DSM activities have grown and matured over several years in Korea. KEPCO is currently offering some DSM programs in industrial, commercial, and residential customers such as rebate program in purchasing efficient measures. The systematic evaluation process of energy savings and peak reduction will be very important for deciding on the optimal investment of DSM activities in utilities in the future. In general, the estimation process of the potential savings of DSM activities include the determination of baseline electricity consumption, the instantaneous technical potential (ITP), the phased technical potential (PTP), the economic potential (EP), and the achievable potential (AP). The purpose of this article is to provide evaluation process of those DSM potential savings based on bottom-up approach and applicate to residential sector in Korea. In case study, ITP, EP are estimated to be respectively 21.5%, 5.7% of total energy consumption, and 4.1%, 2.5% of peak load in 2010.
은행의 고객만족 및 서비스 품질을 통한 경쟁력 강화를 위해 은행에 대한 품질요인을 '과정품질(process quality)', '결과품질(outcome quality)', 그리고 '서비스 환경품질(service quality)'의 세차원으로 나누어 분석하였다. 서비스 품질에 대한 분류는 Kano의 품질분류 모델을 이용하였으며 고객만족 개선을 위한 고객만족 지수를 산출하였다. 고객만족 지수의 산출은 기존에 사용하던 잠재적 고객만족 개선지수(PCSI Index)의 한계를 보완하여 가중 잠재적 고객만족 개선지수(WPCSI)를 이용하였다. 가중 잠재적 고객만족 개선지수(WPCSI)는 본 연구에서 제시한 방법으로 고객들이 인식하는 품질요인에 대한 중요성을 고려한 지수이다. 연구결과 '직원의 업무처리 능력', '원하는 서비스를 제공받은 정도', '직원이 업무를 신속하게 처리하는 정도'의 품질특성 요인이 고객에게 충족될 경우 만족도가 높아지는 것으로 나타났으며, '직원들의 상품설명에 대한 적극성', '서비스 환경이 전반적으로 아름다운 정도'는 충족과 만족간에 큰 차이를 보이지 않고 있음을 확인할 수 있다.
Studies on the optimal location of retail store have been made in case of no obstacle(Minagawa etal. 1999). This paper deals with the location problem of retail store considering obstacles (e.g. rivers, railways, highways, etc.) and obstacle-overcoming points (e.g. bridges, railway crossings, zebra crossings, overpasses, etc.). We assume that (1) commercial goods dealt here are typically convenience goods, (2) the population is granted as potential demand, (3) the apparent demand is a function of the maximum migration length and the distance from the store to customers, (4) the scale of a store is same in every place and (5) there is no competitor. First, we construct the basic model of customers' behavior considering obstacles and obstacle-overcoming points. Analyzing the two dimensional model, the arbitrary force attracting customers is represented as a height of a cone where the retail store is located on the center. Second, we formulate the total demand of customers and determine the optimal location that maximizes the total demand. Finally, the properties of the optimal location are investigated by simulation.
Purpose - This research approaches to the new niche market of medical tourism to investigate how factors of cultural similarity influence the international distribution management. This study also estimates the interaction effects of distribution channel on the relationships of facility attributes and customers' destination choice behavior. Research design, data, and methodology - We collected the sample of 881 potential customers from the more economically developed regions in China. Regression analysis is used to confirm the relationships in the research model. Results - The result shows that cultural similarity plays an important moderating role in the relationships of facility attributes and destination choice intention. For instance, power distance and masculinity interact with the distribution facility characteristics of medical quality and reputation to influence customers' selection of the destination country. Individualism, powder distance, and masculinity play moderating roles when social environment affects destination choice intention. Especially, all the elements of cultural similarity moderate the relationships between travel cost and destination choice intention. This research also proves that depending on distribution channel, determinants of distribution facility are the critical predictors of intention to select the medical service outside of China. Conclusions - The study enables managers to develop the more effective strategies reflecting the interaction effects of cultural similarity and distribution channel on customers' decision-making process.
Al Emadi, Noora;Thirumuruganathan, Saravanan;Robillos, Dianne Ramirez;Jansen, Bernard Jim
Journal of Smart Tourism
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제1권1호
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pp.53-64
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2021
Upselling is often a critical factor in revenue generation for businesses in the tourism and travel industry. Utilizing passenger data from a major international airline company, we develop the PAX (Passenger, Airline, eXternal) model to predict passengers that are most likely to accept an upgrade offer from economy to premium. Formulating the problem as an extremely unbalanced, cost-sensitive, supervised binary classification, we predict if a customer will take an upgrade offer. We use a feature vector created from the historical data of 3 million passenger records from 2017 to 2019, in which passengers received approximately 635,000 upgrade offers worth more than $422,000,000 U.S. dollars. The model has an F1-score of 0.75, outperforming the airline's current rule-based approach. Findings have several practical applications, including identifying promising customers for upselling and minimizing the number of indiscriminate emails sent to customers. Accurately identifying the few customers who will react positively to upgrade offers is of paramount importance given the airline 'industry's razor-thin margins. Research results have significant real-world impacts because there is the potential to improve targeted upselling to customers in the airline and related industries.
