Recently, online commerces are becoming more common due to factors such as mobile technology development and smart device dissemination, and online review has a big influence on potential buyer's purchase decision. This study presents a set of analytical methodologies for understanding the meaning of customer reviews of products in online transaction. Using techniques currently developed in deep learning are implemented Hierarchical Attention Network for analyze meaning in online reviews. By using these techniques, we could solve time consuming pre-data analysis time problem and multiple topic problems. To this end, this study analyzes customer reviews of laptops sold in domestic online shopping malls. Our result successfully demonstrates over 90% classification accuracy. Therefore, this study classified the unstructured text data in the semantic analysis and confirmed the practical application possibility of the review analysis process.
This study deals with stockout costs in the supply chain optimization model under the framework of batch-storage network. Stockout is very popular in chemical industries. Estimating stockout cost involves an understanding of customer reactions to a seller being out of stock at the time the customer wants to buy an item. This involves massively non-trivial work such as direct customer interviews and extensive mail survey. In this study, we will introduce a new interpretation of stockout costs combined with batchstorage network optimization model and thus suggest an easy way of estimating stockout costs. Optimization model suggest that optimal process and storage sizes considering stockout cost are smaller than those that do not consider stockout cost. An illustrative example support the analytical results.
통신시장에서 경쟁은 증가되고 있다. 효과적 고객 유지 전략은 고객이탈의 명확한 기초에 있다. 데이터 마이닝 제공자는 고객에 보다 더 가까이 가기 위한 기회를 엄청난 제공한다. 특히 뉴럴 네트워크를 이용한 CRM분석으로 통신서비스 시장분석을 하였다. 이 논문의 데이터 마이닝을 이용한 고객이탈취급과 고객이탈분석으로 이루어졌다. 과거에 수집된데이터로부터 반복적인 학습과정을 거쳐 데이터에 내재되어 있는 패턴을 찾아내는 고객 이탈방지 모델을 인공 신경망을 통해 구축하였다.
As an increasing number of people gained access to social network services (SNS), organizations started to use SNS as a channel for marketing and promotional purposes. The online advertising market has significant growth potential. Brand engagement is a key motive for online advertising, but how SNS users engage with brands, particularly in terms of the promotion of organizations, is poorly understood. This study uses customer value theory to examine brand engagement of users in terms of promoting companies in the context of Korean SNS marketing. This study identifies the antecedents of brand engagement based on customer value theory. Our findings show the significance of three factors of SNS marketing, namely, price discount, relationship support, and convenience, on brand engagement. We further show the consequences of brand engagement, namely, purchase decisions and word-of-mouth activities. These findings help advance customer value theory and offer practical insights into the use of information systems and marketing in the context of SNS.
A distributed video-on-demand (VoD) system is one where collection of video data is located at dispersed sites across a computer network. In a single site environment, a local video server retrieves video data from its local storage device. However, in the setting of a distributed VoD system, when a customer requests a movie from the local server, the server may need to interact with other servers located across the network. In this paper, we present three types of presentation plans that a local server must construct in order to satisfy the customer request. Informally speaking, a presentation plan is a temporally synchronized detailed sequence of steps that the local server must perform for presenting the requested movie to the customer. This involves obtaining commitments from other video servers, obtaining commitments from the network service provider, as well as making commitments of local resources, within the limitations of available bandwidth, available buffer, and customer data consumption rates. Furthermore, for evaluating the goodness of a presentation plan, we introduce two measures of optimality for presentation plans: minimizing wait time for a customer, and minimizing access bandwidth is used. We develop algorithms to compute optimal presentation plans for all three types, and carry out extensive experiments to compare their performance. We have also mathematically proved certain results for the presentation plans that had previously been verified experimentally in the literature.
최근 마케팅 업계의 동향을 보면 기존 고객 유지에 대한 필요성을 중요시하면서, 타깃 마케팅의 개념에 의한 고객집단의 세분화된 분류와 각각의 세분화된 고객집단에 대한 차별적인 대응이 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 연관규칙의 Cumulate 알고리즘을 이용하여 고객집단을 분류하고 고객집단간의 구매패턴을 분류하는 시스템을 구현하였다. 실제 특정 두 집단간의 연관규칙을 조사한 결과 서로 간에 비슷한 연관규칙이 있음을 알 수 있었고, 마케팅 의사결정을 위해 우량/일반 고객집단으로 분류해야 할 필요성이 있음을 밝혔다. 따라서 고객집단의 분류에 있어 예측율의 정확성을 높임으로써 차별적인 마케팅의 효율을 극대화 할 수 있음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3030-3049
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2023
With the development and wide application of hybrid network computing modes like cloud computing, edge computing and fog computing, the customer service requests and the collaborative optimization of various computing resources face huge challenges. Considering the characteristics of network environment resources, the optimized deployment of service resources is a feasible solution. So, in this paper, the optimal goals for deploying service resources are customer experience and service cost. The focus is on the system impact of deploying services on load, fault tolerance, service cost, and quality of service (QoS). Therefore, the alternate node filtering algorithm (ANF) and the adjustment factor of cost matrix are proposed in this paper to enhance the system service performance without changing the minimum total service cost, and corresponding theoretical proof has been provided. In addition, for improving the fault tolerance of system, the alternate node preference factor and algorithm (ANP) are presented, which can effectively reduce the probability of data copy loss, based on which an improved cost-efficient replica deployment strategy named ICERD is given. Finally, by simulating the random occurrence of cloud node failures in the experiments and comparing the ICERD strategy with representative strategies, it has been validated that the ICERD strategy proposed in this paper not only effectively reduces customer access latency, meets customers' QoS requests, and improves system service quality, but also maintains the load balancing of the entire system, reduces service cost, enhances system fault tolerance, which further confirm the effectiveness and reliability of the ICERD strategy.
