WICAKSONO, Adhika Putra;ANDAJANI, Erna;ARDIANSYAHMIRAJA, Bobby
Journal of Distribution Science
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v.20
no.5
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pp.13-22
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2022
Purpose: This study aimed to identify factors affecting attitudes and intentions toward online purchasing of millennials and gen z in Indonesia by considering distribution capabilities factors. Research design, data and methodology: This study used a non-probability sampling technique. The questionnaire was distributed through an online platform and obtained 225 respondents. The data acquired from the respondents used SPSS 23 and AMOSS 21 to process the Structural Equation Model (SEM). Results: The results of this study stated that attitudes and intentions toward online purchases were influenced by delivery speed and trust. The results also stated that the perception of web quality positively influenced trust. On the other hand, shipping tracking, people's importance to consumers, and online reviews had no significant effects on online purchasing attitudes. Conclusions: This research has made an essential contribution to increasing and expanding our understanding of factors that affect attitudes and intentions toward online shopping in a developing market, Indonesia. From a practical perspective, this research examined the integrated consumer model of millennials and Gen Z online shopping in Indonesia that considers distribution capability, trust, and perceived website quality factors. Therefore, e-commerce business actors can design e-marketing strategies and programs to achieve the company's long-term goals.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.3
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pp.646-653
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2007
This paper tries to find out how a household's purchase probability and purchase time changes as time passes. Previous studies show that a highly educated family with high income, which is usually an early adopter in a new product adoption, tends to be an early adopter of DTV. On the contrary, in the dynamic sense of diffusion, this study shows that an average household's purchase probability would become higher and its purchase time would come sooner than later, as price falls sharply. As time passes, it turns out that DTV is becoming a necessary good rather than a luxury good. Thus, in the future, either a household's popuation characteristics or information on new product are not expected to affect the probability of a household's purchasing DTV.
The purpose of this study to the analyze characteristics and purchasing activities of consumers by using the Multinomial Logit model, which is a well-known discrete selection model to explain and forecast consumers' selection activities(patterns). The study aims to determine the state of competition between National Brand and Private Band and how some demographic characters and marketing variables influence consumers' brand selections within the facial tissue market. Our analysis process includes reorganization of panel data(individuals' purchasing record at each point) to fit the purpose of our study as well as analysis of probability and influencing factors of consumers' brand selection at each point of purchases. The result showed that consumers at higher age and with higher income hold better probability to purchase National Brand. Likewise, locations also had considerable effect on selecting brand, and Private Brand was preferred in department store and discount stores. On the other hand, consumers loyal to National Brand reported higher probability to purchase if the product prices were higher while Private Brand buyers were more promoted the purchase under price discount.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.13
no.21
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pp.25-28
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1990
In this paper we consider the one-period inventory model in which it is required to determine the selling quantity which maximizes the probability of realizing a predetermined level of profit L. The Assumptions used in this paper are willing to accept the rel life considerations, which are thestochasic supply, the discounted selling price and the discounted purchasing cost for the over-supply etc.
Although the number of people insured by private health insurance in Korea is steadily increasing, the household burden or the status of multiple purchasing for private health insurance has not been addressed. In this study, data of the 2011-2018 Korea Health Panel Survey was used to examine the purchasing trend of Korean households' private health insurance. Households with more than three private health insurance per household member were defined as the 'poly-purchases'. The logit model was applied to analyze factors associated with poly-purchase of private health insurance using 2018 cross-sectional data. From 2011 to 2018, the number of insurances purchased by Korean households increased (4.0 to 4.6), the number of insurances per capita increased (1.3 to 1.6), and the proportion of the poly-purchasing households increased (5.2% to 10.8%). As a result of logit analysis, the probability of poly-purchasing was increased when the household head was a woman, with a high level of education and income, and when the job of the household head was a service or sales. Poly-purchasing was less likely when the family was subsidized with Medical Aids and suffered with more chronic diseases. The results of this study serve basic evidence for establishing policies regarding private health insurance, such as establishing the relationship between public and private insurance.
