Due to the COVID-19 pandemic, with increased 'untact' services and with unstable household economy, the bike insurance fraud is expected to surge. Moreover, the fraud methodology gets complicated. However, the fraud detection model for bike insurance is absent. we deal with the issue of skewed class distribution and reflect the criterion of fraud detection expert. We utilize a balanced random-forest algorithm to develop an efficient bike insurance fraud detection model. As a result, while the predictive performance of balanced random-forest model is superior than it of non-balanced model. There is no significant difference between the variables used by the experts and the confirmatory models. The important variables to detect frauds are turned out to be age and gender of driver, correspondence between insured and driver, the amount of self-repairing claim, and the amount of bodily injury liability.
Consumer review analysis is important for product development, customer satisfaction, competitive advantage, and effective marketing. Increased use of wireless earphones is expected to reach $45.7 billion by 2026 with growth in lifestyle. Therefore, in consideration of the growth and importance of the market, consumer reviews of wireless earphones from Apple and Samsung were analyzed. In this study, 11,320 wireless earphone reviews from Apple and Samsung sold on Coupang were collected to analyze consumers' purchase intentions and analyze consumer satisfaction through analysis of the frequency, sensitivity, and LDA topic model of text mining. As a result of topic modeling, 16 topics were derived and classified into sound quality, connection, shopping mall service, purchase intention, battery, delivery, and price. As a result of brand comparison, Samsung purchased a lot for gift purposes, had a high positive sentiment for price, and Apple had a high positive sentiment for battery, sound quality, connection, service, and delivery. The results of this study can be used as data for related industries as a result of research that can obtain improvements and insights on customer satisfaction, quality and market trends, including manufacturing, retail, marketers, and consumers.
Given to the prevalence of social commerce such as Groupon, Ticketmonster, and Coupang, it has become critical to understand customer purchasing behavior in social commerce environments. When consumers make purchasing decisions in social commerce, they often act impulsively. This is because social commerce is a deal-of-the-day website that features discounted gift certificates usable at local companies. However, the vast majority of social commerce research has viewed consumer decision-making as a rational process. This study develops a theoretical framework to investigate key drivers of customer's impulsive purchasing in social commerce. This study identifies flow, positive emotion, negative emotion, social commerce attractiveness, and discounted price as the key antecedents of impulsive purchasing. Data collected from 164 users who had prior purchasing experiences with social commerce were empirically tested against the research model using partial least squares analysis. The analysis results indicate that flow plays an important role in facilitating customers' impulsive purchasing in social commerce environments. Moreover, the findings show the exact roles of positive emotion, negative emotion, social commerce attractiveness, and discounted price on consumer's impulsive purchasing.
Social commerce is a subset of e-commerce that involves using social media, and user contributions to assist in the online buying and selling of products and services. Given the rapid growth of social commerce sites such as Groupon, Ticketmonster, and Coupang, it has become critical to understand customer purchasing decision-making processes in the social commerce environment. This study developed a theoretical model to examine the role of social commerce site's stickiness in customers' repurchasing decision processes. This study identifies price attribute, variety of selection, shopping enjoyment, and anger as the key factors of social commerce site's stickiness. Data collected from 164 users who had more purchasing experiences with social commerce for more than 7 months were empirically tested against the research model. The analysis results indicate that social commerce site's stickiness plays an important role in enhancing customer's purchasing behavior. Moreover, price attribute and shopping enjoyment significantly influence social commerce site's stickiness, whereas anger does not significantly affect consumer purchasing decision-making processes. However, contrary to our expectation, variety of selection negatively influences social commerce site's stickiness. The theoretical and practical implications of the findings are described.
In addition to the increased used for smart phones daily, various characteristics and problems for social commerce have been drawn attention recently, and also, have been analyzed by various impact factors which were given to the purchasing behaviors of consumers through social commerce. The study investigated consumers' use of social commerce based on SNS by using articles of Fair Trade Commission, Korea Consumer Agency and so on. As a result, cost reduction characteristics of social commerce, the impulse buy, and to understand in Review effect, latest mobile shopping growth of increases explosively, market by market conditions to move from offline to online, the social commerce it was found to have a significant impact on the time of the purchase of the consumer. In addition, the study has discussed the results of the significance and limitation. With those things, they can be a suggestion for future research. More than half of the consumers were satisfied with social commerce. The consumers made use of social commerce 1 or 2 times a month and when they were watching banner advertising. In detail, food and beverage tickets such as restaurants, café and bars occupied 35%, and they showed the highest. 'We-make-price', 'Ticket Monster' and 'Coupang' were used to investigate as representative social commerce companies.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.23
no.1
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pp.97-117
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2016
Drawing on the theoretical framework of customer value-satisfaction-loyalty, this study examines how scarcity message influences customers' value, satisfaction, and loyalty in the context of group-buying social commerce. Previous studies have argued that scarcity message limiting the avilability of products and service is a source of enhancing customer value. In this regard, this study posits scarcity message as a predictor of customer value. Furthermore, this study classifies customer value into two forms (i.e., utilitarian value and hedonic value) and verfies how scarcity message is associated with them. To test the proposed research model and hypotheses, this study performed structural equation modeling (SEM) analyses, using a total of 292 data collected on users who have experience in purchasing products and service through group-buying social commerce sites such as Coupang, Timon, and WeMakePrice. The key results are as follows : First, scarcity message increases utilitarian and hedonic values and further customer satisfaction. Second, utilitarian value increases customer satisfaction and repurchase intention while hedonic value has nothing to do with them. The findings imply that customers seek to maximize utilitarian value through group-buying social commerce. Finally, this study indicates that repuchase intention depends greatly on customer satisfaction.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.5
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pp.1201-1216
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2017
Recently, many countries around the world including Korea (Rep. of) have actively introduced online voting using distributed ledger technology (e.g. blockchain). However, online voting using distributed ledger technology based on the widely deployed telecommunication/ICT infrastructure. There is insufficient analysis of potential security threats. In this paper, we suggest a model for online voting system using distributed ledger technology and propose countermeasures by analyzing the security threats that may occur in online voting process in terms of information security.
