품을 구매한 경험을 가진 구매자들을 대상으로 데이터를 수집하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 구매후기 충분성과 구매후기 선명성은 모두 고객후기 수용에 통계적으로 비유의적으로 나타났다. 둘째, 구매후기 제공자 신뢰성과 구매후기 제공자 유사성은 모두 고객후기 수용을 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, 구매자 특성 차원에 속하는 사전지식과 관여도는 모두 고객후기 수용을 증가시키는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로, 고객후기 수용은 구매자의 구매의도를 상당히 증가시키는 것으로 나타났다. 본 논문은 중국시장에 진출하고자 하는 쇼핑몰 이해당사자에게 구매후기 관리의 중요성을 알리고 관리방안을 제시하고 있다.
본 연구는 온라인 쇼핑몰에서의 고객서비스 요인이 구매후기 댓글고객의 구전에 따라 소비자의 구매와 재 구매에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대하여 실증 분석을 통하여 규명하고자 하였다. 분석결과는 다음 두 가지로 설명된다. 첫째, 온라인 쇼핑몰 고객서비스 요인에 따른 소비자의 구매 및 재 구매 중 오프라인에 대한 강매로부터의 회피와 구매의 편의성을 추구하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 활용한 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 영향보다는 방문한 쇼핑몰의 명성이나 보안의 믿음성, 신속한 제품 검색 등의 확신성과 반응성이 온라인 구매자의 결정 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 쇼핑몰의 인지도 향상과 보안시스템 구축, 검색엔진 개발이 온라인 쇼핑몰의 전략적인 요소임을 시사하고 있다. 둘째, 온라인 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 구전 요인을 높게 인식하고 있으며, 재구매자의 경우는 구전의 긍정적인 조절역할에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이는 구매경험의 준거(Reference)가 작용하는 것으로 사료된다.
본 연구는 온라인상에 남겨진 호텔이용후기에 대해 질적내용분석을 실시하여, 호텔이용자들이 지각한 고객가치의 차원에 대해 살펴보았다. 한국관광공사의 우수 호텔 브랜드인 베니키아 호텔가운데 의도적 표집방법에 의해 행정구역을 기준으로 하여 온라인 후기가 남겨진 10개소를 선정, 연구를 진행했다. 그 결과, 베니키아 호텔이용자들이 지각한 주된 고객가치로는 기능적 가치, 정서적 가치, 가격대비 가치, 인식적 가치, 조건적 가치가 있음을 확인했고 사회적 가치인식은 전혀 발현되지 않았다. 기능적 가치는 호텔이 응당 갖추어야할 기본적인 기능에 대한 평가였고 정서적 가치는 주로 이에 맞물려 생성되었다. 가격대비 가치는 고객이 지불한 비용대비 전체적인 경험의 질에 따른 가치인식이었다. 기존의 호텔고객가치 연구와는 달리, 본 연구는 식당 음식품질의 중요성, 호텔 주변 환경의 매력성도 호텔이용자의 경험에 관여하는 주요 요소임을 확인할 수 있었고, 질적내용분석방법을 통해 실제 고객들의 호텔이용경험에 대한 그 내면을 살필 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 정보교류와 의사소통을 활발히 전개하여 사용자혁신 (User Innovation)을 촉진하는 사례들과 이와 관련된 현안 이슈들, 그리고 기업의 사용자혁신 활용 전략을 다루고 있다. 특히 인터넷의 보급과 확산을 통해 사용자들이 온라인 커뮤니티를 형성하고 상호 교류할 수 있는 장이 마련되어 사용자혁신이 더욱 활성화 될 수 있으므로, 휴대기기 산업에서 이러한 사례를 발굴하여 분석하였다. 특히 본 연구에서는 MP3 플레이어 산업에서 기업이 온라인 커뮤니티를 통해 고객정보를 어떻게 획득/처리/활용하는지, 그리고 스마트폰인 블랙잭 제품에서 어떤 과정을 통해 사용자혁신이 이루어지는 지를 사례연구 하였다. 본 연구의 결과는 1)온라인 커뮤니티에서 사용자의 역할과 (정보공유, 아이디어 창출, 문제해결, 정보취합, 제품테스트, 사용의견 제시, 제품홍보 등) 기업의 대응전략, 2)기업과 고객간 커뮤니케이션 패턴 (질문/불평/사용후기 및 피드백/시제품/공지 등) 특성, 3)온라인 커뮤니티 내에서 사용자간 커뮤니케이션 패턴과 현안, 4)온라인 커뮤니티 활성화를 통한 신제품개발 촉진방안 등으로 구분하여 제시되었다. 마지막으로 이러한 사용자혁신 사례를 바탕으로, 사용자혁신을 촉진하고 신제품개발과정에서 사용자의 참여를 강화할 수 있는 정책적 함의를 정리하였다. 특히 개방형 혁신이 강조되는 상황에서 사용자혁신은 개방형 혁신의 한 형태도서도 의미가 있으며, 향후 더 많은 사례연구와 실증분석이 요구된다.
