This study aims to examine factors affecting the seafood processing business of primary cooperatives. For this purpose, I divided primary cooperatives that participate to seafood processing business into three group by sales scale. And then analyzed survey results for the four items that might be affecting the seafood processing business, type of seafood processing methods, HACCP certification status, distribution channels, processing difficulties during project implementation, etc. The result offers four implications. First, It is desirable to reduce the burden of the initial investment by leveraging the consignment process at the initial entry to seafood processing business. Second, HACCP certification is essential factor in order to promote seafood processing business as a long-term economic business. Third, To the steady growth of the seafood processing business, it is important to secure fixed large customers, as well as a individual customer. Fourth, For the continued growth of the seafood processing business it should be approached differently by way of sales, when the National Federation of Fisheries Cooperatives support to primary cooperatives.
In Muju County, one of Korea's major apple producers, the regional agricultural cooperatives united together and invested to establish a cooperative joint business corporation in charge of the sales business. The corporation carried out the sales business transferred from the participating regional agricultural cooperatives. While the two participating cooperatives showed a marked difference in the degree of participation at the beginning of the business, the introduction of the agricultural product processing centers (APCs) and the participation of co-selection and shipment organizations and general farms helped settle this gap. In addition, commercialization through the APCs enhanced the market competitiveness of apples, which led to the stable securing of sales outlets. The corporation integrated the sales business in the county and this resulted in increased sales volume and sales revenue. Playing a leading role in introducing and cultivating new crops on a trial basis, the corporation demonstrated its potential as the main body of the joint sales business.
Tobacco sales enterprises often need to summarize and verify the daily sales bills, which may consume substantial manpower, and manual verification is prone to occasional errors. The use of artificial intelligence technology to realize the automatic identification and verification of such bills offers important practical significance. This study presents a novel multi-branch residual network for tobacco sales bills to improve the efficiency and accuracy of tobacco sales. First, geometric correction and edge alignment were performed on the input sales bill image. Second, the multi-branch residual network recognition model is established and trained using the preprocessed data. The comparative experimental results demonstrated that the correct recognition rate of the proposed method reached 98.84% on the China Tobacco Bill Image dataset, which is superior to that of most existing recognition methods.
Purpose The purpose of this study is to implement a optimal machine learning model about the cancellation prediction performance in car sales business. It is to apply the data set of accumulated contract, cancellation, and sales information in sales support system(SFA) which is commonly used for sales, customers and inventory management by imported car dealers, to several machine learning models and predict performance of cancellation. Design/methodology/approach This study extracts 29,073 contracts, cancellations, and sales data from 2015 to 2020 accumulated in the sales support system(SFA) for imported car dealers and uses the analysis program Python Jupiter notebook in order to perform data pre-processing, verification, and modeling that is applying and learning to Machine learning model after then the final result was predicted using new data. Findings This study confirmed that cancellation prediction is possible by applying car purchase contract information to machine learning models. It proved the possibility of developing and utilizing a generalized predictive model by using data of imported car sales system with machine learning technology. It can reduce and prevent the sales failure as caring the potential lost customer intensively and it lead to increase sales revenue by predicting the cancellation possibility of individual customers.
Purpose: This study is a quantitative study and analyzes the effect of evaluating the extreme and usefulness of product reviews on sales performance by using text mining techniques based on product review big data. We investigate whether the perceived helpfulness of product reviews serves as a mediating factor in the impact of product review extremity on sales performance. Research design, data and methodology: The analysis emphasizes customer interaction factors associated with both product review helpfulness and sales performance. Out of the 8.26 million Amazon product reviews in the book category collected by He & McAuley (2016), text mining using natural language processing methodology was performed on 300,000 product reviews, and the hypothesis was verified through hierarchical regression analysis. Results: The extremity of product reviews exhibited a negative impact on the evaluation of helpfulness. And the helpfulness played a mediating role between the extremity of product reviews and sales performance. Conclusion: Increased inclusion of extreme content in the product review's text correlates with a diminished evaluation of helpfulness. The evaluation of helpfulness exerts a negative mediating effect on sales performance. This study offers empirical insights for digital market distributors and sellers, contributing to the research field related to product reviews based on review ratings.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.5S
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pp.1649-1656
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2000
In this paper, We describe a design of sales agent for support for negotiation during sales support on the Internet within Case-Based Reasoning (CBR) solutions. First, We propose an multi-agent system which can effectively search complex product on the WWW. And we represent databases and case-bases and propose a CBR cycle for sales agent. We then implement some of them in a prototype for a sales agent and a case study is shown where preliminary approaches are used to negotiate with a customer about his demands and available produucts in a CBR-based Electronic Commerce solution.
This study analyzed the current status of registered patents related to food tech in Korea and Japan. Using the patent information search services of Korean and Japanese Patent Offices, patents registered during the past 10 years from January 1, 2005 to December 31, 2015 were searched with the following key words/phrases: "food or meal or diet" and "program or information system". A total of 669 patents (539 for Korea and 130 for Japan) were finally selected and analyzed. Based on Porter's value chain theory, the patents were categorized into three dimensions related to "manufacturing/processing/distribution", "sales & marketing", and "consumer support". The results showed that in Korea, 41.7% of the total patents were related to sales & marketing followed by consumer support (37.3%) and manufacturing/processing/distribution (21.0%). In Japan, patents related to consumer support accounted for 56.2% followed by manufacturing/processing/distribution (32.3%), and sales & marketing (11.5%). In the area of manufacturing/processing/distribution, "food quality management system" in Korea, and "food manufacturing and processing management system" and "food safety control and hazard analysis system" in Japan tended to show a significantly higher proportion of patents registered (p<.05). Under sales & marketing, patents in the categories of "food purchase and delivery service system" in Korea and "restaurant information sharing system" in Japan tended to be more frequently registered (p<.05). Finally, in the area of consumer support, "kitchen facility and cooking device control system" in Korea and "menu and nutrition management system" in Japan tended to account for a significantly higher proportion of patents registered (p<.001). The results are expected to provide useful insights into the development of new patents and markets for food tech in the future.
Retail sales forecast is a special area of forecasting. Its unique characteristics call for unique data models and treatment, and unique forecasting processes. In this paper, we will address lessons learned and challenges encountered in retail sales forecast from a practical and technical perspective. In particular, starting with the data models of retail sales data, we proceed to address issues existing in estimating and processing each component in the data model. We will discuss how to estimate the multi-seasonal cycles in retail sales data, and the limitations of the existing methodologies. In addition, we will talk about the distinction between business events and forecast events, the methodologies used in event detection and event effect estimation, and the difficulties in compound event detection and effect estimation. For each of the issues and challenges, we will present our solution strategy. Some of the solution strategies can be generalized and could be helpful in solving similar forecast problems in different areas.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.785-787
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2003
오늘날 기업의 판매형태는 Channel Partner를 통한 간접판매가 50%이상을 점유하고 점차 증가 추세에 있다. 이러한 판매형태를 지원하고 기업의 이익 극대화를 위해 Internet 기술을 이용한 가망 수요정보의 효율적 관리가 중요한 이슈로서 대두되고 있다. 본 논문은 Web을 통해 포착된 Sales Leads를 Channel Partner들을 통해 실제 판매로 연결시켜주는 기능을 담당하는 Lead Management 시스템 (LM)의 기능을 Rule기반으로 구축하여 Dynamic Market에 신속하게 대응함으로써 Vendor 와 Partner간의 상호 Win-Win 결과를 얻을 수 있는 방안을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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