• 제목/요약/키워드: Customer Reviews

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중립도 기반 선택적 단어 제거를 통한 유용 리뷰 분류 정확도 향상 방안 (Increasing Accuracy of Classifying Useful Reviews by Removing Neutral Terms)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.129-142
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    • 2016
  • 전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

A Survey Study on the Assessment of Customer Interruption Costs Using Macro Economic Methodology in Korea

  • Park, Sang-Bong
    • KIEE International Transactions on Power Engineering
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    • 제4A권1호
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    • pp.6-10
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    • 2004
  • This paper presents an assessment of the customer interruption costs using a macro economic methodology of Korean customers by cities and provinces. The customer interruption cost is considered a very useful index in quantifying reliability worth from a customer point of view. This paper reviews the methodology to evaluate the customer interruption costs and ratio to the average revenues per electric energy sold for public, service agriculture, fishery, mining, manufacturing and residential sectors by cities and provinces in Korea.

Siebel CRM소개

  • Lim, Young-Ran
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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    • pp.235-248
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    • 2001
  • o Global Support Centers o 50 Worldwide Field Service Offices o Executive Sponsorship o Quarterly Customer Satisfaction Reviews o Compensation Plans Based on Customer Satisfaction (omitted)

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온라인 입소문이 병원선택에 미치는 영향의 카노속성에 따른 차이 (Differential effects of online word-of-mouth about attractive and one-dimensional Kano attributes on hospital selection)

  • 김수정;김준용
    • 한국병원경영학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.1-14
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    • 2022
  • Purposes: This purpose of this study was to check how much the online word of mouth influences on customer's hospital selection according to Kano's model. Methodology: Kano classified the attributes that affect customer's satisfaction into attractive, one-dimensional, indifferent, must-be, and reverse attributes. Among them, attractive and one-dimensional attributes make up the largest portion in hospital selection. Based on this, the influence of positive or negative online reviews on the selection of hospitals was investigated. Differentiated service was selected as the attractive attributes, and a kind, sufficient explanation was selected as the one-dimensional attributes. Then a questionnaire was conducted how much the positive or negative online reviews influence on hospital selection, respectively. It was conducted from August 7 to September 7, 2021 for medical consumers in their 20s and older who have used medical services for the past 3 years, and the final 142 questionnaires were analyzed. All data was analyzed by chi-square and two-way ANOVA using SPSS ver 25.0. Findings: The results showed that, in one-dimensional attributes, the difference between positive and negative reviews was not statistically significant, but in attractive attributes, positive and negative reviews showed a statistically significant difference. It suggests that positive reviews on attractive attributes had a greater influence on hospital selection. In terms of hospital selection, when the experimental participants were exposed to the positive reviews, the hospital selection ratio did not differ by Kano's attributes, but to the negative reviews it differed. The hospital selection ratio, even after they were exposed to negative reviews, was higher in the attractive attributes than in the one-dimensional attributes. Practical Implication: This study confirmed that hospital selection is influenced differently depending on the Kano's attributes and the direction of the reviews, and suggests that marketers should respond differently to each Kano's attributes when they deal with online reviews of hospitals.

Too Much Information - Trying to Help or Deceive? An Analysis of Yelp Reviews

  • Hyuk Shin;Hong Joo Lee;Ruth Angelie Cruz
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제33권2호
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    • pp.261-281
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    • 2023
  • The proliferation of online customer reviews has completely changed how consumers purchase. Consumers now heavily depend on authentic experiences shared by previous customers. However, deceptive reviews that aim to manipulate customer decision-making to promote or defame a product or service pose a risk to businesses and buyers. The studies investigating consumer perception of deceptive reviews found that one of the important cues is based on review content. This study aims to investigate the impact of the information amount of review on the review truthfulness. This study adopted the Information Manipulation Theory (IMT) as an overarching theory, which asserts that the violations of one or more of the Gricean maxim are deceptive behaviors. It is regarded as a quantity violation if the required information amount is not delivered or more information is delivered; that is an attempt at deception. A topic modeling algorithm is implemented to reveal the distribution of each topic embedded in a text. This study measures information amount as topic diversity based on the results of topic modeling, and topic diversity shows how heterogeneous a text review is. Two datasets of restaurant reviews on Yelp.com, which have Filtered (deceptive) and Unfiltered (genuine) reviews, were used to test the hypotheses. Reviews that contain more diverse topics tend to be truthful. However, excessive topic diversity produces an inverted U-shaped relationship with truthfulness. Moreover, we find an interaction effect between topic diversity and reviews' ratings. This result suggests that the impact of topic diversity is strengthened when deceptive reviews have lower ratings. This study contributes to the existing literature on IMT by building the connection between topic diversity in a review and its truthfulness. In addition, the empirical results show that topic diversity is a reliable measure for gauging information amount of reviews.

