Because the structure of the economy is being changed from product-oriented and company-centered economy to service-oriented and customer-centered economy, and the market competition is varying with the competition of non-price factors, the importance for customer service of logistics system is being increased. Thus, the level of customer service should be represented as an element of the logistics decision and the facility location decision. The level of customer service provided by logistics system has an effect on customers\` purchase decisions, hence on the market demand. That is, the market demand is elastic for customer service as it is influenced by product price. Considering the effect of customer service on demand, this study develops the market area which each facility will serve. That area is circular, and distance norm is considered Euclidean and Rectilinear (or Manhattan) distance norm. The market demand for product at a particular area is affected by the level of customer service that facility provides, and the relationship between the market demand and the level of customer service is represented with a mathematical function.
This study examines market acceptance for DMB service, one of the touted new business models in Korea's next-generation mobile communications service market, using adoption end diffusion of innovation as the theoretical framework. Market acceptance for DMB service was assessed by predicting the demand for the service using the Bass model, and the demand variability over time was then analyzed by integrating the innovation adoption model proposed by Rogers (2003). In our estimation of the Bass model, we derived the coefficient of innovation and coefficient of imitation, using actual diffusion data from the mobile telephone service market. The maximum number of subscribers was estimated based on the result of a survey on satellite DMB service. Furthermore, to test the difference in diffusion pattern between mobile phone service and satellite DMB service, we reorganized the demand data along the diffusion timeline according to Rogers' innovation adoption model, using the responses by survey subjects concerning their respective projected time of adoption. The comparison of the two demand prediction models revealed that diffusion for both took place forming a classical S-curve. Concerning variability in demand for DMB service, our findings, much in agreement with Rogers' view, indicated that demand was highly variable over time and depending on the adopter group. In distinguishing adopters into different groups by time of adoption of innovation, we found that income and lifestyle (opinion leadership, novelty seeking tendency and independent decision-making) were variables with measurable impact. Among the managerial variables, price of reception device, contents type, subscription fees were the variables resulting in statistically significant differences. This study, as an attempt to measure the market acceptance for satellite DMB service, a leading next-generation mobile communications service product, stands out from related studies in that it estimates the nature and level of acceptance for specific customer categories, using theories of innovation adoption and diffusion and based on the result of a survey conducted through one-to-one interviews. The authors of this paper believe that the theoretical framework elaborated in this study and its findings can be fruitfully reused in future attempts to predict demand for new mobile communications service products.
The distribution center location and routing problem involves interdependent decisions among facility, transportation, and inventory decisions. The design of distribution system affects the customers' purchase decision by sets the level of customer service to be offered. Thus the lower product availability may cause a loss of demand as falls off the customers' purchase intention, and this is related to the firm's profit reduction. This study considers the product availability of the distribution centers as the measure of the demand level change of the demand points, and represents relation between customer service and demand level with linear demand function. And this study represents the distribution center location and routing to demand point in order to maximize the total profit that considers the products' sales revenue by customer service, the production cost and the distribution system related costs.
On-Demand services have emerged as one of the core business strategies for delivering new experiential values by providing customized services in different user-needs nowadays. Based on the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) framework, this paper focuses on the factors of environmental stimulation and emotional states of the demand-side that induce continuous intention of use from the On-Demand services. The study defines 'Informativeness', 'Fulfillment', 'Trust', and 'Convenience' as the properties of the On-Demand services and considers 'Playfulness', 'Customer Return on Investment (CROI)', and 'Service Excellence' as the aspects of the experiential values. The research shows that 'Fulfillment', 'Trust' and 'Convenience' affected the experiential value in 'Kakao Taxi (On-Demand transportation service)' while 'Informativeness', 'Fulfillment', 'Trust of platform', and 'Convenience' are represented as the related factors to the experiential value in 'Baedal Minjok (On-Demand food delivery service)'. The experiential value factors, 'CROI' and 'Service Excellence', are shown directly related to the continuous intention of use in both services. A partial mediation relationship is, furthermore, observed between the aspects of 'CROI' and 'Service Excellence' in Kakao Taxi and its 'Convenience' and 'Continuous intention of use.' In Baedal Minjok, a partial mediation relationship is found between the 'CROI' with its aspects of 'Trust of the platform', 'Convenience', and 'Continuous intention of use' as well. The results of this study may contribute a comprehensive understanding of the purpose of On-Demand services and its needs from the demand-side thus can be helpful for the supply-side.
