The vehicle's waning sounds are used for the purpose of informing the specific situation to the driver. In the past, the warning sounds were developed in terms of a simple notification. With the increasing importance of the emotional quality of vehicle, the research in terms of sound quality has been actively conducted. The desired sounds are dependent upon customer expectation and usage requirements. And it based on cultural or regional difference and personal preference. In this paper, the preference study considering the sale region and personal preference is introduced. Jury test for subjective evaluation are carried out and the difference in preference is analyzed.
본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.
Today, as technology advances and market competition for products intensifies, the product design to improve customer satisfaction by accurately identifying customer needs is emerging as a very important issue for company. Accordingly, the customer-oriented or customer-centered design that maximizes customer satisfaction by grasping and analyzing customer requirements is in the spotlight as an important design theory. In this study, the customer-oriented design is defined as finding the optimal value of design variable with the maximum overall customer satisfaction while minimizing the difference in individual customer satisfaction responded to various customers from multiple product quality characteristics from the perspective of robust design. Therefore, this study presents a new method for modeling the customer preference structure as the different sets of desirability functions for multiple quality characteristics and proposes a new customer-oriented design approach by applying the desirability functions to Taguchi's robust design process to deal with multi-characteristic design problem. Finally, the proposed method is illustrated with the Kansei engineering design problem of wine glass.
유비쿼터스 환경에 기반한 시장, 즉 U-마켓에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보가 u-마켓 서버시스템에 저장되어 인터넷 쇼핑몰과 같이 다양한 분석과 활용이 가능하게 되었다. 물리적인 공간과 가상 공간이 결합된 유비쿼터스 기반의 시장 환경에서는 고객이 오프라인에서 다양한 매장을 방문하면서 쇼핑을 하게 되는데, 이때 여러 매장에 동일한 제품이 동시에 존재할 수 있으므로 매장의 위치, 매장 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 고객의 선호도를 반영하여 고객 개개인에게 적절한 매장을 추천해야 할 필요성이 제기된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 기반한 시장에서 고객의 쇼핑 상황을 고려하여 고객의 선호를 반영할 수 있는 매장 추천방법을 제안한다. 제안한 매장 추천방법은 협업 필터링과, Apriori 알고리즘을 기반으로 구성되어 있다. 온라인 쇼핑몰과는 다르게 U-마켓에서는 고객 개개인의 구매목록과 고객의 선호도를 반영한 매장 추천이 필요하며, 본 논문에서 제안하고 있는 매장 추천방법은 고객의 쇼핑경험을 극대화 하고 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 매출증대를 통해 U-마켓 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Based on increased popularity and use of social network services as a marketing tool, social commerce became an emerging trend in e-commerce platforms. Social commerce involves sellers offering potential consumers the products and services at a lower price in a limited time period. Through comparison of the performances of domestic social commerce websites, we found that the buying environment such as price, number of available products, and the remaining time period for sale has a significant difference influencing on the purchase decisions of consumers. This study aims to analyze the interaction effects and preference levels of four characteristics (price, discount rate, number of purchases and purchase time) by conducting choice-based conjoint analysis. Survey experiment was performed using a sample of 146 undergraduate and graduate students. The results showed that consumers importantly consider purchase time, discount rate, price, number of purchases in the order of their preference. Also, discount effect is more significant on purchase decisions than price effect and consumers distinguish less the differences among the buying environment characteristics in the closing days of purchase period. Customer segmentation using the preference levels of characteristics indicates that the preference levels have different effects in the purchase utility of each segment. The proposed customer segmentation and differences in feature utilities are expected to be valuable in forming future sales promotion strategies in social commerce.
현대 사회에서는 기업의 의사결정에 있어 고객의 중요성이 지속적으로 증가되고 있으며, 정보통신 기술의 발전에 힘입어 컴퓨터상에서 효과적으로 주요 고객의 선호도를 측정하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 선호도는 개인의 성향이 크게 반영되므로 명확하게 수치화하기 어렵고 측정 기준에 따라 모호한 결과가 산출되는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 생체정보를 이용하여 구성한 다중 감성모델을 기반으로 고객의 선호도를 평가하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 여러 생체정보로 이루어진 다차원 벡터의 학습을 통하여 구조화된 감성모델을 이용하므로 동일한 기준을 적용하여 고객 선호도를 평가할 수 있다. 또한 특정 대상에 특화된 감성모델을 학습하여 정확도를 더 향상시키는 것도 가능하며 실험을 통하여 정확도의 향상을 보였다.
The purpose if this study is to analyze the psychological preference of Family Restaurants and their behavioral characteristic and its segmentation, positioning, new product development and marketing min. Result of analysis, index and type of MBTI psychological preference are related to Family Restaurant Choice attributes intimately. Specially, "Menu composition reflected restaurant image", and "Providing of corresponded value to price"were shows considerable difference according to psychological preference. And "Providing of the corresponded value to price"of Value, Price and Image Factor, indexes, types, including all the other aspects, shows the most considerable difference. Therefore, all market of Family Restaurant when inventing or designing a menu, they should consider restaurant′s concept and image to manage a menu, and keep in mind that all customer take "value"at up most importance.
The goods development considering the foot characteristics of Korean and design of the sports shoes need to satisfy the customer emotion. For this, the sports shoes have to give the customer desire and satisfaction and be accomplished the distinction and luxury of goods for sports shoes. This study obtained a basic data on the customer preference and emotion with human sensibility ergonomics approach and formed the database to use easily. Also based on the database, this study developed an interface which the customer be able to select the sports preferred shoes.
City gas is becoming an essential resource in households due to its convenience and low price in comparison to other energy sources. However, in order to prepare for the gas market to be saturated, many city gas companies must pursue customer satisfaction management and develop happy call systems for a promising solution. In the development of the happy call systems, the difficult problem is that we cannot contact all customers because of limited resources and calling efficiency in the call center, We should find best customers according to their value. This paper suggests a methodology for the selection of happy call customers when city 9as companies consider two strategies. First, they should launch a new business area. Second, they must attempt to prevent current customers from moving from city gas to other fuels. We will discover important attributes and derive rules of weighting for the attributes through an exploration study that affect customer satisfaction and preference. Through a simulation model, we will show how many customers will be selected by our methodology.
Today's environment of enterprise is changing, They have to face customer' demands with the right product, the right service and supply them at the right time. And also cut down logistics and inventory cost and bring up the profit as much as they can. This means the change of putting enterprise first in importance to putting customer first importance. therefore to correspond to customer's demand, shorting lead time is becoming a essential condition. The answer to this changes of environment is supply chain management. In this paper, It consolidates the necessity on a LTV(Life Time Value) and analyzes data which is concerned of Customer Value. Under the these environments, defines the LTV(Life Time Value) rule that can improve the customer value. We solved this problems using AHP(Analytic Hierarchy Process) for consistency at relationship matrix, AHP(Analytic Hierarchy Process) is based on Saaty's consistency rate. If consistency rate is under 0.1 point, preference rate's weights are acceptable. This study develop a program for AHP weights and support Satty's consistency rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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