• 제목/요약/키워드: 패션리테일링

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패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력(FaRSTA) 모델 개발에 대한 연구 -다속성 간접평가법 활용- (Development of Fashion Retailing Store Type Attractiveness (FaRSTA) -Indirect Estimates Approach with Multiple Scale Items-)

  • 박진제;이진화
    • 한국의류학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.76-89
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    • 2013
  • The exploration of the interaction effect among the components of attractiveness is impossible; therefore, this study uses an indirect estimates approach with multiple scale items that can measure the interaction effect among the components of attractiveness to solve the problem of direct estimates. Previous studies focused on intra-store type competition as their subjects; subsequently, this study dealt with intra-store type competition as well as inter-store type competition in the competing and selecting activities among fashion retailing stores with different business models (such as department stores, road brand stores, discount stores, outlets and internet shopping malls). This study suggests a generalized model for shopping attractiveness of stores and proposes a fashion retailing store type attractiveness (FaRSTA) model instead of a simple relative importance between store selection standards.

패션 브랜드의 온라인 커뮤니티 구성요소와 현황조사

  • 장유정;박재옥;이규혜
    • 복식문화학회:학술대회논문집
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    • 복식문화학회 2003년도 추계학술발표대회
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    • pp.104-106
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    • 2003
  • 현대사회는 정보의 디지털화와 컴퓨터의 급속한 보급으로 인한 네트워크 환경의 발전으로 사이버 사회로의 전환과정을 거치고 있다. 인터넷이라는 새로운 매체의 등장은 단순히 객체간에 시공을 초월한 정보전달뿐 아니라 비즈니스의 방식에도 매우 큰 변화를 가져오고 있다. 이미 인터넷을 통한 무점포 판매방식은 기존의 리테일링 개념에 혁명적인 변화를 가져오고 있고 인터넷을 통한 정보교류는 고객과의 접촉방법, 고객에 대한 정보수집 등의 과정에서 저렴한 비용으로 효과적인 마케팅을 수행할 수 있게 하고 있다. (중략)

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빅데이터와 인공지능을 중심으로 한 패션산업의 동향 (Trends of Big Data and Artificial Intelligence in the Fashion Industry)

  • 김지은;이진화
    • 한국의류학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.148-158
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    • 2018
  • This study analyzes recent trends in fashion retailing instigated by the fourth industrial revolution and approaches the trends in terms of the convergence of big data and artificial intelligence. The findings are as below. First, companies like 'Edited' and 'Stylumia' offer solutions that support the strategic decisions of fashion brands and fashion retailers by analyzing big data using artificial intelligence. Second, the convergence of big data and artificial intelligence scales personalized service on the web as examples of 'Coded Couture', 'StitchFix', and 'Thread'. Third, the insights gained from artificial intelligence and big data help create new fashion retailing platforms such as 'Botshop' and 'Lyst'. Last, artificial intelligence and big data assist with design. 'Ivyrevel' designs digital fashion, assisted by a macroscopic perspective on fashion trends, market and consumers through the analysis of big data. The Fourth Industrial Revolution brings changes across all industries that will likely accelerate. The fashion industry is also undergoing many changes with advancements in scientific technology. The convergence of big data and artificial intelligence will play a key role in the future of fast-moving industry like fashion, where fickle tastes of consumers are the main drivers.

온라인 쇼핑의 데이터 융합 기반 사이즈 추천 서비스: 서비스 품질, 정보 신뢰, 고객 만족의 구매 의도에 대한 역할 (Size Recommendation Technology Convergence in e-Shopping: Roles of Service Quality Information Credibility and Satisfaction on Purchase Intention)

  • 김지은
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.7-17
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    • 2021
  • 본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.

옴니채널 리테일링에서 패션 제품 소비자의 인식 및 행동 특성 탐구 (A Study on the Consumers' Perceptions and Behavioral Characteristics toward Fashion Products in Omni-channel Retailing)

  • 김윤정;이유리
    • 한국의류학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.170-183
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    • 2017
  • The rapid growth of digital consumption has significantly changed the shopping behavior of consumers. The consumption paradigm is changing; subsequently, an omni-channel has been introduced that empowers consumers to interact with firms through a myriad of touch points in multiple channels. This study is to understand the perceptions and behavioral characteristics of consumers in the purchase process (e.g., information search and purchase phase). A qualitative method was adopted for this study and data were collected through semi-structured in-depth interviews with 15 omni-channel consumers. The results of this study were as follows. At the information search stage, consistency was the most important consideration for consumers who also wanted to retain channel-specific benefits. Consumers also searched for differentiated information among distribution channels. At the purchase stage, participants choose a shopping channel according to shopping values. They utilized newly introduced services (e.g., "online purchase, offline pick-up", FinTech) that combine retail channels. Our findings provide significance in managing omni-channel services. First, it is recommended that fashion retailers provide seamlessly integrated experience to consumer and adopt a consumer-centered channel choice strategy. Second, fashion retailers must maintain a constant attitude toward shopping experience to fashion, such as shopping enjoyment and exclusiveness.