Purpose: The purpose of this study is to measure the effectiveness of corporate social responsibility and service on consumers' risk perception, which ultimately influences satisfaction. Research design, data, and methodology: This study adopted experimental scenario questionnaires: 2 CSR conditions (with and without CSR) and 2 service outcomes (successful and unsuccessful). Multiple regressions were conducted to examine hypotheses. A total of 217 responses were gathered for research analysis. Results: The results of this study found that the performance risk perception and satisfaction of consumers were affected by both CSR and service. CSR was not found, however, to have a moderating effect on performance risk perception or satisfaction. Additionally, performance risk perception affected consumer satisfaction. Conclusion: The results of this study indicate that consumers respond to the conditions of company's CSR and service outcomes when they stay at hotels. Findings of this study suggest service outcomes and CSR had an effect on performance risk perception and satisfaction, although CSR did not moderate the effect of service outcomes for both performance risk perception or satisfaction. Therefore, providing satisfactory customer service and undertaking CSR activities are critical to achieving consumers' overall satisfaction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.8
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pp.35-43
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2015
Recently, internal information leaks is increasing rapidly by internal employees and authorized outsourcing personnel. In this paper, we propose a method to integrate internal control systems like system access control system and Digital Rights Managements and so on through expansion model of SIEM(Security Information Event Management system). this model performs a analysis step of security event link type and validation process. It develops unit scenarios to react illegal acts for personal information processing system and acts to bypass the internal security system through 5W1H view. It has a feature that derives systematic integration scenarios by integrating unit scenarios. we integrated internal control systems like access control system and Digital Rights Managements and so on through expansion model of Security Information Event Management system to defend leakage of internal information and customer information. We compared existing defense system with the case of the expansion model construction. It shows that expanding SIEM was more effectively.
This paper seeks to suggest user satisfaction model of digital signage to see how new in-store technology can effectively lead to customers' shopping satisfaction in fashion retails. Authors in particular focus on technological complexity, which is expected to serve a subtle role in using digital signage. This study employed a scenario-based online survey. Interactive digital signage with virtual try-on and video-captures functions was used as stimuli. Data were collected from 320 respondents and 307 useable responses were analyzed to examine a proposed model. Research model compares dual paths of motivators: the extrinsic motivation route that leads from usefulness to shopping outcome satisfaction and intrinsic motivation route that leads from enjoyment to shopping process satisfaction. Technological complexity of digital signage indirectly and negatively influences shopping outcome and process satisfaction, mediated by usefulness and enjoyment, but directly and positively affects shopping process satisfaction. In omni-channel environments, the findings have implications for fashion retail managers in using digital signage to maximize customer satisfaction and to counterbalance the advantages and disadvantages of technological complexity.
The growth of the online market is accelerating due to the development of technology and the pandemic era. The delivery service through the courier must be used to deliver the ordered goods to the customer through the online market. With the growth of the online market, the logistics market for delivery is also growing. The traffic and environmental problems are emerging as social issues. Urban logistics technology using underground space based on the urban railway developed to improve logistics efficiency in a metropolitan area and a new alternative to environmental problems. This study proposed a plan to secure system safety through safety analysis based on operational concept definition and scenario analysis by applying model-based perspective analysis to the system under development.
Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.
This study is an attempt to deduct environmental uncertainties facing next-generation convergence services, in four areas including customer, technology, service provider and regulation. We assess the level of residual uncertainty with regard to key environmental uncertainty factors, and conduct a scenario planning analysis. Based on the results of this analysis, we provide suggestions on market entry strategy for providers of this next-generation convergence service. The strategic assessment of six scenarios developed in this study, each with two levels of residual uncertainty (alternate futures and a range of futures) resulted in two key success factors (KSF), namely, customer demand trends and easing of advertising restrictions. Four types of strategic scenarios were then discerned, for each of which we present response capabilities that may be required of service providers, along with strategic suggestions. The results of this study are rich in implications for both policy-makers and regulators seeking ways to create and stimulate a convergence service market and prospective providers of next-generation convergence services, as they provide concrete tips related to market entry strategy, including efficient resource allocation, types of market entry and time-frames for entry.