Purpose Online reviews are critical for sales of online shopping platforms because they provide useful information to consumers. As the eCommerce market grows rapidly, the role of online reviews is becoming more important. The purpose of this study is to analyze how online reviews written by domestic consumers affect product sales by classifying the types of products. Design/methodology/approach This study analyzed how the effects of review characteristics(reviewer reputation, reviewer exposure, review length, time, rating, image, and emotional score) on the usefulness of online reviews differ depending on the product types. Subsequently, how the impact of review attributes (review usefulness, number of reviews, ratings, and emotional scores) on product sales differs according to each product type was compared. Based on the FCB Grid model, the product type was classified into high involvement-rational, high involvement-emotional, low involvement -rational, and low involvement-emotional product types. Findings According to the analysis result, the characteristics of reviews useful to consumers were different for each product type, and the review attributes affecting product sales were also different for each product type. This study confirmed that it revealed that product characteristics are major consideration in evaluating the review usefulness and the factors affecting product sales.
The purpose of this study was to examine the use of social commerce restaurant products by college students according to demographic characteristics and eating out behavior. The questionnaire for the survey was distributed to 450 college students, who have experiences of purchasing a restaurant product on social commerce, with 286 responses used for analysis. From the result, college students frequently use smart phones and SNS for making such purchases. While the awareness of social commerce was high, they sometimes visited the websites and purchased products. The awareness and purchase experience of Coupang and Ticket Monster turned out to be the highest. The most frequently purchased product was restaurant discount coupons, followed by fashion/accessories, movie or concert tickets, food products, and beauty shop discount coupons. The discount rate was mostly 30 to 40% on average. The most significantly considered matter in purchasing products and services was product quality, followed by discount rate and consumer review. The respondents ate out at least 3 to 5 times a week, spent $100,000{\leq}200,000$ won, and were generally satisfied with the restaurant products from social commerce sites. The main satisfaction reason was price, whereas the dissatisfaction reason was false and puffy advertising. Service quality improvement and variety of category were the most necessary factors for improvement. Among the demographic characteristics, there was a difference in purchase expenditure of social commerce restaurant products, as well as purpose, companion, time used and word-of-mouth experience according to gender. According to grade, there was a difference in purchase expenditure, companion, area of use and impulsive purchase. Among the eating out behavior, there was a difference in purpose, companion and word-of-mouth experience according to the eating out frequency. Meanwhile, there was a difference in purchase expenditure, companion, time used, word-of-mouth experience and tool according to the eating out cost.
Kim, Jun Hee;Hwang, Ui Jae;Ahn, Sun Hee;Gwak, Gyeong Tae;Jung, Sung Hoon
Journal of the Korean Society of Safety
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v.36
no.5
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pp.61-70
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2021
This study aimed to analyze the research trends of the abstract data of ergonomic studies registered in MEDLINE, a medical bibliographic database, using word embedding. Medical-related ergonomic studies mainly focus on work-related musculoskeletal disorders, and there are no studies on the analysis of words as data using natural language processing techniques, such as word embedding. In this study, the abstract data of ergonomic studies were extracted with a program written with selenium and BeutifulSoup modules using python. The word embedding of the abstract data was performed using the word2vec model, after which the data found in the abstract were vectorized. The vectorized data were visualized in two dimensions using t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). The word "ergonomics" and ten of the most frequently used words in the abstract were selected as keywords. The results revealed that the most frequently used words in the abstract of ergonomics studies include "use", "work", and "task". In addition, the t-SNE technique revealed that words, such as "workplace", "design", and "engineering," exhibited the highest relevance to ergonomics. The keywords observed in the abstract of ergonomic studies using t-SNE were classified into four groups. Ergonomics studies registered with MEDLINE have investigated the risk factors associated with workers performing an operation or task using tools, and in this study, ergonomics studies were identified by the relationship between keywords using word embedding. The results of this study will provide useful and diverse insights on future research direction on ergonomic studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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