The purpose of this study was to examine the effects of banking service quality on consumer satisfaction and positive word-of-mouth. A total of 330 bank consumers were investigated between Sept. 11 and Oct. 11, 2006. After sorting through the data, the responses of 299 consumer ( > 24 yrs old) were used for analysis. SERVPERF, the performance component of the Service Quality scale (SERVQUAL), was used to measure the four dimensions of reliability, responsiveness/empathy, assurance, and tangibles. Responses were partitioned by age and gender. The major findings were as follows; The effect of service quality by SERVPERF on consumer satisfaction and positive word-of-mouth did not differ according to gender. However, positive recommendation in males was directy related to the technical quality evaluate. In females, higher the functional quality evaluate was directly related to higher positive word-of-mouth recommendation. The effect of service quality by SERVPERF on consumer satisfaction was not revealed differently according to age. However, with respect to respondents under the age of 45, tangibles and assurance had a positive relationship with word-of-mouth recommendation. Furthermore, the higher the functional quality evaluate, the higher the level of positive word-of-mouth. Responsiveness/empathy was the most significant factor on positive word-of-mouth recommendation in respondents over the age of 45. In this age group, the higher the technical quality evaluate, the higher the level of positive word-of-mouth recommendation. These results have implications for banking service managers, particularly in improving service quality to increase consumer satisfaction and positive word-of-mouth. Future research is needed to replicate this study using more broad and representative samples in order to test the generalization of these findings.
Recently recommendation methods need personalization and diversity as well as accuracy whereas the traditional researches have been mainly focused on the accuracy of recommendation in terms of quality. The diversity of recommendation is also important to people in terms of quantity in addition to quality since people's desire for content consumption have been stronger rapidly than past. In this paper, we pay attention to similarity of data gathered simultaneously among different types of contents. With this motivation, we propose an enhanced recommendation method using correlation analysis with considering data similarity between two types of contents which are movie and music. Specifically, we regard folksonomy tags for music as correlated data of genres for movie even though they are different attributes depend on their contents. That is, we make result of new recommendation movie items through mapping music folksonomy tags to movie genres in addition to the recommendation items from the typical collaborative filtering. We evaluate effectiveness of our method by experiments with real data set. As the result of experimentation, we found that the diversity of recommendation could be extended by considering data similarity between music contents and movie contents.
사용자간 유사도에 의한 협업 필터링에서 추천 품질이 안정적인 상태에 이르기 위해서는 많은 이웃들이 필요하다. 이것은 높은 사용자간 유사도가 제품에 대한 동일한 선호도를 일관되게 보장하지 못하기 때문이다. 유사하지 않은 사용자라 할지라도 제품 선택에서 사용자 간에 일관성이 있다면, 선호도 예측에서 유용하게 사용될 수 있다. 이 논문에서는 일관성을 기준으로 신뢰도를 정의하고, 이를 기반으로 이웃을 선정하여 선호도를 예측하는 협업 필터링 방법을 제시한다. 이 방법에 의한 추천 품질이 안정적인 상태에 이르기 위해서 필요한 이웃들의 수가 유사도에 의한 방법보다 매우 적으며, 추천 품질 또한 우수하다.
This study was conducted to survey the perception and preferences of customers that have dined at Korean restaurants in China and investigate the importance and performance level of quality attributes, customer satisfaction, revisit intention and recommendation intention. The survey was conducted January 31~March 1, 2016 in China. The 293 questionnaires (97.7%) were analyzed using SPSS(Ver. 23.0) and AMOS(Ver. 21.0). Results of this study are as follow: Customers that dined at a Korean restaurant in China were composed of 157 women and 136 men. Regarding the reason for preferring Korean cuisine, taste, hygiene and nutritional value of Korean food were the most significant quality factors. Regarding complaints about Korean food, Chinese people placed much emphasis on freshness of ingredients when dining out, based on the majority of complaints about ingredients that were not fresh. The main reason for leftover food were personal eating habits and that of customers revisiting food taste and nutrition. Path model among customer satisfaction, revisit intention and recommendation intention revealed the factor of menus and attributes of menu items regarding customer's age that had an impact on customers' satisfaction, and association with customers' satisfaction, revisit intention and recommendation intention as well.
최근 국내 대학들은 학령인구의 감소에 따른 재정난을 극복하기 위해, 그리고 대학의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 유학생 유치에 더욱 많은 노력을 기울이고 있다. 따라서 본 연구는 국내 대학의 유학생 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 중국인 유학생을 대상으로 대학의 서비스품질이 대학 추천의도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 특히 본 연구는 중국인 유학생의 대학에 대한 서비스품질 인식과 추천의도 간의 관계에 있어 한국에 대한 친숙성이 가지는 조절효과에 주목하였다. 본 연구는 가설 검증을 위해 경북 지역의 D대학에 재학 중인 중국인 유학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 총 수집된 218부의 설문지 중에서 응답이 부실한 12부를 제외한 206부를 최종 실증분석에 사용되었다. 실증분석 결과 중국인 유학생들이 지각하는 대학에 대한 서비스품질 2요인인 상호작용품질과 물리적환경품질 모두 대학 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 중국인 유학생들의 한국에 대한 친숙성 역시 추천의도에 정(+)의 직접효과를 가지는 것으로 나타났다. 또한 상호작용품질과 물리적환경품질과 추천의도 간의 관계에 대한 친숙성의 조절효과를 분석한 결과, 친숙성은 물리적환경품질과 추천의도 간의 관계에 대해서만 정(+)의 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 중국 유학생을 유치하고자 하는 국내 대학들은 대학의 상호작용품질의 제고와 더불어 대학의 물리적환경을 강화하는 전략을 우선적으로 고려해야 할 필요성이 있음을 실증하였다.