This study focuses on the determinants of the community health service utilization. Theories suggest seven models for community health service utilization, which are divided largely into two groups such as Health Service Supply Model and Health Service Demand Model: Supply Model includes Medical Implements Model, Personnel and Budget Model, Management System Model, Staffs' Behavior Model, Service Quality Model; Demand Model includes Area Model and Clients' Characteristics Model. This paper tests how the above models influence on the community health service utilization. After interviewing some administrative staffs of the Community Health Service Center at Pusan, questionnaires were made and mailed to the staffs of 198 Korean Community Health Service Center as a universe, among which from 98 centers we got response. Analyzing the data from the questionnaires, we found "the number of personnels in the health service center" and "demands for medical service" as important variables to affect the utilization of the community health service center. These two variables are typical factors representing Supply Model and Demand Model each. However, the variables selected from Management System Model, Administrative Behavior Model, Service Quality Model and Area model are not significant in a statistical sense. The paper suggests that to recruit the personnels, especially nurses, and to make out the demands of the clients for health service be the precedent conditions to increase the utilization of the Community Health Service Centers in Korea.ce Centers in Korea.
The purpose of this research is to develop a service R&D concept definition and finding service R&D demand in Korea. It is necessary to develop an effective service R&D model to improve the competitiveness of the service industry. A survey model for finding service R&D demands has been developed through extensive discussions with experts. A demand survey for 91 experts in service industry and academia has been conducted to find relative weights of each service R&D category. Several other aspects on service R&D has beed investigated to analyze the relative importance of service R&D subjects. And a benchmarking on previous service R&D research investment has been performed. Past and present service R&D topics are compared as a whole and by each individual domain. A service R&D framework and important funding areas has been suggested. The results of this research can be used for research fund allocation decisions for strengthening service industry competitiveness.
The purpose of this study were to identify the differences between the demand for education program and the demand for counseling program of family welfare and to analyze the relation between demographic characteristics and the demand for family welfare service program For these purposes, total sample of 909 women those residing in Seoul, Inchon, Taejun, Taegu, Pusan, Kwangju, Chungju, Junju and Choonchun, were selected. Statistics were frequencies, means, percentile, cross-tabulation, t-test and Anova. The results were as follows. First, in family welfare service program on children and adolescents, the improvement in family living, consumption, retirement planning, health management, protection of environment and resource, volunteering and the advance of living culture, the demand for education program were higher than the demand for cunseling program. In particular, demands for both education program and counseling program on children and adolescents were the highest. Second, age, residence and income had very significant effects on the demands for both education program and counseling program. By understanding these differences in the demand for education program and counseling program of family welfare, practitioners and educators may be able to develop family welfare service program to solve family problems.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권2호
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pp.81-96
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2017
Forecasting long-term mobile service demand is inevitable to establish an effective frequency management policy despite the lack of reliability of forecast results. The statistical forecasting method has limitations in analyzing how the forecasting result changes when the scenario for various drivers such as consumer usage pattern or market structure for mobile communication service is changed. In this study, we propose a dynamic model of the mobile communication service market using system dynamics technique and forecast the future demand for long-term mobile communication subscriber based on the dynamic model, and also experiment on the change pattern of subscriber demand under various scenarios.
본 연구는 O2O서비스에 대한 선행 연구와는 달리 온디맨드 O2O 서비스에 대한 소비자의 심리적 요인에 중점을 두었다. 이를 위해 152명을 대상으로 정량, 정성 조사를 통해 자료를 수집하고 분석하였으며 위계적 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 정성조사로서 O2O 서비스에 대한 소비자의 지각을 살펴보고, 정량조사를 통해 소비자의 심리적 요인이 서비스의 만족도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 서비스에 대한 애착과 즐거움, 신뢰성을 중심으로 살펴보았다. 연구결과, 온디맨드 O2O서비스에 대한 만족도에 가장 큰 영향력을 미치는 심리적 요인은 서비스에 대한 신뢰성이며, 서비스태도에서는 소비자의 심리적 애착이 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자의 입장에서 온디맨드 O2O 서비스에 대한 소비자의 심리적 요인을 살펴보았다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구 결과를 통해 온디맨드 O2O서비스의 확장을 위해서는 소비자의 심리적 애착과 신뢰성을 우선적으로 고려해야 할 것이다.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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