Purpose: This study investigated beef restaurant's selection attributes using conjoint analysis in order to provide useful information to marketers and managers. Methods: A total of 320 questionnaires were distributed to consumers who visited a beef restaurant in August 2016, and 284 were completed (96.90%). Statistical analyses of data were performed using SPSS/Windows 22.0 for descriptive statistics and conjoint analysis. Results: The results of this study demonstrate the relative importance and level of each attribute for selecting beef restaurants. Price showed the greatest importance (34.86%), followed by origin of beef (27.52%), level of support services (25.72%), and variety of side dishes (11.90%). The optimum attribute combination was various side dishes (0.059), Korean beef (0.385), Very high service level (-0.291), and price of 8,000 won (-0.782). The most preferred beef restaurant gained 37.60% potential market share from choice simulation. There were significant differences in importance of attributes related to age of respondents. For respondents in their 20s and older than 50s, the first consideration was price. Respondents in their 30s considered the level of support services first while those in their 40s considered origin of beef first. Importance of attributes based on companion of respondents revealed that all respondents considered price first. Conclusion: This study contributes to development of marketing plans based on a customer's involvement level focusing on their primary selection criteria when choosing a beef restaurant. Additionally, marketers who manage beef restaurants can estimate the market share of imaginary beef restaurants from these results.
Purpose: The purpose of this study is to propose the product quality satisfaction index based on multiple linear regression using customer reviews. Methods: The proposed framework is composed of four steps. First, we collect online reviews and divide it into insight phrases. The insight phrases are classified using product attribute dictionary and sentiment analysis is conducted. Second, the importance of attributes is calculated in consideration of both regression coefficient and frequency. Third, the positive rate is calculated concerning sentiment analysis result. Therefore, the quality satisfaction index is measured by the weighted sum of importance and positive rate in the last step. Results: We conduct a case study using 2-years(2020, 2021) of Samsung TV reviews to confirm the effectiveness of the proposed methodology. As a result, we found that Picture quality is the most crucial attribute in TV evaluation. The importance of Gaming and content has grown up as the positive rate has also increased. Therefore, the overall satisfaction of TV has increased in 2021 compared to 2020. Conclusion: The result of this study shows that the proposed index reveals the customer's mind efficiently and can be explained by the importance and positive rate of each attribute. By using the proposed index, companies are able to improve and the priority of improvement can be determined.
The national nuclear R&D projects have been implemented for the purpose of supply of nuclear power which was proved to be safety and stability. Evaluating the national nuclear R&D projects has critical importance in nu-clear energy management aspect. This paper employs multi-attribute utility analysis as a basis for obtaining an evaluation index to assess the national nuclear R&D projects using a specific case study of Korea. To structure and quantify basic values for the evaluation, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. A multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and faculties. As a result, the objective of attainment of a proposed object is given the highest priority, followed by appropriateness of project and research strategy, utilization of research output, within attribute ranges defined for the attributes. We found that the work and results of this study can provide valuable insights and decision opportunities for virtually all major decision making in evaluation of the national nuclear R&D projects in Korea.
나이브 베이시안은 기계학습에서 많이 사용되고 상대적으로 좋은 성능을 보인다. 하지만 전통적인 나이브 베이시안 학습의 환경은 두 가지의 가정을 기반으로 학습을 수행한다: (1) 각 속성들의 값은 서로 독립적이다. (2) 각 속성들의 중요도는 동일하다. 본 연구에서는 각 속성의 중요도가 동일하다는 가정에 대하여 새로운 방법을 제시한다. 즉 각 속성은 현실적으로 다른 중요도를 가지며 본 논문은 나이브 베이시안에서 각 속성의 중요도를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 기존의 나이브 베이시안과 SBC 등의 다른 확장된 나이브 베이시안 방법들과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
This paper investigates the R&D project portfolio selection problem. Despite its importance and impact on real world projects, there exist few practical techniques that help construct an non-dominated portfolio for a decision makers satisfaction. One of the difficulties constructing the portfolio is that such project portfolio problem is, in nature, a multi-attribute decision-making problem, which is an NP-hard class problem. This paper investigates the R&D project portfolio selection problem. Despite its importance and impact on real world projects, there exist few practical techniques that help construct an non-dominated portfolio for a decision makers satisfaction. One of the difficulties constructing the portfolio is that such project portfolio problem is, in nature, a multi-attribute decision-making problem, which is an NP-hard class problem. In order to obtain the non-dominated portfolio that a decision maker or a user is satisfied with, we devise a user-interface algorithm, in that the user provides the maximum/minimum input values for each project attribute. Then the system searches the non-dominated portfolio that satisfies all the given constraints if such a portfolio exists. The process that the user adjusts the maximum/minimum values on the basis of the portfolio found continues repeatedly until the user is optimally satisfied with. We illustrate the algorithm proposed, and the computational results show the efficacy of our procedure.
