본 논문은 경험재에 속하는 스포츠 브랜드에 대한 경험이 브랜드 인게이지먼트 및 고객감동에 어떠한 영향력을 미치는지 살펴보았다. 또한 브랜드 인게이지먼트가 브랜드에 대한 고객들의 인지, 정서, 행동적 반응에 미치는 영향을 검증하였다. 연구결과, 브랜드 경험은 브랜드 인게이지먼트, 고객감동, 브랜드 만족도와의 관계에서 모두 긍정적 영향관계가 있음을 확인하였다. 브랜드 인게이지먼트는 브랜드 충성도에 긍정적 영향력이 있는 것으로 확인되어, 브랜드 인게이지먼트가 높게 형성된 고객들은 브랜드와의 지속적인 관계를 형성하며, 긍정적 행동을 보이는 것을 알 수 있다. 브랜드 만족도는 고객감동에 긍정적 영향을 미치고, 고객감동은 브랜드 충성도에 긍정적 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 따라서 브랜드 관리자는 브랜드 경험과 브랜드 인게이지먼트 그리고 고객감동 간의 관계들을 잘 구축하여 고객들과 브랜드와의 가치를 상승시킴으로써 브랜드 경쟁력을 강화시킬 수 있음을 시사한다.
This study aims to analyze the quality and satisfaction of healthcare perceived by patients using hospitals and to provide basic data necessary for expanding and settling Vietnamese healthcare services by analyzing the impact on recommendation intentions. The research method selected one hospital in Vietnam and collected data from patients using the hospital and used a total of 286 effective samples as data for hypothesis verification. The research model and hypothesis verification were analyzed with the statistical data from SPSS and AMOS. The findings show that, first, tangibility, accessibility, and reliability all have a positive effect on the quality of healthcare. Second, it has been shown that only accessibility among the quality of healthcare has a positive effect on recommendation intentions. Third, customer satisfaction has been shown to have a positive effect on recommendation intentions. Fourth, when looking at the mediating effect, reliability among the quality of healthcare was shown as a full-mediated effect, but accessibility was shown to have a partial mediating effect and tangibility to have no mediating effect. Contact management is important because customer satisfaction is highly regarded when customers feel positive emotions at the interface from the provision of convenience facilities that support medical services to the reduction of waiting time for patients, employees kindness, treatment, medication, and inspection. It is also confirmed that the demand for convenient and rapid use of hospitals is increasing in Vietnam. In addition, if customer satisfaction is increased through friendly medical staff's response, the intention of recommendation will be even greater.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
Purpose: This research aimed at exploring the antecedents of feeling ashamed and anger when customers perceive the rightness of object of criticism induced from in-group failure triggered due to my mistake or others' mistake, and identifying the effects of shame and anger on customers' consumption type. Research design, data and methodology: This research used 2 (failure caused by my mistake versus failure caused by others' mistake) between- subjects design, and collected 353 data through on-line survey, and structural equation model of Amos 21.0 was used to verify the hypotheses developed by reviewing the past literature. Results: First, feeling anger motivates customers to choose compensatory consumption behaviors whereas shame leads people to choose adaptive consumption behaviors. Second, customer's feeling of shame and anger is depending on the perceived rightness of the criticism induced from the failure caused by my mistake or others' mistake. Conclusions: Marketers should notice that even shame and anger are included to negative emotions, customers who feel ashamed are different from customers who feel anger in view of approaching consumption. They should conduct their marketing focused on the adaptive consumption to ashamed consumers and do the marketing based on compensatory consumption to angry consumers.
Facial expression recognition plays a significant role in understanding human emotional states. With the advancement of AI and computer vision technologies, extensive research has been conducted in various fields, including improving customer service, medical diagnosis, and assessing learners' understanding in education. In this study, we develop a model that can infer emotions in real-time from a webcam using transfer learning with TensorFlow.js and MobileNet. While existing studies focus on achieving high accuracy using deep learning models, these models often require substantial resources due to their complex structure and computational demands. Consequently, there is a growing interest in developing lightweight deep learning models and transfer learning methods for restricted environments such as web browsers and edge devices. By employing MobileNet as the base model and performing transfer learning, our study develops a deep learning transfer model utilizing JavaScript-based TensorFlow.js, which can predict emotions in real-time using facial input from a webcam. This transfer model provides a foundation for implementing facial expression recognition in resource-constrained environments such as web and mobile applications, enabling its application in various industries.