The purpose of this study is to incorporate telemarketing processes to improve telemarketing performance. For this application, we have attempted to mix the model of machine learning to extract potential customers with personalisation techniques to derive recommended products from actual contact. Most of traditional recommendation systems were mainly in ways such as collaborative filtering, which predicts items with a high likelihood of future purchase, based on existing purchase transactions or preferences for products. But, under these systems, new users or items added to the system do not have sufficient information, and generally cause problems such as a cold start that can not obtain satisfactory recommendation items. Also, indiscriminate telemarketing attempts can backfire as they increase the dissatisfaction and fatigue of customers who do not want to be contacted. To this purpose, this study presented a multi-purpose hybrid recommendation algorithm to achieve two goals: to select customers with high possibility of contact, and to recommend products to selected customers. In addition, we used subscription data from telemarketing agency that handles insurance products to derive realistic applicability of the proposed recommendation system. Our proposed recommendation system would certainly solve the cold start and scarcity problem of existing recommendation algorithm by using contents information such as customer master information and telemarketing history. Also. the model could show excellent performance not only in terms of overall performance but also in terms of the recommendation success rate of the unpopular product.
Due to fierce competition, many domestic fashion businesses are suffering difficulty in securing and maintaining customers. Accordingly, fashion companies are devoting all their energy to secure customers by using high quality and diverse strategies for distribution and promotion, and to secure loyalty by satisfying customers with the offer of excellent service. Thus, it is very important to provide systematic service recovery strategy available for handling service failure effectively. Therefore, the purpose of this study is comprehensively analyzing influences of expectation dis-confirmation and perceived justice for service recovery upon consumers' satisfaction and loyalty. The findings are as follows. First, as for the service failure that customers experienced, the more consumers who expect it to be recovered led to the higher formation of expectation-compensation dis-confirmation. Second, it was indicated that the higher seriousness in service failure that customers experienced led to the lower satisfaction and loyalty to service recovery. Third, as a result of examining influence of expectation-compensation dis-confirmation for service-failure recovery upon consumer satisfaction and loyalty, the customers who showed more positive dis-confirmation to expectation-compensation were indicated to form the more satisfaction and loyalty. Fourth, as a result of examining the influence of the perceived justice in the process of service-failure recovery upon customer satisfaction, all in 3 dimensions of justice had effect on customer satisfaction.
Purpose Customer Loyalty is the most important factor of customer relationship management (CRM). Especially in retailing industry, where customers have many options of where to spend their money. Classifying loyal customers through customers' data can help retailing companies build more efficient marketing strategies and gain competitive advantages. This study aims to construct classification models of distinguishing the loyal customers within a Korean retailing company using data mining techniques with R language. Design/methodology/approach In order to classify retailing customers, we used combination of support vector machines (SVMs) and other classification algorithms of machine learning (ML) with the support of recursive feature elimination (RFE). In particular, we first clean the dataset to remove outlier and impute the missing value. Then we used a RFE framework for electing most significant predictors. Finally, we construct models with classification algorithms, tune the best parameters and compare the performances among them. Findings The results reveal that ML classification techniques can work well with CRM data in Korean retailing industry. Moreover, customer loyalty is impacted by not only unique factor such as net promoter score but also other purchase habits such as expensive goods preferring or multi-branch visiting and so on. We also prove that with retailing customer's dataset the model constructed by SVMs algorithm has given better performance than others. We expect that the models in this study can be used by other retailing companies to classify their customers, then they can focus on giving services to these potential vip group. We also hope that the results of this ML algorithm using R language could be useful to other researchers for selecting appropriate ML algorithms.
As a hospital environment is reconstructed from supplier-centered values to consumer-centered ones for the existence in the rapidly changing medical market, it can be said that not only must old slogans such as unconditional restructuring, remodelling, etc. be reconsidered, but a new strategy for the development and renovation of a hospital must be urgently required. Accordingly, development of customer-oriented practical strategies is needed and it appears possible to develop marketing and manage contacts, as a practical management strategy, for raising satisfaction of internal and external customers. The ultimate goal of such strategy development may be to ensure consistent potential development by maintenance of existing customers and securing new customers through a strategy of satisfying both existing and new customers. It appears that the competition in the medial will be keener in the future by human resources, members of an organization, Under these circumstances, and in relation to appearance of a new type of occupation of a coordinator, if a hospital could offer appropriate service which can meet the demand of the customers by efficiently utilizing the limited resources through efficient management of contacts between the customers and personnel, the competitive power of a hospital would be much stronger. Therefore, it is necessary to seek customer-impressing management by utilizing a coordinator as a more specialized intermediary as well as many-sided contact management through positive introduction of an expert coordinator system for internal and external customer contact management. It is expected that a hospital can secure a competitive advantage in the market through strategy development supported by an expert coordinator and increasing competitive power by means of practice of a developed creative strategy.
최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지ㆍ관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5%신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것만큼 기존 고객을 유지ㆍ관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간(97년 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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