관계형 다차원모델에 기반한 온라인 고객리뷰 분석시스템의 설계 및 구현 (Study on Designing and Implementing Online Customer Analysis System based on Relational and Multi-dimensional Model)

  • 김근형;송왕철
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.76-85
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    • 2012
  • 오피니언마이닝 기법은 대량의 고개리뷰들에 나타나는 핵심개체 또는 속성들에 대하여 고객들이 느끼는 긍정 또는 부정의 정도를 계산할 수 있지만, 그 분석능력이 단순하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰들에 대하여 다차원적으로 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 기존의 OLAP기법을 텍스트 데이터형에 적용할 수 있도록 수정하였다. 다차원 분석모델은 명사축과 형용사축, 문서축으로 구성되는 3차원 공간 개념을 4개의 관계형 테이블로 실체화 한 것이다. 다차원 분석모델은 기존의 오피니언마이닝, 정보요약, 클러스터링 알고리즘들을 융합할 수 있는 새로운 틀이라는 점에서 그 가치가 있다. 본 논문에서 제안한 다차원 분석모델과 알고리즘들을 실제로 구현하여 온라인 고객리뷰에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있음을 확인하였다.

온라인 고객 리뷰의 분류 항목별 차이 분석: 채널, 제품속성, 가격을 중심으로 (Analysis of Differences between On-line Customer Review Categories: Channel, Product Attributes, and Price Dimensions)

  • 양소영;김형수;김영걸
    • Asia Marketing Journal
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    • 제10권2호
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    • pp.125-151
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    • 2008
  • 기업과 소비자 간의 온라인 커뮤니케이션 활성화로 인하여 기업과 소비자 모두 제품에 대한 경험과 지식을 공유하는 온라인 고객 리뷰에 많은 관심을 기울이고 있다. 본 연구에서는 내용 분석법을 통해 온라인 소비자 리뷰들을 맥락단위로 분류하고 분류항목을 도출함으로써 채널(자사홈페이지/쇼핑몰), 제품속성(탐색재/경험재), 가격(고가/저가)에 따른 차이 분석을 시행하였다. 분류 항목의 도출은 ACSI 모델의 구성 항목들을 근간으로 실제 리뷰의 반복적 분류를 통해 이루어졌으며 총 3단계로 나누어졌다. 1단계에서는 일단 제품과 서비스로 분류하고, 2단계에서는 제품에 대해서 기능, 디자인, 가격, 구매동기, 제안/사용팁, 그리고 추천/재구매를, 그리고 서비스에 대해서 AS/업그레이드, 배송/기타제조사와 유통사 등 총 8개 분류 항목을 도출하였으며, 3단계에서는 실제 제품 리뷰 내용을 바탕으로 2단계 분류 항목의 세부항목으로 작성되었다. 분류 항목별 차이 분석 결과, 총 8개의 분류 항목에서 모두 유의한 차이점을 보였는데, 특히 채널별 차이를 보기 위해 분석한 홈페이지와 쇼핑몰에서의 리뷰 내용이 가장 두드러진 차이를 보이고 있었다. 한편, 쇼핑몰의 특성을 나타내는 가격과 배송/기타 서비스 항목을 제외하고는 맥락단위의 개수가 홈페이지에서 더 많이 나타남으로써 기업 홈페이지 상의 소비자 리뷰가 쇼핑몰 상의 소비자 리뷰보다 더욱 상세하다는 것을 알 수 있었다. 제품에 대한 만족도 역시 홈페이지의 리뷰에서 더 큰 것으로 나타났으며, 탐색재와 경험재로 나누어 보았을 때 디자인, 구매동기, 추천/재구매, AS/업그레이드 서비스, 그리고 배송/기타 서비스 항목에서 서로간의 차이가 있었으나, 전반적인 만족도의 차이는 없었다. 또한, 가격별로 보았을 때는 디자인, 가격, AS/업그레이드 서비스에서 고가와 저가의 차이를 볼 수 있었으나 전반적인 만족도의 차이는 없었다.

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온라인 쇼핑몰의 상품평 자동분류를 위한 감성분석 알고리즘 (A Sentiment Analysis Algorithm for Automatic Product Reviews Classification in On-Line Shopping Mall)

  • 장재영
    • 한국전자거래학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.19-33
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    • 2009
  • 급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의 상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는 부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을 일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서 이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증하기 위한 실험결과도 제시한다.

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타오바오 쇼핑몰 이용자의 구매후기 수용에 관한 연구 (The Acceptance of Customer Reviews in Taobao)

  • 학기영;이상준;이경락
    • 한국융합학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.205-212
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    • 2015
  • 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.

리뷰를 활용한 고객 품질 만족도 지수 개발 : TV 사례연구 (Developing the Customer Quality Satisfaction Index Using Online Reviews: Case Study of TV)

  • 신지예;김희수;이재호;전형우;안정식;황성훈
    • 품질경영학회지
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    • 제50권4호
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    • pp.863-876
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this study is to propose the product quality satisfaction index based on multiple linear regression using customer reviews. Methods: The proposed framework is composed of four steps. First, we collect online reviews and divide it into insight phrases. The insight phrases are classified using product attribute dictionary and sentiment analysis is conducted. Second, the importance of attributes is calculated in consideration of both regression coefficient and frequency. Third, the positive rate is calculated concerning sentiment analysis result. Therefore, the quality satisfaction index is measured by the weighted sum of importance and positive rate in the last step. Results: We conduct a case study using 2-years(2020, 2021) of Samsung TV reviews to confirm the effectiveness of the proposed methodology. As a result, we found that Picture quality is the most crucial attribute in TV evaluation. The importance of Gaming and content has grown up as the positive rate has also increased. Therefore, the overall satisfaction of TV has increased in 2021 compared to 2020. Conclusion: The result of this study shows that the proposed index reveals the customer's mind efficiently and can be explained by the importance and positive rate of each attribute. By using the proposed index, companies are able to improve and the priority of improvement can be determined.