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Hourglass 기반 공공도입연계형 국가연구개발사업 성과평가 프레임워크 제안: 빅데이터 기반 인공지능 도시계획 기술개발 사업 사례를 바탕으로 (Proposal for the Hourglass-based Public Adoption-Linked National R&D Project Performance Evaluation Framework)

  • 이승하;김대환;정광식;박건철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.31-39
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    • 2023
  • 본 연구의 목표는 통합형 국가연구개발 사업에서 정보화사업, 공공조달 등 공공수요 기반의 상용화로 연계되는 복잡한 형태의 사업성과를 측정하고 관리하기 위한 과학적이고 효율적인 성과평가 프레임워크를 제안하는데 있다. 다수의 연구기관이 참여하여 하나의 최종성과물을 이루는 통합형 국가연구개발사업과 사업의 결과물이 수요기반의 실증 및 상용화까지 이루어지는 사업의 경우, 연구개발사업을 구성하는 세부과제의 단기적 산출물을 바탕으로 성과를 평가하는 기존의 평가체계로는 통합적 연구성과물에 대한 중장기적 효과와 실용성을 평가하기에는 한계가 있다. 더욱이 국가연구개발사업의 패러다임이 효율성을 중시하는 임무중심으로 변화함에 따라, 국가연구개발과제의 성과평가도 결과의 효과와 실용성을 중심으로 변화해야 할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 Hourglass 모델을 활용하여 각 국가연구개발과제의 성과가 단순한 단기적 산출을 넘어, 실제 그 효과성 등 실용적 관점에서 완성도를 평가하기 위한 구조적 관점의 성과평가 프레임을 제시한다. 이는 연구개발과제의 구조에 따라 Tool-System-Service-Effect로 이어지는 하향식(Top-down) 및 상향식(Bottom-up) 접근을 연계한 통합적 프레임이라 할 수 있다. 제시된 세부 평가지표와 성과평가 프레임을 실제 국가연구개발사업에 적용함으로써 지표의 타당성과 제안된 성과평가 프레임의 효용성을 검증하였으며, 이러한 결과는 향후 효율성을 강조하는 국가연구개발사업의 성과평가 체계에 대한 학술적, 정책적, 산업적 시사점을 제시할 것으로 기대된다.

융합형 뉴미디어 광고의 시장세분화 연구: 소비자 주관성에 근거한 해석적 관점에서 (Market Segmentation of Converging New Media Advertising: The Interpretative Approach Based on Consumer Subjectivity)

  • 서경진;황진하;정장훈;김기연
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.91-102
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 IT와 광고 산업 간의 융합형 이머징(emerging) 디지털 광고물에 대한 소비자 유형화 연구를 수행하여, 비즈니스 마케팅 관점에서 관련 시장 세분화 전략 수집에 필요한 소비자 특성에 관해 이론적 정의를 제시하는 것이다. 이를 위해, 응답자 내면의 주관적 사고체계, 선호, 의견, 인지 등을 해석하여 새로운 이론을 발견해가는 정성적 관점의 주관성 연구인 Q방법론을 적용하여 분석하였다. 이 방법론은 가설 검증을 추구하는 기존의 정량적(또는 실증적) 연구와 비교할 때, 연구자가 제시하는 조작적 정의(가설)에 의존하지 않고 객관적으로 응답자의 진술만을 전적으로 반영하는 해석적 연구를 추구한다. 이런 이유로, Q연구는 신규 서비스의 초기 시장형성 단계에서 나타나는 실제적인 소비자 유형을 심도 있게 분석하여, 선행연구로서 소비자 행동 특성을 이론화 하는데 적합하다. 본 연구는 철저한 문헌연구와 인터뷰를 통해 30개의 'IT 통합형 디지털 광고 종류(Q샘플)'를 추출하고, 이에 대한 40명의 응답자(P샘플) 개인별 Q소팅 조사 자료를 분석하여 결과적으로 총 4개의 소비자 유형을 발견하였다. 그리고 세분화 된 각 집단의 고유한 특성을 해석하여, '멀티채널 디지털 광고 추구형', '감성적광고추구형', '뉴미디어 광고 추구형', 'Web 2.0 광고 추구형'으로 명명하였다. 본 연구의 분석 결과는 이머징 디지털 광고 산업을 주제로 한 학술 및 산업적 연구의 선행 연구로서, R&D, 마케팅 프로그램 및 광고 크리에이티브 전략, 관련 정책을 계획하는 분야 등 기초 연구로서 활용 가치를 기대할 수 있다.