온라인 쇼핑 플랫폼은 개인화 추천 시스템을 활용하여 소비자의 개인 정보와 행동 데이터를 수집, 분석 및 마이닝을 통해 소비자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공함으로써 소비자의 잠재적인 쇼핑 욕구를 자극한다. 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 온라인 쇼핑 추천이 구매의도에 미치는 영양을 분석하기 위하여 시스템 품질인 다양성과 정확성, 정보 품질인 설득력과 완전성을 외부 자극으로 설정하고, 신뢰 및 지각된 가치에 따른 소비자의 심리상태 하 유기체로 설정하여 구매의도 간에 관계를 탐구하였다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과는 개인화 추천 시스템의 품질과 정보 품질이 신뢰와 지각된 가치에 미치는 영향에 대한 가설이 모두 채택되었다. 신뢰가 시스템 품질, 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였으며 지각된 가치는 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였다. 추천 시스템이 제공하는 콘텐츠는 소비자 경험을 개선하고 소비자의 수용 정도를 높일 수 있는 방향으로 설계되어야 한다는 시사점을 도출하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3050-3063
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2023
Recommendation systems provide personalized products or services to online users by mining their past preferences. Collaborative filtering is a popular recommendation technique because it is easy to implement. However, with the rapid growth of the number of users in recommendation systems, collaborative filtering suffers from serious scalability and sparsity problems. To address these problems, a novel collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The proposed algorithm partitions the users using affinity propagation clustering, and searches for k nearest neighbors in the partition where active user belongs, which can reduce the range of searching and improve real-time performance. When predicting the ratings of active user's unrated items, mean deviation method is used to impute values for neighbors' missing ratings, thus the sparsity can be decreased and the recommendation quality can be ensured. Experiments based on two different datasets show that the proposed algorithm is excellent both in terms of real-time performance and recommendation quality.
This study investigated service quality perception, purchase satisfaction, recommendation intention, and switching intention of fashion consumers according to the types of internet shopping malls. The survey was conducted from February 7 to 21 in 2011, and 294 responses were used in the data analysis. The statistical analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, ANOVA, and regression analysis. The result of the service quality perception of internet fashion consumers was classified by site characteristics, reliability, enjoyment, product diversity, responsibility, security, and order convenience. There were significant differences in the site characteristics, reliability, enjoyment, responsibility, and security of service quality perception by the types of internet shopping malls. In addition, the factors of service quality perception that could affect the purchase satisfaction of fashion consumers showed differently according to the types of internet shopping malls. The purchase satisfaction of fashion consumers influenced the recommendation intention in all types of internet shopping malls and the purchase satisfaction influenced the switching intention in fashion specialized internet shopping malls.
This study tests consumer responses to online product recommendation service offered by a website. A product recommendation service refers to a filtering system that predicts and shows items that consumers would like to purchase based on their searches or pre-purchase information. The survey is conducted on 300 people in an age group between 20 and 40 years in a panel of an online survey firm. Data are analyzed using confirmatory factor analysis and structural equation modeling by AMOS 20.0. The results show that personalization quality does not have a significant effect on trust, but relationship quality and technology quality have a positive effect on trust. Three types of quality of recommendation service also have a positive effect on commitment. Trust and commitment are factors that increase service usage intentions. In addition, this study reveals the moderating effect of light users vs heavy users based on online shopping time. Light users show a negative effect of personalization quality on trust, indicating that they are likely to be uncomfortable to the service using personal information, compared to heavy users. This study also finds that trust vs commitment is an important factor increasing service usage intentions for heavy users vs light users.
최근 추천시스템의 품질평가 관점에서 이에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 추천시스템은 기본적으로 사용자들에게 특정 아이템에 대한 개인화된 추천을 제공하는데 목적이 있으며, 대부분의 추천시스템은 항상 사용자 또는 아이템과 가장 관련 있는 아이템을 추천한다. 그리고 이러한 추천시스템의 성과는 전통적으로 다양한 예측정확도 등에 초점을 두어 왔다. 그러나, 추천시스템은 예측가능성 차원에서 정확해야 할 뿐만 아니라 사용자들에게 유용해야 한다. 특히 최근의 추천시스템에 대한 연구로서, 추천시스템의 평가기준에 속하는, 추천시스템에 대한 사용자 만족도(품질)는 추천시스템이 얼마나 정확하게 추천하느냐 뿐만 아니라 사용자의 의사결정에 얼마나 충분히 도움이 되는지와 관계가 깊다. 예를 들어, 특히 높은 수준의 세렌디티피한 추천은 사용자들이 뜻밖의 아이템이면서 흥미로운 아이템을 찾는데 도움이 된다. 여기서, 세렌디피티란 추천 아이템이 사용자에게 매력적인 동시에 뜻밖의(비기대성의) 아이템인 정도를 의미한다. 본 연구는 추천시스템의 성과를 나타내는 세렌디피티 지표를 추천시스템에 적용하여 추천시스템의 품질을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 세렌디피티 지표는 관련성(매력)이 있는 동시에 뜻밖인(비기대성의) 아이템을 추천하는 정도로 정의하고, 이 세렌디피티 지표를 측정하기 위해, 추천시스템이 사용자들에게 예상치 못한 유용한 아이템을 찾을 수(또는 추천할 수) 있는 정도를 평가하였다. 본 연구의 주요 실증분석결과로는, 아이템기반 협력 필터링 기법이 사용자기반 협력 필터링 기법보다 더 높은 세렌디피티값을 가지며, 따라서, 추천시스템의 품질평가 차원에서 아이템기반 협력 필터링 기법은 사용자기반 협력 필터링 기법보다는 더 좋은 추천 품질을 갖고 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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