There exist a number of studies pertaining to the determinants of customer satisfaction between low-cost and full-service carriers in the airline industry. Most studies measured service quality using SERVQUAL based on a survey method. This study offers a new perspective by employing a big data analytic approach using SNS data, which reflects the immediate response of customers as well as trends in real time. This study chose eight factors from TripAdvisor's customer review site as determinants of customer satisfaction and compared the differences between low-cost and full-service airlines. The factors analyzed were seat comfort, customer service, cleanliness, food and beverage, legroom, entertainment, value for money, and check-in and boarding. Additionally, ratings from domestic and foreign customers were compared. The findings show that customer service and value for money are significant factors in satisfaction with low-cost airlines while all variables except legroom and entertainment are significant for full-service airlines. The results show that SNS-based data and analysis of big data are important for improving decision-making effectiveness and increasing customer satisfaction in the airline industry.
본 논문에서는 중국 최대의 온라인 쇼핑몰로 자리매김한 타오바오를 대상으로 구매후기가 구매자의 구매의사결정에 어떠한 영향을 주는지를 밝히고자 연구하였다. 본 논문에서는 구매후기 내용특성, 구매후기 제공자특성, 구매자 특성이라는 세 가지 차원을 중심으로 구매자의 구매후기 수용에 영향을 미치는 주요 선행요인들을 도출하였다. 타오바오에서 제품을 구매한 경험을 가진 구매자들을 대상으로 데이터를 수집하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 구매후기 충분성과 구매후기 선명성은 모두 고객후기 수용에 통계적으로 비유의적으로 나타났다. 둘째, 구매후기 제공자 신뢰성과 구매후기 제공자 유사성은 모두 고객후기 수용을 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, 구매자 특성 차원에 속하는 사전지식과 관여도는 모두 고객후기 수용을 증가시키는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로, 고객후기 수용은 구매자의 구매의도를 상당히 증가시키는 것으로 나타났다. 본 논문은 중국시장에 진출하고자 하는 쇼핑몰 이해당사자에게 구매후기 관리의 중요성을 알리고 관리방안을 제시하고 있다.
HARTANTO, Nico;MANI, La;JATI, Mustika;JOSEPHINE, Ruth;HIDAYAT, Z.
유통과학연구
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제20권11호
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pp.33-45
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2022
Purpose: The development of online shopping trends in Indonesia is increasing, and Tokopedia is becoming one of the most popular e-commerce websites. The purpose of this study is to obtain empirical evidence whether mobile shopping, customer review, perceived credibility, and Korean celebrity endorsement affect online purchase decision, whether online purchase decision affects customer satisfaction, and whether customer satisfaction affects brand loyalty of customers in Tokopedia e-commerce. Research Design, data and methodology: Quantitative survey with data was collected using an online questionnaire with sample characteristics were Tokopedia customers who lived in Jakarta by 385 samples using the purposive sampling method, and data analysis was conducted using the Smartpls application program version 3.0. Results: Mobile shopping, customer review, and perceived credibility had positive effects on online purchase decision at Tokopedia in Jakarta. However, Korean celebrity endorsement did not have a positive effect on online purchase decision at Tokopedia in Jakarta. Furthermore, online purchase decision had a positive effect on customer satisfaction at Tokopedia in Jakarta, and customer satisfaction had a positive effect on brand loyalty at Tokopedia in Jakarta. Conclusions: This study proposes significant implications for maintaining customer relationships to achieve purchasing decision, customer satisfaction, and brand loyalty in the e-commerce industry.
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.
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.
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.
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.
소비자를 파악하기 위해 활용되고 있는 사용자 중심 데이터 중 사용자 리뷰 데이터는 다량으로 상세하게 소비자의 의견을 파악할 수 있다는 장점으로 인해 주목받고 있으며 많은 소비자들이 사용자 리뷰에 의존하고 신뢰하고 있다. 많은 어플리케이션 개발사들은 중요성을 인지하고 사용자 리뷰를 관찰 및 대응하고 있지만 체계적인 방법의 부재로 고객의 만족과 관계없이 시간과 비용을 투자하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 주어진 시간과 비용에서 고객의 만족을 최대화 시킬 수 있도록 고객 만족과 서비스 품질을 다루는 카노 모델을 이용하여 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 선별하는 체계적인 방법을 제안하였다. 본 방법은 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 수집하고 요구사항을 도출하는 사용자 리뷰 수집 및 요구사항 도출 단계, 도출된 요구사항에 카노 모델을 적용하고 품질 유형으로 선별하는 카노 모델 적용 및 선별 단계, 그리고 관련자들이 모여 내부적인 측면에서 요구사항 검토 및 재정의하는 이해관계자들과 검토 및 재정의 단계로 구성되었다.
In this paper, we propose a customer profiling technique based on customer behavior for personalized products recommendation in Internet shopping mall. The proposed technique defines customer profile model based on customer behavior Information such as click data, buying data, market basket data, and interest categories. We also implement CBCPT(customer behavior based customer profiling technique) and perform extensive experiments. The experimental results show that CBCPT has higher MAE, precision, recall, and F1 than the existing other customer profiling technique.
The main objective of this study is to find the Interrelationship between Service Quality, Electronic Banking and Customer Satisfaction in Commercial Banks in Uganda. A review of literature was conducted to find out the relationship among Service Quality, Electronic Banking and Customer Satisfaction. The literature review confirms this relationship. A survey was conducted to collect data. The sample size of 210 commercial banking customers was drawn from different banks in Uganda. The result shows, the Electronic banking adoption was found to have a positive relationship with Service Quality, Service Quality was found to have a positive relationship with Customer satisfaction; and Electronic banking adoption had a positive relationship with Customer satisfaction. In light of the findings various recommendations were put across on how retail banks can better satisfy their customers through the use of electronic banking channels. Electronic banking adoption will then foster Service Quality where a customer's service expectations are exceeded by the actual service She/he obtains. This will then bring about Customer satisfaction where the customers find that their needs are met by the service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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