계층적 군집화 기반 Re-ID를 활용한 객체별 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템 (Video Analysis System for Action and Emotion Detection by Object with Hierarchical Clustering based Re-ID)

  • 이상현;양성훈;오승진;강진범
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.89-106
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    • 2022
  • 최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 (Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies)

  • 최은주;이준영;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.27-65
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    • 2020
  • 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

공간정보기반 클러스터링을 이용한 초고속인터넷 결합유형별 해지의 지역별 특성연구 (A Study on the Regional Characteristics of Broadband Internet Termination by Coupling Type using Spatial Information based Clustering)

  • 박장혁;박상언;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.45-67
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    • 2017
  • "2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.

비즈니스 모델 혁신 프레임워크 기반의 액셀러레이터 투자결정요인 실증 분석 (Empirical Analysis of Accelerator Investment Determinants Based on Business Model Innovation Framework)

  • 정문수;김은희
    • 벤처창업연구
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    • 제18권1호
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    • pp.253-270
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    • 2023
  • 스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로써 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목을 받고 있는 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 연구는 점점 확대되고 있다. 그러나 선행 연구들은 초기 단계로 투자결정요인 개발 시 이론적 기반을 갖추지 못한 상황으로 유사 투자자인 엔젤투자자나 벤처캐피탈의 투자결정요인을 사용하고 있으며 실증연구를 통해 중요도와 우선순위를 분석하는 단계에 머물고있다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기반으로 개발된 액셀러레이터 투자결정요인을 사용하여 투자결정요인의 변별력과 유효성을 국내 최초로 실증 검증하였다. 이를 위해 먼저 액셀러레이터의 스타트업 투자 성공과 실패의 판단 기준을 스케일업 이론을 기반으로 설정한 후 국내 14개 액셀러레이터의 22명의 투자전문가를 대상으로 설문조사를 시행한 결과 액셀러레이터의 스타트업 투자 후 스케일업에 성공한 스타트업 52개사, 스케일업에 실패한 스타트업 45개사 등의 총 97개 스타트업의 유효한 자료를 확보하였으며 이 두 그룹 간의 액셀러레이터 투자결정요인별 평균 차이를 검증하기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였다 분석 결과 총 21개의 투자결정요인 중 9개(43%) 요인에서 평균 차이를 확인함으로써 비즈니스 모델 혁신 프레임워크 기반의 액셀러레이터의 투자결정요인이 실무적으로 액셀러레이터가 성공 가능한 스타트업을 발굴하고 투자의사결정을 하는데 상당한 변별력을 보유한 것으로 확인하였다. 또한 스타트업의 업종별 혁신의 특성을 고려하여 연구 대상 스타트업 표본을 제조업 분야 스타트업과 서비스업 분야 스타트업으로 구분하여 분석한 결과 제조업 분야 스타트업에서는 비즈니스 모델, 전략, 동적역량 요인에서 평균 차이가 발생한 반면 서비스업 분야 스타트업은 동적역량 요인에서만 평균 차이가 발생하였다. 본 연구는 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기반으로 도출한 액셀러레이터 투자결정요인의 실무적 유효성을 실증연구를 통해 국내 최초로 검증하였다는 점에서 학문적 시사점이 크며, 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 한다는 점에서 실무적 가치가 높다.

