Online customer reviews (i.e., electronic word-of-mouth) has gained considerable interest over the past years. However, a knowledge gap exists in explaining the mechanisms among the factors that determine the product sales in online retailing environment. To fill the gap, this study adopts a principal-agent perspective to investigate the effect of customer reviews and customer incentives on product sales in online retail stores. Two customer review factors (i.e., average review ratings and the number of reviews) and two customer incentive factors (i.e., price discounts and special shipping offers) are used to predict product sales in regression analysis. The sales ranking data collected from the video game titles at Amazon.com are used to analyze the direct effects of the four factors and the interaction effects between customer review and customer incentive factors to product sales. Result reveals that most relationships exist as hypothesized. The findings support both the direct and interaction effects of customer reviews and incentive factors on product sales. Based on the findings, discussions are provided with regard to the academic and practical contributions.
Purpose - The purpose of this study is to analyze the impact of customer's communication on sales performance in the online market. Research design, data, and methodology - This study uses linear regression analysis to examine the effects of product review characteristics which are the result of customer's communication, on sales performance by using product reviews of online marketplace Amazon. Result - The increase in the number of product reviews positively affected sales performance. An increase in extreme opinions in the product review has a positive effect on sales performance. The product review length has a negative effect on sales performance. Conclusions - This study has shown the online marketplace customers' communication can influence sales performance using product review big data. This study contributed to the theoretical completeness by analyzing all the products of the book category in Amazon online market. This research will complement the theories regard to the customer behavior affecting sales performance. We expect the empirical analysis result will provide empirical help to sellers, online marketplace operators, and customers. In particular, the number of letters in the product may negatively affect sales performance, so sellers need to consider this effect carefully when exposing product reviews.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2137-2156
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2024
Customer reviews are the second-most reliable source of information, followed by family and friend referrals. However, there are many existing customer reviews. Some online shopping platforms address this issue by ranking customer reviews according to their usefulness. However, we propose an alternative method to rank customer reviews, given that this system is easily manipulable. This study aims to create a ranking model for reviews based on their usefulness by combining product and seller service aspects from customer reviews. This methodology consists of six primary steps: data collection and preprocessing, aspect extraction and sentiment analysis, followed by constructing a regression model using random forest regression, and the review ranking process. The results demonstrate that the ranking model with service considerations outperformed the model without service considerations. This demonstrates the model's superiority in the three tests, which include a comparison of the regression results, the aggregate helpfulness ratio, and the matching score.
본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 상황에서 이전사업경험, 제품속성과 온라인 고객의견이 신제품 매출성과에 미친 영향을 살펴보았다. 인터넷 쇼핑몰에서 제품 성과에 대한 연구들은 선진국 온라인 쇼핑몰을 중심으로 고객들의 구전효과에 초점을 두고 연구를 진행해 왔으며 상대적으로 기업특성이나 제품속성에 대한 연구는 미흡하였다. 본 연구에서는 중국 인터넷 쇼핑몰에서 판매중인 총 407개 TV모델들을 대상으로 기업특성, 제품속성 및 온라인 고객의견이 제품 매출성과에 미친 영향을 살펴보았다. 기업특성에서는 이전TV제조업체들의 제품이 신규 진입기업들의 제품들보다 매출성과가 높았다. 제품속성에서는 경쟁제품 대비 초기 가격수준이 낮을수록 성과가 높으며 가격할인율이 높은 경우에는 오히려 매출성과가 낮았다. 전반적인 제품의 기술경쟁력 수준이 높을수록 판매성과가 높으며 신기능의 특성에 따라 매출성과에 미친 효과는 다르게 나타났다. 제품별 온라인 고객평가 의견수가 많을수록 해당 제품의 매출성과는 높은 것으로 나타난 반면, 온라인 고객평가 점수는 매출성과에 유의한 영향관계나 나타나지 않았다. 본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 상황에서 신제품 매출성과 향상을 위한 이론적 실무적 의의를 제시하고 향후 연구과제들을 제시하였다.
The online shopping environment has radically changed consumer shopping behavior. Without the actual physical shopping experience in a brick-and-mortar store, consumers make purchasing decisions over the Internet. They make an effort to obtain product information not only from online merchants, but also from previous purchasers in order to make an informed decision. Accordingly, customer comments are expected to have a significant impact on decisions to purchase goods and services online. This paper focuses on one type of electronic word-of-mouth, the online consumer review. It derives several motivations why customers post product reviews on shopping mall sites. Customer motives were identified through an in depth one-on-one interview with twenty female respondents conducted twice from June $17^{th}$ to September $11^{th}$, 2009. The interviews lasted between 40 and 60 minutes. The results showed that consumers write product reviews based on six motivations: to receive a reward or remuneration for writing a product review, to share information with other customers, to improve the quality of goods and services, to reduce customer dissatisfaction, to recommend products and services, and to derive pleasure.
