This study attempted to determine the influence of organizational structure on the novelty preference for corporate meeting destination choice. The three dimensions of structure incorporated were formalization, centralization and complexity. A total of 75 corporate meeting planners drawn from public listed services organizations were involved. The main method of data collection was questionnaire survey and multiple regression analysis was employed as the main statistical technique. The results revealed that both formalization and centralization were negatively correlated with novelty preference while complexity was positively correlated. However, only complexity contributed significantly to the prediction of novelty preference for corporate meeting destination choice. The main implication of this study is pertaining to the segmentation and targeting of the corporate meeting market. This study helped in bridging the gap between tourism marketing and organizational research. It also contributed by developing the measurement for novelty preference from the context of experiential marketing.
The purpose of this study was 1) to find out Market segmentation possibilities according to consumer's store selection factors by analysis of Consumer's attitude and oriteria of apparel store selection, 2) to provide marketing strategies of segment marker for apparel stores Research problems were as follows. 1) To find out the important factors of consumer's store selection and to segment markets according to their factors. 2) To find out consumer characteristics (demographic variables, clothing life factors, cloth-ing purchase behaviors) according to segment markets. 3) To find out preference store types and preference factors according to segment markets. 4) To provide marketing mix strategy for retail apparel store sales. The subjects selected for the final analysis were 586 female college students, housewives, and workers living in Seoul. A questionnaire was developed in order to measure consumer's selection criteria of apparel store, consumer characteristics and preferred store types and preferential factors. The results of this study were as follows: 1. There were 8 factors of consumer's store selection such that: the high quality, convenience, store atmosphere, economy, dependency commercials, store patronage, the conformity, product assortment. the result of cluster analysis based on these 8 factors of store selection verified that market was able to be segmented as four different market, which were the store loyalty group, the aligned economical group, the assortment pursuing group, the store fame dependent group. 2. There were significant differences among four groups, for 4 variables related to consumer's characteristics such as demographic characteristics (sex, age, job, level of education, the living quarters, marrige or unmarrige), clothing life factors, clothing evaluating criteria, and favorite fashion information sources. 3. There were significant differences among four groups for 2 variable related to store preference such as preference types of store and preference factors of store.
This study aimed to develop Chinese restaurant set menu which was proper to tendency of market segmentation by using conjoint analysis. In order to examine tendency of market segmentation, this study investigated the important factors and effective values of whole market and segment market. First, the study found that whole market and segment market seemed to prefer seafood to meat except Cluster 3 (Gentle demand type). Second, regarding efficiency of attribute level, the study found that crap soup is favored over seafood in both whole market and segment market except Cluster 1 (strong demand type). Third, Cluster 1 (strong demand type) showed a high level of efficiency on menu which is mixed with meat and seafood. In Cluster 2 (middle demand type), there was a high level of efficiency in meat menu. In case of Cluster 3 (gentle demand type), seafood menu showed high level of efficiency. Forth, there was a high level of efficacy in rice and western dessert menu on the result of analysis on whole market and segment market. Therefore, this study suggests that the preference of seafood is more higher than the preference of meat. It means that current customers care their health more than they used to be. According to this study, people who want to develop Chinese restaurant menu should focus on seafood more than meat. What's more, marketers of chinese restaurants have to not only present new awareness and fresh atmosphere but also provide typical composition of set menu for target customers.
This study intended to analyse the factors of brand image and brand image positioning of domestic 20’s female apparel(formal wear) among the consumer groups segmented by benefits sought in apparel and to provide marketing strategy of brand image. The subject of this study were 605 working women in their 20’s living in seoul, and the model sampling was done by convenienced sampling method based on the subjects age and occupation. Survey based on references and former studies was used. and statistical methods such as frequency, percentage, mean, factor analysis, preference regression were applied. The results of this study were as follows. 1. The factor structures of brand image were classified into symbolism/aesthetics, and practicality. 2. Perception, ideal preference vector, and brand preference of brand image were proven to be significantly different among the four segmented consumer groups.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.496-500
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2015
International construction projects are inherently more risky than domestic projects with multi-dimensional uncertainties that require complementary risk management at both the country and project levels. However, despite a growing need for systematic country evaluations, most studies have focused on project-level decisions and lack country-based approaches for firms in the construction industry. Accordingly, this study suggests data-driven approaches for evaluating countries using two quantitative models. The first is a two-stage country segmentation model that not only screens negative countries based on country attractiveness (macro-segmentation) but also identifies promising countries based on the level of past project performance in a given country (micro-segmentation). The second is a multi-criteria country segmentation model that combines a firm's business objective with the country evaluation process based on Kraljic's matrix and fuzzy preference relations (FPR). These models utilize not only secondary data from internationally reputable institutions but also performance data on Korean firms from 1990 to 2014 to evaluate 29 countries. The proposed approaches enable firms to enhance their decision-making capacity for evaluating and selecting countries at the early stage of corporate strategy development.