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중국 관광객의 온라인 구전에 대한 자아일치성과 기능일치성의 효과: 자기해석의 조절효과를 중심으로 (The Effects of Self-Congruity and Functional Congruity on e-WOM: The Moderating Role of Self-Construal in Tourism)

  • 양금;이영찬
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-23
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    • 2016
  • 목적 자아일치성(self-congruity)은 "비실용 대상 포지셔닝(Non-utilitarian destination positioning)" 이론에 근거한 것으로,소비자들이 의사결정을 하거나 행동을 할 때 대상(제품, 서비스 등)과 자신의 가치를 일치시키려는 성향을 의미한다. 반면, 기능일치성(functional congruity)은 대상(장소, 제품, 서비스)의 실용적 가치에 자신의 의사결정이나 행동을 일치시키려는 성향을 의미한다. 최근 모바일 기반의 소셜네트워크서비스를 통해 소비자들이 제품이나 서비스에 대한 개인적 경험을 언제 어디서나 공유하게 되면서 온라인 구전을 통한 커뮤니케이션 기회가 많아지고 활발해지고 있다. 한편, 자기해석(self-construal)은 마케팅 및 현대 심리학에서 그동안 많이 다루어져 온 주제이다. 본 연구는 자아일치성 및 기능일치성과 중국 관광객의 긍정적인 온라인 구전 간의 관계와 자기해석의 조절효과를 검증하는 것을 연구 목적으로 한다. 설계/방법론/접근 연구가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 32개 문항으로 구성된 설문지를 개발하였고, 모든 항목은 리커트 5점 척도를 사용하였다. 중국 설문조사 전문 웹사이트인 sojump.com에서 한국을 방문한적이 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 자료분석을 위해 SPSS 20.0과 AMOS 18.0을 사용하였고, 구조방정식과 회귀분석을 이용하여 연구가설을 검증하였다. 전반적인 모형의 적합도, 신뢰도, 타당성 등을 검증하기 위해 확인요인분석을 실시하였고, 동일방법편의(common method bias) 여부도 함께 진단하였다. 결과 연구결과 자아일치성과 기능일치성은 온라인 구전에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자아일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 반면, 기능일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다.

산업별 지속가능경영 전략 고찰: ESG 보고서와 뉴스 기사를 중심으로 (A Study on Industry-specific Sustainability Strategy: Analyzing ESG Reports and News Articles)

  • 김원희;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.287-316
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    • 2023
  • 최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

감정예측모형의 성과개선을 위한 Support Vector Regression 응용 (Application of Support Vector Regression for Improving the Performance of the Emotion Prediction Model)

  • 김성진;유은정;정민규;김재경;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.185-202
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    • 2012
  • 오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

품패개격촉소신식대소비자질량인지적영향(品牌价格促销信息对消费者质量认知的影响) (The Effect of Price Promotional Information about Brand on Consumer's Quality Perception: Conditioning on Pretrial Brand)