본 연구는 서비스 접점에서 개별 고객의 욕구에 맞춰 다양한 형태의 감정들을 반응해야 하는 영업사원의 긍정 탐색과 감정노동이 적응적 판매행동 및 고객만족에 미치는 영향을 중심으로 분석하였다. 115명의 자동차 영업사원들과 해당 영업사원으로부터 서비스를 제공받은 고객 2명씩 230명으로부터 이원적(dyadic) 설문자료를 수집하였다. 총 345명을 대상을 구조방정식모형으로 분석하였다. 분석결과, 긍정 탐색은 심층행동과 표면행동에 유의하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심층행동만 적응적 판매행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 표면행동과는 유의미하지 않게 나타났다. 마지막으로 적응적 판매행동은 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적으로 영원사원의 긍정 탐색(AI) 접근의 본질을 규명하고, 긍정 탐색(AI) 실천과 관련된 감정노동을 통한 적응적 판매행동을 활성화시키는데 기여할 것이다.
The home interior market has been expanding due to the continuing increase of single-person households, the craze for DIY interior design, the increasing demands for old-house renovation and the customer needs for good housing conditions. Now the building materials companies are scrambling for the whole interior market share. The heretofore companies have focused only on the single items, but now they are promoting the comprehensive interior products as total interior brands. Besides, they use their own showrooms to share their brand culture experience and have communication with their customers. As for the show rooms, they have got to represent the identities of the building materials brands. And to present them effectively, it needs to meet the customer needs and emotions. In this connection, the object of this study is to clarify the definitions and the characteristics of the show rooms and the experience design through the literature research, analysis the space characteristics of the experience design in the show rooms of total interior brands, investigate their customer satisfaction and present the direction and the effective methods of the space design for the show rooms of the future. And the study result shows the experience design is the key factor to the high user satisfaction. Thus, the show rooms should provide the well-balanced experience with the adoption of a variety of experience design elements. Especially, the experience design elements are needed in the room to display the merchandise. Lastly, the show rooms are expected to increase constantly, so the study targeted at the specific area, Seoul should be expanded to other areas. And this study based on the customer survey alone have a limit to giving the concrete proposals. Therefore, the follow-up studies with the different methods such as one-to-one interview will be in demand.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.726-741
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2022
The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.
Objectives : The rapidly changing consumer-centric and customer-oriented nature of the medical environment results in significant cognitive load. We aimed to clarify the situation of emotional labor and job stress among hospital employees and seek policies and hospital management for employees' emotions. Methods : The study was conducted through a questionnaire about emotional labor and job stress among 554 individuals working in Seoul, in 9 national, public, and private hospitals. Results : The results of the emotional labor and job stress questionnaire showed statistically significant differences in surface behavior and job stress; both had higher values in employees from the private hospitals than employees from public hospitals. Conclusions : This study found that the stress of emotional labor is a serious problem in government medical institutions. In addition, these institutions need to provide internal customer satisfaction through the hospital ombudsman and harmonize work and healing programs by including plans for improvement.
From the past to the present, reviews have had much influence on consumers' purchasing decisions. Companies are making various efforts, such as introducing a review incentive system to increase the number of reviews. Recently, as various types of reviews can be left, reviews have begun to be recognized as interesting new content. This way, reviews have become essential in creating loyal customers. Therefore, research and utilization of reviews are being actively conducted. Some studies analyze reviews to discover customers' needs, studies that upgrade recommendation systems using reviews, and studies that analyze consumers' emotions and attitudes through reviews. However, research that predicts the future using reviews is insufficient. This study used a dataset consisting of two reviews written in pairs with differences in usage periods. In this study, the direction of consumer product evaluation is predicted using KoBERT, which shows excellent performance in Text Deep Learning. We used 7,233 reviews collected to demonstrate the excellence of the proposed model. As a result, the proposed model using the review text and the star rating showed excellent performance compared to the baseline that follows the majority voting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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