Purpose - This study examined the effect of the importance of selective attribute of HMR(Home Meal Replacement) on customers' satisfaction and repurchase intention which is rapidly increasing with the changes of demographic, social and cultural trends as well as the influence of on and offline shopping channel moderating role. Research design, data, and methodology - Based on the research of previous studies, it assumed the selection attributes of HMR products were price, convenience, menu, freshness. With 231 surveyed questionnaires, this study was conducted by AMOS 21.0 and the SEM(structural equation model) was used as statistical method for examining the hypotheses in this study. Results - The analysis showed that price, convenience, and freshness had a significant effect on satisfaction, whereas menu did not affect satisfaction and the effect of satisfaction on repurchase intention was statistically significant. However, the results were different depending on the on and offline shopping channel for customers to buy HMR products. Price, menu and freshness are affected by online shopping, meanwhile convenience is more influenced by offline. Conclusions - This study analyzed the effect of selection attribute of HMR products on the satisfaction, repurchase intention, and the influence of each shopping channel, and provided practical implications.
This study investigated store attributes, VM factors, and store loyalty for store choice behavior by G sensibility types. A total of 425 usable questionnaires were obtained from students who enrolled at universities in Busan, Korea. For data analysis, factor analysis, cluster analysis, ${\chi}^2$-test, and ANOVA were conducted by using SPSS 10.1. The major results were as follows: First, G sensibility was classified into five types: G1(My pace type), G2(Active type), G3(Whimsical type). G4(Mania type), and G5(Sensational type). Particularly, G3 was most highly observed in male and female groups. Second, there was significant difference in the importance of store attribute, such as merchandise assortment among G sensibility types. Third, there were significant differences in VM factors of store image, physical facilities, and display and layout among G sensibility types. Especially, G5 type consumers considered store image, physical facilities, and merchandise display and layout more importantly, than did the other types. Fourth, there was significant difference in store loyalty among G sensibility types. This study discussed managerial implications of visual merchandising strategy for apparel retailers.
In this study, a conjoint analysis was conducted to derive a combination of fishing quota management system by fish species preferred by fishermen. In the analysis, detailed levels were set according to each attribute of the system. For analysis, this study conducted a design question survey for conjoint analysis on 303 fishermen engaged in fishing activities in the offshore and coastal sea. The Conjoint analysis was conducted on all fishermen, offshore fishermen and coastal fishermen. In addition, an analysis was conducted on TAC system participants and non-TAC system participants, and the targets were classified for comparison according to the characteristics of fishermen. Fishermen's preference for the system confirmed for six attribute ("catching fish even if there is no fishing quota", "how to allocate fishing quota", "fishing quota management agency", "upper limit of fishing quota," "Possibility of Trading in the Fishing Quota", and "Application of Other Regulations.") and the detailed level of each attribute. As a result of the analysis of the importance of attributes, fishermen thought that "fishing quota management agency (24.1%)" was very important, and "catching fish even if there is no fishing quota (23.9%)" and "how to allocate fishing quotas (22.9%)" were also given some importance.
This study had two major purposes: 1) to establish a quantitative measure of the overall restaurant attractiveness for each of the selected restaurants. 2) to examine the implications of the findings from the above concerning the operating initiatives necessary to improve the restaurant attractiveness. A multi attribute model was employed to obtain a numerical index of the attractiveness for each of the three fast food restaurants. It was found that certain of the attributes selected were clearly established as determinant variables(p<0.05). The research plotted the location of Attributes on a graph where the axes are the salience and importance scores to indicate approximate positions in four cells. Finally, the implications of these findings concering marketing and develpment initiatives to improve the perceptual attractiveness of the three fast food restaurant1.s are discussed.
First, in order to improve selecting method of quality characteristic level desired by customers, S/N(Signal-to-Noise) ratio of Taguchi in larger-the-better characteristics was applied. Second, the Matrix classification standard of ACE(Attribute Categorization Evaluation) is presented using KANO model on difference analysis of importance and satisfaction through questionnaire from customers. This is for reflecting the diverse EC which customers want in EC quality sufficiently. Also, establishing sales point will be helpful in business strategy through presenting types that are able to decide planning quality. Third, the important measure of EC about correlation among quality characteristics and a new weight of EC are calculated depending on importance of EC and the weight of customer attribute and materials of relationship matrix through correlation matrix analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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