  • Lee, Min-Hoon;Lim, Hang-Seop
    • 마케팅과학연구
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    • 제19권3호
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    • pp.17-27
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    • 2009
  • 典型的价格促销是指降低一定数量产品的价格或以相同的价 格获得更多数量的产品, 从而增加价值和创造经济的激励购买. 价格促销经常用来鼓励没有消费过产品或服务的用户试用产品或服务. 因此, 理解价格促销对那些从来没有使用过促销品牌的消费者的此品牌质量认知的影响是很重要的. 然而, 如果消费者通过价格促销获得的产品的质量不好, 促销可能达不到用经济的刺激方法来增加销售的效果. 相反则有可能发生. 具体来说, 通过价格促销消费者产生低的质量的认知会削弱经济的和心理上的激励, 减少购买的可能性. 因此, 对市场营销人员来说理解品牌的价格促销信息如何影响消费者对此品牌的质量的不良认知是非常重要的. 先前的有关价格促销对质量认知的影响的研究有不一致的解释. 一些是关注价格促销对消费者认知的不利影响. 但是其他的研究显示价格促销并没有提高消费者对品牌的不良认知. 之前的研究发现这些不一致的结果和价格促销曝光的时机以及相关的试验得出的质量评估有关. 而且, 消费者是否经历过产品促销都可能会调节这些影响. 一些研究把产品类别的不同作为基本的因素. 本研究的目的是探讨在不同的情况下, 价格促销信息对消费者的不良的质量认知产生的影响. 作者控制了促销曝光的时机, 过去的各种促销形式以及信息发布的方式. 与以往的研究不同, 作者通过控制以前个人使用此产品的经验的潜在调节作用来测试事先设定限制的价格促销的影响. 这样的操作可以解决相关的有可能产生的争议. 这种方法对实际工作方面也是有意义的. 价格促销不仅适用于已存在的目标消费者, 而且可以鼓励没有使用过产品和服务的消费者尝试此产品或服务. 因此, 对市场营销人员来说理解品牌的价格促销信息如何影响消费者对此品牌的质量的不良认知是非常重要的. 如果没有使用过这个品牌的消费者通过价格促销获得的产品的质量不好, 促销可能达不到用经济的刺激方法来增加销售的效果. 相反则有可能发生. 另外, 如果价格促销结束, 购买了这个产品的消费者可能会出现明显的减少再购买行为. 通过文献回顾, 假设1用来探讨消费者通过过去的价格促销获得的质量认知的调节作用. 消费者对没有使用过的品牌的价格促销而产生的质量认知的影响会被此品牌过去的价格促销活动所调节. 换句话说, 消费者会对没有进行过价格促销的没有使用过的品牌产生不良的质量认知. 假设2-1:未使用过的品牌进行首次价格促销的时候, 价格促销的信息发布的方式将影响价格促销的成败. 假设2-2:消费者越不在意价格促销的原因, 越容易对产品的质量产生不良的认知. 通过测试1, 简要地解释了产品和品牌在提供四种价格促销形式之前并解释说明了每种价格促销形式. WAVEX这个虚拟品牌的质量的认知被评估为7. 网球拍被选中的原因是由于选定的产品组必须过去几乎没有价格促销活动来消除促销的平均次数对价格促销信息的影响, 正如Raghubir和Corfman(1999)所提出的. 测试2也用网球拍作为产品组, 主持测试2的管理者与测试1相同. 随着测试1, 选择了对产品组熟悉而对产品不熟悉的受访者. 每个受访者被分配到代表WAVEX价格促销的两种不同信息发布方式的两组中的一组. 在评估WAVEX的质量认知为7以前, 受访者看了每个促销信息. 不熟悉的实验品牌的价格促销对消费者的质量认知的影响被证明为会被以前有过或没有价格促销活动所调节. 与过去的促销行为一致是使品牌评估变得更糟的不良影响的重要变量. 如果此品牌从未进行过价格促销, 价格促销活动会对消费者的质量认知产生不良的影响. 第二, 不熟悉的品牌进行首次价格促销时, 促销信息的发布方式会影响公司促销的成败. 当消费者进行性格归因和情境归因的比较时, 质量认知的不良影响会更大. 与先前主要关注具有或不具有情境/性格归因中良好或不良的动机的研究不同, 本研究的焦点是检验如果公司提出了具有说服性的理由, 即使消费者在价格促销行为中有性格归因, 情境归因也可以被推断出的事实. 这种方法, 在学术方面取得了很大的成果, 意义在于它运用非数学的问题来解释固定和调整过程而不像以前的研究大部分是把它用于数学问题来解释. 换句话说, 根据基本属性错误, 有很大的倾向去性格地归因其他的行为. 当这种情况出现在价格促销时, 我们可以推断出消费者很有可能性格地归因公司的价格促销行为. 反而, 即使在这种情况下, 公司可以调整消费者的锚定性来降低性格归因的可能性. 另外, 不像多数对价格促销的长/短期影响的以往的研究, 只考虑价格促销对消费者的购买行为影响, 本 研究测试对质量认知的影响, 一个影响消费者购买行为的因素. 这些结果在实际工作方面有重要启示. 本研究的结果可以作为新产品有效的提供促销信息的指南. 如果品牌要避免错误的暗示, 比如在施行价格促销战略时被认为是产品的质量不好, 一定要为促销提供清晰合理的理由. 尤其是对那些以前没有进行过价格促销活动的公司来说, 提供明确的理由尤其重要. 不一致的行为可以导致消费者的不信任和焦虑. 这也是无止境的价格战的风险的重要因素之一. 没有事先通知的价格促销会使消费者怀疑, 但不会影响市场份额.

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