In this paper, we examine the relationship between information type and new product development process. Information that was provided for new product development can be divided into two categories. One was relative information that could be used as a basis for comparison such as patent data. The other was absolute information that must be fulfilled in the new product such as key customers requirements. An experiment was conducted with staffs in an R&D department in order to analyze the impact of the different information types on the development process of new product. It was found that the group with the absolute information recognized the given information repeatedly, which in turn results in a highly technical idea with good teamwork. The group with the relative information created a superior product with better application, appearance and product efficiency through the frequent refinements of given ideas. This paper concludes with the implications of the results to the new product development process and supporting information systems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.93-97
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2002
In this paper, we propose personalized recommendation techniques based on multidimensional scaling (MDS) method for Business to Consumer Electronic Commerce. The multidimensional scaling method is traditionally used in marketing domain for analyzing customers' perceptional differences about brands and products. In this study, using purchase history data, customers in learning dataset are assigned to specific product categories, and after then using MDS a positioning map is generated to map product categories and alternative advertisements. The positioning map will be used to select personalized advertisement in real time situation. In this paper, we suggest the detail design of personalized recommendation method using MDS and compare with other approaches (random approach, collaborative filtering, and TOP3 approach)
This study explores the influence of reference groups depending on the type (in-group versus out-group) and the size (an individual member versus a group as a whole) of reference groups. We propose a mixed conformity model, which suggests that people want to fit in with their in-group but at the same time they want to stand out within their in-group members. We found that in moderately identity-relevant product categories, people tend to diverge from individual members of their in-group while conforming to their in-group as a whole. However, in highly identity-relevant product categories, people conform to their in-group independent of the referent's size. Directions for future research are outlined in order to further establish and understand the proposed phenomenon.
Off-line ship chartering is done nearly through the brokers. Because of the international scale of chartering market, brokers spend too much times and costs on searching the most appropriate product which the consumers want. In this research, we propose the on-line Charter Product Categorization Model to search the products efficiently in the Cyber Chartering System. This Model will make concerned parties of the ship chartering to get unified product information efficiently, and the select the most appropriate product. In this research, we classified the ship chartering products into categories of cargo, ship type, and sea routes, and defined mutual relation of each products, and we verified that this classification is necessary to search the products through the product searching experiment.
In this paper, we draw upon Task-Technology Fit theory to investigate the fit attributes which impacted on customer preference over three virtual shopping channels which included TV home shopping, Internet shopping, and broadband applications, i.e. IPTV. The fit attributes also reflected the product category contingency, which is classified based on the degree of quality assessing difficulty on the web, such as quasi-commodity, look and feel goods, and look and feel with variable quality goods. Using the collected survey data, we employed stepwise regression analysis to validate the fit attributes in the context of performing virtual shopping task via those three distinctive media technologies. Furthermore, through ANOVA test with Duncan statistics, we reported comparative intensity of the valid fit attributes across the product categories and distinct media technologies. The results validated four critical fit attributes and significant distinctions among product categories and three virtual shopping channels. The findings provide practical insights in distribution channel design exploiting digital convergence technologies.
The purpose of this study is to suggest the methodology of $CO_2$ Emission Factor Verification and Quantitative Assessment in Ethylene Product Processes. At first, this study compare the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 1996 Guideline and 2006 Guideline. And analyse methodology for estimating $CO_2$ emission and $CO_2$ emission factor in Ethylene product process. Also analyse cases of estimating $CO_2$ emission factor based on material balance. Methodology of $CO_2$ Emission Factor Verification and Quantitative Assessment are following the categories proposed by GIR (Greenhouse Gas Inventory and Research Center). There are total 12 factors in 8 categories and give 5 or 10 points according to their importance. Also this study suggests necessary data of document to meet the conditions. The result would help estimate accuracy Greenhouse Gas Inventory. Also contribute to establish policy on environmental assessment, air conservation, etc.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.148-158
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2020
With the limited product information available in the m-shopping context, product-naming strategies affect consumer choices by expressing the key product features or the brand's images. Given the increasing dominance of the mobile commerce in consumption across various product categories, few studies have examined the role of product naming in consumer choices in the m-shopping. In filling the research gap, this study empirically analyzes the influence of the perceived diagnosticity of product names in m-shopping on consumer attitude towards the product. Moreover, the study tests the moderating influences of the individual characteristics of consumers (i.e., age, gender, and m-shopping experience) in the dynamics of the perceived diagnosticity impacting the product evaluations. The results of the study using an online survey reveal that the perceived diagnosticity of the product names significantly increases consumer attitude towards the product. Additionally, the moderating effects of gender, age, and m-shopping experience are all found significant: (1) The positive influence of the perceived diagnosticity of the product names is greater for males than for females. (2) The older the respondent, the more statistically significant the positive influence on diagnosticity. (3) The more respondents having m-shopping experience, the more positive the impact of the diagnosticity. Implications and limitations of the study are discussed.
The authors address the effectiveness of the composite brand extension In the context of international brand alliance. In composite brand extension, four combinations of 4 domestic brands and one internationally well-known brand as header and modifier brands are used as the brand names for four experimental products. The results of analyses reveal that (1) degrees of brand attribute transferability between header and composite brands, and (2) the impact of header and modifier brands on a composite brand appear to be decreasing when the distance of product categories between header and modifier brands are farther. In addition, the authors demonstrate that the fitness between constituent brands and composite brands tends to have more influences on consumers' evaluation of a composite brand than does the complementarity when the distance of product categories between header and modifier brands are farther. Some implications and future research directions are also discussed.
Ha, Jung-Woo;Kim, Byoung-Hee;Lee, Ba-Do;Zhang, Byoung-Tak
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.10
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pp.1010-1014
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2010
Article-related product recommender system is an emerging e-commerce service which recommends items based on association in contexts between items and articles. Current services recommend based on the similarity between tags of articles and items, which is deficient not only due to the high cost in manual tagging but also low accuracies in recommendation. As a component of novel article-related item recommender system, we propose a new method for tagging item images based on pre-defined categories. We suggest a hypernetwork-based algorithm for learning association between images, which is represented by visual words, and categories of products. Learned hypernetwork are used to assign multiple tags to unlabeled item images. We show the ability of our method with a product set of real-world online shopping-mall including 1,251 product images with 10 categories. Experimental results not only show that the proposed method has competitive tagging performance compared with other classifiers but also present that the proposed multi-tagging method based on hypernetworks improves the accuracy of tagging.
This study aims to analyze the color characteristics of Japanese cultural product shops and differences in business categories by analyzing the colors of the Gion Shopping Street in Kyoto, Japan. Through the study, the traditional colors are reflected not only in the domestic cultural products but also the interior colors of shops. That way, visitors can be influenced naturally and gain indirect cultural experience to form a good image of Korea, which can help to improve sales of cultural products. The analysis was conducted through the colors of Munsell to determine the overall, dominant, assort, and accent colors based on categories of goods to identify the characteristics of the traditional Japanese cultural product shop. Among the 85 shops that were surveyed, YR and W frequently appeared as chromatic and neutral colors. Dominant was W, and assort was YR. B, P and Y also showed up. In color combination analysis, 35.3% was contrasted. For the hue, 32.9% was dark. Based on goods categories, confectionary shops used YR mainly, while souvenir and fashion accessory shops used W the most. Restaurants mostly had W as thedominant and YR for assorting. Cafes and art shops used Bk the most. The interior colors of cultural products shops should maintain the atmosphere of tradition and convey images of the products well. Based on this research, Korea also needs to actively reflect the interior designs of cultural product shops using traditional colors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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