특정 제품이나 서비스에 대한 네티즌의 의견들은 고객뿐만 아니라 기업 입장에서도 마케팅이나 경영전략을 수립하기 위한 중요한 자료가 될 수 있기 때문에 온라인 고객리뷰를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰를 분석하기 위한 도구인 종속성 네트워크 모델을 제안하였고 종속성네트워크 모델을 기반으로 한 분석시스템을 설계하고 개발하였다. 종속성 네트워크모델은 고객리뷰 내의 주관적 문장과 객관적 문장을 분석대상으로 하며, 명사들 사이의 상대적 중요성과 연관성을 나타낼 수 있다. 시스템구현 결과, 종속성네트워크 모델은 오피니언마이닝 기술에 의하여 도출할 수 없는 새로운 정보 즉, 추출된 특징들 사이의 상대적 중요성 및 연관관계 등을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.
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.
Purpose - This study is to classify quality characteristics of online environment-friendly agricultural products shopping malls into 6 categories and to empirically test their relationship with customer trust, perceived manageability, perceived utility and purchase intention. Research design, data, and methodology - This study targeted adults who have purchased ecofriendly agricultural production online malls for 4 weeks from September 3 to September 30, 2019. The survey type used was a structuralized self-report survey questionnaire made to meet the research purpose in 2019 as the time range. Out of 800 questionnaires, 500 copies are used after excluding surveys with insincere responses. Results - First, results to hypothesis 1, which was about independent variables and customer trust. Analysis showed that health, familiarity, platform reputation, reviews and product quality were found to have significant effect on customer trust; the hypothesis was adopted. On the other hand, system security did not affect customer trust significantly; it was rejected. Second, customer trust was shown to have significant effect on perceived manageability and perceived utility, so the hypothesis was adopted. Third, the hypothesis that perceived manageability moves onto perceived utility was adopted. Moreover, the hypothesis that perceived manageability moves onto purchase intention and the hypothesis that perceived utility moves onto purchase intention were adopted as well. Conclusions - Furthermore, the results of the study imply that it's imperative for online environment-friendly agricultural products shopping malls to consider their characteristics as the means to increase purchase intention of customers.
사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어 내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 본 연구는 패션쇼핑몰을 이용하는 중국 소비자들의 온라인 패션쇼핑몰의 서비스품질, 만족, 재구매 의도 간의 관계 그리고 온라인 리뷰의 조절 효과를 검증하고자 한다. 연구의 결과는 중국인 20대 30대 소비자의 관점에서 서비스 품질의 유형성, 신뢰성, 편의성, 상호작용성이 고객만족도와 재구매의도의 결과변수에 각각 긍정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 또한 온라인 리뷰 중 부정적인 리뷰가 재구매 의도에 큰 영향을 미쳤다. 연구의 결과에 따라 온라인 패션쇼핑몰을 위하여 온라인 제품리뷰에 미치는 영향과 온라인 제품리뷰 수용에 대한 심층적인 이해를 높이고, 향후 패션 기업이 온라인 제품리뷰 정보를 효과적으로 관리 할 수 있는 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
Internet shopping websites have offered comfort to consumers in shopping and built trust relationships with them by providing electronic agents for recommendation, escrow services, and customer centers etc. But as there is little big difference among the shopping websites in terms of technical competence, website design, operational policy, they recognize online feedback (reviews or recommendation of consumers or experts) and online feedback mechanism as important marketing tools. Based on online feedback related studies, this study explores antecedents (consensus, vividness of reviews, interactions in review boards) of the perceived effectiveness of review boards which are text-based feedback mechanisms and its consequences such as trust, satisfaction, and intention to use. The results show that the perceived effectiveness of review boards is significantly affected by vividness of reviews and interactions in review boards, and the impact of interaction in review boards on the perceived effectiveness of review boards is stronger than that of vividness of reviews. The results also show that the perceived effectiveness of review boards has a significant influence on trust and satisfaction with the shopping websites, and intention to use is influenced by both trust and satisfaction.