The aim of this study is to examine profiles of consumers in Thai seaweed market segments. A total of 321 consumers were surveyed in bangkok, thailand. The multiple regression analysis performed indicates that consumer preference toward seaweed snack is significantly influenced by seaweed consumption frequency. The cluster analysis performed indicates that there are three segments based on consumer purchasing attributes toward seaweed snack : leading type, pursuing type, beginner type. The results show that there are consumer segment with different purchasing attributes level and seaweed preference. in this study Thai seaweed market's biggest consumer is leading type consumer(n=40.8%) that have high level of purchasing attributes toward seaweed snack when compared to other segments. pursuing type segment(n=27.4%) consists of consumers who have low level of purchasing attributes but have high consumption frequency. beginner type segment(n=31.8%) consists of consumers who rarely eat seaweed snack and have high price sensitivity. This study can inform Thai seaweed consumer's behavior and effective segment market strategies and target consumer based on purchasing behavior toward seaweed snack.
Recently, due to the advent of ubiquitous computing and the spread of intelligent portable device such as smart phone, iPad and PDA has been amplified, a variety of services and the amount of information has also increased fastly. It is becoming a part of our common life style that the demands for enjoying the wireless internet are increasing anytime or anyplace without any restriction of time and place. And also, the demands for e-commerce and many different items on e-commerce and interesting of associated items are increasing. Existing collaborative filtering (CF), explicit method, can not only reflect exact attributes of item, but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, using a implicit method without onerous question and answer to the users, not used user's profile for rating to reduce customers' searching effort to find out the items with high purchasability, it is necessary for us to analyse the segmentation of customer and item based on customer data and purchase history data, which is able to reflect the attributes of the item in order to improve the accuracy of recommendation. We propose the method of recommendation system using association rule and weighted preference so as to consider many different items on e-commerce and to refect the profit/weight/importance of attributed of a item. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.
This survey was performed with 262 dwellers who live in the city from April 1 to 30, 2009. The following analysis methods were executed; frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, and multiple regression analysis. This study analyzed the relationship between rural tourism motivation and rural experiential tourism program preference of city dwellers. Rural tourism motivations are novelty experience, advantageousness, self-attainment, aesthetics, deviation, relationship, relaxation, and nature-scenery. And rural experiences are divided into farmhouse life experience, traditional rural culture experience, outdoor activities experience, wellbeing healthcare experience. Authors found that rural tourism motivations affect rural experiential tourism program preference. So, authors argue that rural tourism needs market segmentation strategy.
Moon, Jinyoung;Kim, Youngrae;Lee, Hyungjik;Bae, Changseok;Yoon, Wan Chul
ETRI Journal
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제35권6호
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pp.1105-1114
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2013
Owing to the large number of video programs available, a method for accessing preferred videos efficiently through personalized video summaries and clips is needed. The automatic recognition of user states when viewing a video is essential for extracting meaningful video segments. Although there have been many studies on emotion recognition using various user responses, electroencephalogram (EEG)-based research on preference recognition of videos is at its very early stages. This paper proposes classification models based on linear and nonlinear classifiers using EEG features of band power (BP) values and asymmetry scores for four preference classes. As a result, the quadratic-discriminant-analysis-based model using BP features achieves a classification accuracy of 97.39% (${\pm}0.73%$), and the models based on the other nonlinear classifiers using the BP features achieve an accuracy of over 96%, which is superior to that of previous work only for binary preference classification. The result proves that the proposed approach is sufficient for employment in personalized video segmentation with high accuracy and classification power.
The purpose of this study were 1) to segment 20's female apparel market using consumer's fashion image preference in formal wear, and 2) to identify the group differences in seasonal color (hue and tone) and color image (image associate with lightness and chroma) preference as well as in demographic variables. The subjects were 253 females in their late twenties living in Seoul, Korea. The data were collected using self-administred questionnaires and analyzed by factor analysis. Cluster analysis, $\chi$2 -test, one-way ANOVA, and Duncan test. The results of this study were as follows: 1) Four fashion image groups were identified through cluster analysis using consumer's fashion image preference: Elegant image group, Sexy image group, Lively image group, and Romantic image group. 2) There were significant differences among fashion image groups in hue preference for spring clothes, tone preferences for spring and fall clothes. Color images are associated with lightness for spring and summer, and are associated with chroma for spring, summer, and fall. Group differences in demographic variables were found in socio-economic status and average expenditure for formal jacket.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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