서울지역 고등학생을 대상으로 인터넷 쇼핑몰에서의 패션제품 구매행동, 구매후기에 대한 인식, 구매후기의 이용과 작성 및 그에 따른 인식, 의복관여도에 따른 구매후기에 대한 인식 및 구매 후 불만경험과 대응행동을 살펴보았다. 서울지역의 6개 고등학교 508명의 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였고 자료분석은 SPSS 17.0을 이용하여 평균, 표준편차, 빈도, t-test, 일원분산분석을 하였으며 사후검정으로는 Duncan's Multiple Test를 실시하였다. 인터넷 쇼핑몰에서 패션제품 구매이유는 저렴한 가격과 다양성 및 편리성 때문이였고 구매하지 않는 이유는 대부분 화면과 실제의 상품 차이 때문이었다. 학생들은 구매후기를 믿을만하고 유용하다고 인식하였다. 구매후가 내용의 방향과 개수에 대해서는 영향을 받았지만 최신성에 대해서는 영향 받지 않는 것으로 나타났다. 구매후기를 이용하는 학생이 이용하지 않는 학생보다 유용성, 신뢰도, 영향력 모두 높게 인식하였고, 구매후기를 작성하는 학생들이 작성하지 않는 학생들보다 구매후기의 유용성과 신뢰도, 구매후기의 개수에 따른 영향력을 높게 인식하였다. 의복관여도에 따라서는 고관여의 학생들이 중관여와 저관여의 학생들에 비해 구매후기를 유용하다고 인식하였다. 인터넷 쇼핑몰을 통해 패션제품을 구매 후 불만을 경험한 학생들은 불평행동으로 공행동과 무행동을 주로 하는 것으로 나타났다.
Customer satisfaction and loyalty are becoming an increasing salient topic in many firms and in academic research. This study places significance in establishing corporate marketing strategy via analyzing and understanding purchasing by Korean and Chinese customer, especially those for service store, who serve as the core in marketing activities. To objectives of this study are to investigate which antecedent variables have significant effects on consumer perceived satisfaction or loyalty and to examine whether these factors have differences between Korean and Chinese customer. To test the hypotheses, such antecedent variables as the product quality, service quality, store reputation, store image. All variables are significant factors in both Korean and Chinese customer. Under the current increasingly rapid competitive market, product/service quality, store reputation/image can provide customer satisfaction and loyalty, can generate continual customer expansion of current customer through the reuse intention and can contribute to the expansion of new customers.
Opinion mining involves the analysis of customer opinions using product reviews and provides meaningful information including the polarity of the opinions. In opinion mining, feature extraction is important since the customers do not normally express their product opinions holistically but separately according to its individual features. However, previous research on feature-based opinion mining has not had good results due to drawbacks, such as selecting a feature considering only syntactical grammar information or treating features with similar meanings as different. To solve these problems, this paper proposes an enhanced feature extraction and refinement method called FEROM that effectively extracts correct features from review data by exploiting both grammatical properties and semantic characteristics of feature words and refines the features by recognizing and merging similar ones. A series of experiments performed on actual online review data demonstrated that FEROM is highly effective at extracting and refining features for analyzing customer review data and eventually contributes to accurate and functional opinion mining.
This study examines how an initially perceived product value affects consumer's purchase intention after reading online reviews with various tones. The study proposes that associations among initially perceived overall product value, degree of confirmation resulting from reading the reviews, and final purchase intention differ across review tones such that 1) when the tone is favorable, the effect of an initially perceived product value is stronger than when the tone is critical, and 2) when the tone is extreme, the effect of confirmation is stronger than when the tone is moderate. The survey was conducted with 276 online shopping mall users in Korea, and most of the hypotheses were supported. This study asserts that the effects of online reviews should be considered together with customer's level of expectation formed prior to reading online reviews, which resulted from extensive search and screening processes that the customer went through before reading online reviews.
The smart speaker includes an AI assistant function in the existing portable speaker, which enables a person to give various commands using a voice and provides various offline services associated with control of a connected device. The speed of domestic distribution is also increasing, and the functions and linked services available through smart speakers are expanding to shopping and food orders. Through text mining-based customer review analysis, there have been many proposals for identifying the impact on customer attitudes, sentiment analysis, and product evaluation of product functions and attributes. Emotional investigation has been performed by extracting words corresponding to characteristics or features from product reviews and analyzing the impact on assessment. After obtaining the topic from the review, the effect on the evaluation was analyzed. And the market competition of similar products was visualized. Also, a study was conducted to analyze the reviews of smart speaker users through text mining and to identify the main attributes, emotional sensitivity analysis, and the effects of artificial intelligence attributes on product satisfaction. The purpose of this study is to collect blog posts about the user's experiences of smart speakers released in Korea and to analyze the attitudes of customers according to their attributes. Through this, customers' attitudes can be identified and visualized by each smart speaker product, and the positioning map of the product was derived based on customer recognition of smart speaker products by collecting the information identified by each property.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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