The importance of online reviews is prevalent as more people access goods or places online and make decisions to visit or purchase. However, such reviews are generally provided by short sentences or mere star ratings; failing to provide a general overview of customer preferences and decision factors. This study explored and broke down restaurant reviews found on Google Maps. After collecting and analyzing 5,427 reviews, we vectorized the importance of words using the TF-IDF. We used a random forest machine learning algorithm to calculate the coefficient of positivity and negativity of words used in reviews. As the result, we were able to build a dictionary of words for positive and negative sentiment using each word's coefficient. We classified words into four major evaluation categories and derived insights into sentiment in each criterion. We believe the dictionary of review words and analyzing the major evaluation categories can help prospective restaurant visitors to read between the lines on restaurant reviews found on the Web.
Purpose: This study introduces a systematic framework to evaluate service satisfaction of cosmetic brands through online review analysis utilizing Text-Mining technique. Methods: The framework assumes that the service satisfaction is evaluated by positive comments from online reviews. That is, the service satisfaction of a cosmetic brand is evaluated higher as more positive opinions are commented in the online reviews. This study focuses on two approaches. First, it collects online review comments from the top 50 global cosmetic brands and evaluates customer service satisfaction for each cosmetic brands by applying Sentimental Analysis and Latent Dirichlet Allocation. Second, it analyzes the determinants that induce or influence service satisfaction and suggests the guidelines for cosmetic brands with low satisfaction to improve their service satisfaction. Results: For the satisfaction evaluation, online review data were extracted from the top 50 global cosmetic brands in the world based on 2018 sales announced by Brand Finance in the UK. As a result of the satisfaction analysis, it was found that overall there were more positive opinions than negative opinions and the averages for polarity, subjectivity, positive ratio, and negative ratio were calculated as 0.50, 0.76, 0.57, and 0.19, respectively. Polarity, subjectivity and positive ratio showed the opposite pattern to negative ratio, and although there was a slight difference in fluctuation range and ranking between them, the patterns are almost same. Conclusion: The usefulness of the proposed framework was verified through case study. Although some studies have suggested a method to analyze online reviews, they didn't deal with the satisfaction evaluation among competitors and cause analysis. This study is different from previous studies in that it evaluates service satisfaction from a relative point of view among cosmetic brands and analyze determinants.
This study examines customer reviews from online stores of Korean vegan fashion brands to determine the qualities that customers value in vegan fashion items. For this purpose, we conducted a case study of online reviews-2,285 reviews were collected and analyzed. The results are as follows: The clothing evaluation criteria for vegan fashion products can be divided into four categories: aesthetics, material characteristics, affordability, and characteristics. This suggests that evaluation standards for vegan fashion items operate at multiple levels. The animal welfare aspect of the product was the most important factor, followed closely by how well the clothes fit. High-quality vegan materials and the use of recycled materials that are environmentally friendly were emphasized. The findings of this study suggest that even for vegan products, stylistic features remain an essential component of fashion items. To understand the main aspects of clothing evaluation criteria in the current vegan fashion market, this study differs from other studies in that it examined online reviews of vegan fashion brands. This comprehensive analysis contributes to a deeper understanding of customer preferences and highlights the importance of ethical considerations alongside style in the evaluation of vegan fashion items, providing valuable insights for the industry. Moving forward, this study is significant in suggesting that vegan fashion brands should develop their products as well as their brands, capitalizing on the demand for ethically conscious and stylish options.
온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.
최근 모바일 플랫폼 기반 비즈니스의 증가와 함께 온라인 숙박 예약 시장이 커지고 있다. 본 연구에서는 서비스 품질에 대한 불확실성이 높은 온라인 숙박 예약 플랫폼에서 부정적 리뷰의 대응 전략이 숙박 업체의 성공에 미치는 영향을 살펴보았다. 국내 최대 숙박 예약 플랫폼에 등록된 856개의 모텔을 대상으로 호스트의 대응 전략의 숙박시설 성공에 대한 효과를 확인한 결과, 부정적 리뷰에 대한 호스트의 답변수가 많고(적극성), 답변 속도(적시성)가 빠를수록 성공에 정(+)의 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한 두 가지 대응 전략에는 정(+)의 상호작용 효과가 있음을 보였다. 마지막으로 평판 하락에 따른 호스트의 대응 전략을 확인한 결과, 평판 하락 발생 시 부정적 리뷰에 대한 대응 적극성의 효과는 증가하였다. 본 연구는 숙박업체의 성공에 효과적인 호스트의 대응 전략을 규명하였으며, 평판 하락에 따른 호스트의 대응 전략의 효과성을 확인한 연구라는 점에서 학술적, 실무적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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