정보통신기술의 발달로 온라인 시장에서 제공되는 영화상품의 정보콘텐츠는 고객의 구매의사결정에 많은 영향을 미치고 있다. 본 논문의 목적은 정보콘텐츠의 내용이 영화상품 구매고객의 정보서비스만족도와 구매의도에 어떠한 영향을 주며, 이러한 영향이 영화상품에 대한 고객관여도에 따라 어떻게 변화하는지를 실증분석을 통해 밝히는데 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인에서 제공되는 정보콘텐츠의 정보서 비스만족도는 관람정보(시간, 장소, 가격, 구매방법)보다는 내용정보(줄거리, 배우, 관람후기)가 고객관여도 수준에 관계없이 유의적 영향을 미친다. 둘째, 고객의 온라인구매의도에는 관람정보와 내용정보 모두 영향을 미친다. 고객관여도가 낮은 경우는 관람정보가, 높은 경우에는 내용정보가 유의적 영향을 미치는 것으로 나타나 조절효과를 보여주었다. 셋째, 정보서비스만족도는 고객관여도의 수준과 상관없이 온라인구매의도에 강력한 영향을 준다. 결국, 고객의 만족도를 높이기 위해서 내용정보의 다양성과 품질 제고가 필요하며 온라인구매의도를 높이기 위해서는 내용정보와 더불어 관람정보의 개선도 필요하다는 것을 보여주었다. 이러한 연구 결과는 영화상품의 온라인구매사이트를 통한 마케팅전략 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
온라인에서 제품을 고르고 실질적인 구매는 오프라인에서 이루어지는 역 쇼루밍이 급격히 늘고 있다. 역 쇼루밍이 늘고 있다는 것은 이미지와 설명을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 사용자 분석에 한계가 있음을 의미한다. 따라서 대형 온라인 쇼핑몰은 고객 맞춤형 쇼핑정보를 제공하고 있으나, 단순히 고객이 검색하거나 구매한 상품을 나열하여 제공하여 준다. 따라서 사용자의 다양한 요구를 분석하고 적용할 수 있는 온라인 쇼핑몰이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 니즈분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 정의 모듈과 후기 분석 모듈로 구성되어 있다. 전자는 두 개의 상품을 지정하고 개인별 사용자 선호도를 수집하며, 후자는 저장된 데이터베이스 사전을 이용하여 구매 상품의 후기를 분석한다. 구현된 시스템은 개별 사용자의 요구를 충족하는 상품을 추천할 수 있음을 보였다.
다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.
추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.
This study identified the types of motives for reading consumer reviews of apparel products for online stores and classified shoppers into the groups based on motives. Data were collected from eleven Korean women by a focus group interview and from 313 females by an online survey. Respondents were in their 20s' and 30s' with significant experience reading consumer reviews of apparel products for online stores. The seven motives found by interviews were reduced to four types of motives by factor analysis: Right product choice and judgment of product value, risk reduction, saving time and money, and fun/killing time. The motive for the right product choice and judgment of product value was the highest and the motive for fun/killing time was the lowest. Consumers were classified into four groups based on motives: Utilitarian shoppers (25.8%), shopping-task oriented shoppers (36.8%), multiple-motive shoppers (19.7%), and moderate-motive shoppers (17.7%). There were significant differences among age groups and the amount of reading reviews posted on a product and the duration of reading reviews for online stores. In addition, managerial implications were developed.
Purpose With the increasing number of foreign travelers visiting Korea, it is a heavy question to evaluate service quality of typical domestic hotel companies. Our research aims to evaluate service quality of domestic hotels in Korea from the perspective of foreign travelers in order to provide the quality improvements that call attention for the hotel management. Design/Methodology/Approach In this paper, topics of sentiment followed Lodging Quality Index(LQI) dimensions classifying lodging service quality appropriately. Also, we employed word2vec algorithm which calculates similarity and affinity among the vocabularies accurately. To calculate sentiment of each dimension, we adopted scores from SentiWordNet. Findings From the result, we found the number of foreign travelers particularly satisfied with cleanliness, politeness, and problem solving skills. In contrast, it has also been found out that both promptness of services and efficiency of communication do not fulfill the requirements of travelers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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