사회적 네트워크는 하나의 문화적 현상으로 자리매김하였다. 단절된 고객들을 위해 새로운 매체가 필요한 시대에 많은 사람들이 이러한 사회적 네트워크들이 전통적인 광고와 마케팅 툴의 강력한 대안이 될 수 있다고 믿고 있다. 본 연구는 사회적 네트워크 안에서 구성원들의 무형의 가치를 계량화함으로써 고객가치 평가에 대한 새로운 시각을 제공하고자 하였다. 고객들의 유형의 가치만을 평가하는 것은 고객들 간의 상호 연결성을 고려하지 않는 것이므로 어떤 고객들이 중요한 고객인가에 대해 부분적인 설명만이 가능하다. 따라서 고객들의 가치를 제대로 파악하기 위해서는 고객생애가치(CLV: Customer Lifetime Value)와 같은 금전적인 유형 가치뿐만 아니라 사회적 네트워크 안에서 고객들이 다른 구성원들에게 미치는 영향과 같은 무형의 가치까지를 포함하여야 한다. 본 연구에서는 고객생애가치라는 금전적인 가치와 네트워크 내에서 한 고객이 얼마나 중요한가를 나타내는 무형의 가치에 근거하여 고객을 평가할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 고객무형가치 즉 고객들의 네트워크 가치를 측정하기 위해 사회학의 기존 연구에 기초한 중심성(Centrality)지표를 활용하였다. 중심성(Centrality) 지표들을 통해 고객무형가치에 대한 금전적 가치까지 계산하기는 어렵지만 낮은 고객생애가치를 가지면서 높은 무형가치를 가지고 있는 고객 혹은 반대 경우의 고객들을 파악할 수 있다. 낮은 고객생애가치를 가진 고객들에게 기업이 많은 자원을 할당해서는 안 된다고 제안하고 있는 전통적인 고객생애가치 모델과는 달리, 이러한 양 방향적 가치접근은 고객생애가치는 낮을지라도 높은 네트워크 가치를 가지고 있다면 기업에게 중요할 수 있는 고객임을 제안하고 있다.
네트워크 패러다임의 변화 속에 새로운 제품, 기술, 서비스와 더불어 비즈니스 모델을 제시하는 기업이 새로운 강자로 부상하고 있다. 기업들은 네트워크가 가져온 시공간의 제약 해결 등을 얻기 위해 기존의 비즈니스를 네트워크 공간으로 옮기기 위한 노력을 진행하였으며, 이러한 과정에서 기업들은 전에 없던 새로운 비즈니스 모델을 출현시키고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 모델 변화를 위해서는 고객이 아닌 새로운 네트워크 가입자 개념으로 비즈니스 모델에 대한 재해석이 필요함을 강조한다. 비즈니스에 대한 근본적인 변화 없이 네트워크의 특성만을 이용하고자 하는 기업들은 고객의 니즈를 잃어버리는 구조적 관성에 빠질 수 있다. 하지만, 사례 기업은 고객이 원하는 가치가 무엇인가에 주목하였으며, 이를 통해 고객을 새로운 네트워크 가입자의 개념으로 살펴봄으로써 기존 비즈니스 모델을 새롭게 변화시키고 나아가 기업간 관계 형태를 변화시켰다. 본 연구에서는 사례분석을 통해 네트워크 관점에서 비즈니스 모델의 변화과정 및 가치곡선과 고객경험사이클을 적용하여 이에 따른 성과를 설명함으로써 네트워크 관점에서의 비즈니스 모델에 대한 재해석의 필요성을 제시하였다.
인터넷을 통한 지식의 유통이 텍스트 형태의 지식뿐만 아니라 동영상 형태의 지식 유통으로 진화하고 있는 상황에서, UCC 지식 동영상을 공유하는 서비스가 나타나왔다. 본 논문은 동영상 UCC를 중심으로 지식 공유를 하는 'H' 사이트의 비즈니스 모델 평가 과정에서 수행된 고객 모델 분석사례를 보고한다. UCC 지식 동영상 공유 서비스는, 텍스트 형태의 지식공유 형태를 벗어나 새로운 형태인 동영상으로 지식을 공유한다는 점에서 불연속적 혁신의 형태를 띠며, 컨텐트 제공자와 컨텐트 소비자가 상호 매개되므로 직간접적 네트워크 효과가 일어나는 Value Network라는 특성을 가진다. 이렇게 불연속적 혁신이 일어나는 Value Network의 고객 모델 분석을 위해 첨단기술수용주기 이론인 캐즘 이론과 이를 심화 발전시킨 테크노그래픽스, 그리고 블루오션 전략에서 소개된 비고객 분석을 적용하여, UCC 지식 동영상 공유 사이트인 'H'사이트의 To-Be 고객 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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