There are relatively inactive discussions about applying ubiquitous technology (uT) to traditional marketplace. If u-Market which affords to promote customer shopping convenience and on/offline shopping experience is implemented, then traffic of visiting customers as well as the revenue of the market will increase. Ultimately, it will lead to revitalizing traditional market. For this purpose, we developed a realistic u-Market service scenario with restricted uT considering spatial limitation and poor infrastructure of the physical marketplace. Based on u-Market service scenario, we have empirically investigated the determinants of u-Market service acceptance of the actual customers of traditional marketplace. We hope the results of this study will help in improvement of u-Market system development and service feasibility.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.154-163
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2017
Collaborative filtering, one of the most widely used techniques to build recommender systems, is based on the idea that users with similar preferences can help one another find useful items. Credit card user behavior analytics show that most customers hold three or less credit cards without duplicates. This behavior is one of the most influential factors to data sparsity. The 'cold-start' problem caused by data sparsity prevents recommender system from providing recommendation properly in the personalized credit card recommendation scenario. We propose a personalized credit card recommender system to address the cold-start problem, using multiple user profiles. The proposed system consists of a training process and an application process using five user profiles. In the training process, the five user profiles are transformed to five user networks based on the cosine similarity, and an integrated user network is derived by weighted sum of each user network. The application process selects k-nearest neighbors (users) from the integrated user network derived in the training process, and recommends three of the most frequently used credit card by the k-nearest neighbors. In order to demonstrate the performance of the proposed system, we conducted experiments with real credit card user data and calculated the F1 Values. The F1 value of the proposed system was compared with that of the existing recommendation techniques. The results show that the proposed system provides better recommendation than the existing techniques. This paper not only contributes to solving the cold start problem that may occur in the personalized credit card recommendation scenario, but also is expected for financial companies to improve customer satisfactions and increase corporate profits by providing recommendation properly.
As artificial intelligence develops, AI chatbot systems are actively taking place. For example, in public institutions, the use of chatbots is expanding to work assistance and professional knowledge services in civil complaints and administration, and private companies are using chatbots for interactive customer response services. In this study, we propose a scenario-based AI voice chatbot system to reduce museum operating costs and provide interactive guidance services to visitors. The implemented voice chatbot system consists of a watcher object that detects the user's voice by monitoring a specific directory in real-time, and an event handler object that outputs AI's response voice by performing inference by model sequentially when a voice file is created. And Including a function to prevent duplication using thread and a deque, GPU operations are not duplicated during inference in a single GPU environment.
The application of Internet technology has created enormous impact on banking sector with the implementation of many techno-oriented services like Internet banking, EFT, branchless banking, Automated Clearing House (ACH) transactions etc. Study of customer's attitude in terms of trust, perceived risk and ease of use of a particular technology is as an important parameter for acceptance or rejection of a technology. To explore the customers'attitude for Internet banking this research is undertaken. The research is carried out in Pokhara valley which is the second largest city and tourism capital of Nepal. The study employs descriptive research design with stratified sampling procedure for eight top commercial banks. A set of 25 customers is taken from each selected 8 banks making a sample size of 200 respondents. A fixed set of question related to demographic factors is provided personally or by visiting the location of the customers of Internet banking service and collected accordingly. Reliability test is performed using Cronbach's alpha and data is analyzed using inferential statistics to present the results of the study. This study provides knowledge on the current scenario of Internet banking and helps banks in cost saving, mass customization, product innovation, improved marketing and communication. This study is very important for financial institutions like banks, government agencies and business houses to understand the perception of customers towards Internet banking and technology as a whole. The study also supplements the gap in literature on technology and banking in Nepal and serves as an important knowledge base.
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