A water treatment utility in South Korea operates a large system of pressurized hollow fiber membrane (PHFM) modules. The optimal selection of membrane module for the full scale plant was critical issue and carried out using Risk-based Life Cycle Cost (RbLCC) analysis based on the historical data of operation and maintenance. The RbLCC analysis was used in the process of decision-making for replacing aged modules. The initial purchasing cost and the value at risk during operation were considered together. The failure of modules occurs stochastically depending on the physical deterioration with usage over time. The life span of module was used as a factor for the failure of Poisson's probability model, which was used to obtain the probability of failure during the operation. The RbLCC was calculated by combining the initial cost and the value at risk without its warranty term. Additionally, the properties of membrane were considered to select the optimum product. Results showed that the module's life span in the system was ten years (120 month) with safety factor. The optimum product was selected from six candidates membrane for a full scale water treatment facility. This method could be used to make the optimum and rational decision for the operation of membrane water purification facility.
This paper proposes a digital signage system based on an intelligent recommendation model. The proposed system consists of a server and an edge. The server manages the data, learns the advertisement recommendation model, and uses the trained advertisement recommendation model to determine the advertisements to be promoted in real time. The advertisement recommendation model provides predictions for various products and probabilities. The purchase index between the product and weather data was extracted and reflected using correlation analysis to improve the accuracy of predicting the probability of purchasing a product. First, the user information and product information are input to a deep neural network as a vector through an embedding process. With this information, the product candidate group generation model reduces the product candidates that can be purchased by a certain user. The advertisement recommendation model uses a wide and deep recommendation model to derive the recommendation list by predicting the probability of purchase for the selected products. Finally, the most suitable advertisements are selected using the predicted probability of purchase for all the users within the advertisement range. The proposed system does not communicate with the server. Therefore, it determines the advertisements using a model trained at the edge. It can also be applied to digital signage that requires immediate response from several users.
The purpose of this study is to provide basic information to improve understanding of contemporary kimchi culture in Korea. Many Koreans are now purchasing kimchi at markets, while the proportion of self-preparation is gradually decreasing. This commodification tendency of kimchi is considered to be associated with changes in consumer's behavior and attitude. In this study, a linear regression and a logistic regression model were used to identify relationships between kimchi consumption behavior and household characteristics. The results showed that the probability of kimjang activity was positively related with family size, possession of a kimchi refrigerator, self-preparation practice, and the intensity of sharing behavior. I also found that kimchi consumption volume per capita of 'purchasing' household was greater than that of 'self-preparing ' or 'sharing-dependent' households, and that the number of family members was inversely related with kimchi consumption volume per capita. The inverse relationship between family size and kimchi consumption volume per capita is considered to be contrary to the widespread thoughts in Korea, which have been developed while experiencing kimchi preparation and consumption in traditional extended families. I think that the relationship comes from differences in menu varieties, which appear to vary with family size. This issue will be investigated in subsequent studies.
Purpose: The sports industry is a major form of leisure and entertainment, but the industry was tremendously affected by the Covid-19 pandemic. This study gives solutions for sports leisure retail stores to the effects of the Covid-19 crisis on consumers' sports products purchasing habits and then gives a logical conclusion regarding the findings of the topic. Research design, data and methodology: Scant research is available to feedback for owners and managers of sports leisure retail stores which elements could be considered to recover their business prior to the pandemic. For achieving this, this study investigated total 284 responses in the retail stores and conducted the ANOVA analysis to compare the level of intensity on the impact Covid 19 pandemic. Results: Our findings suggests that there was a statistically recognizable difference at the significance level of probability between the mean value of the impact index of Covid 19 pandemic and key recovery strategies, indicating the high degree of Covid 19 impact can be reducing by four solutions. Conclusions: Finally, this study concludes the specific entertainment elements that influence the purchasing behavior of consumers will ensure that the Sports industry deals with its internal problems first without necessarily looking at the outside factors such as the pandemic.
The domestic artificially sweetened beverage market has grown rapidly in recent years, and sodas have led this growth. This study investigated consumer food purchasing behavior of artificially sweetened sodas in terms of the food health stereotypes of "vice" and "virtue"; used to denote unhealthy and healthy food purchases, respectively. The study was conducted using consumer panel data collected by the Rural Development Administration from 2017 to 2020. Given the semi-continuous nature of artificially sweetened soda purchases, Cragg's two-part model was used for the analysis. The probability of purchasing artificially sweetened sodas increased as expenditure on snacks (a vice food category) increased. However, of those panelists who purchased artificially sweetened sodas, expenditure on artificially sweetened sodas decreased with expenditure on snacks and increased with expenditure on fruits (a virtue food category). These results suggest that vicious-lifestyle consumers choose artificially sweetened sodas when they regulate eating habits, whereas virtuous-lifestyle consumers increase artificially sweetened soda expenditure for hedonic consumption to reduce guilt based on a sensible trade-off effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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