The college students selected by random sampling were classified into several groups by their impulse buying pattern and the psychological characteristics that cause them. Their life styles, fashion leadership, self-confidence and self-image in clothing were the subjects of comparative analysis. The results of this research can be summarized as follows. 1. The college women students could be classified into several groups by their impulse buying orientations. 2. The student life styles were different by their shopping orientations. The high shopping involved shopping type and the leisure pursuit shopping type attached great importance to material life and modern life style. The economic shopping type took the intellectual self-image seriously, and the low shopping involved type thought much of the traditional life style. 3. The high shopping involved type and the leisure pursuit shopping type were more impulse buying oriented. They showed the tendencies to the fashion innovativeness and fashion opinion leadership. But the economic shopping involved shopping type and low shopping involved shopping type showed quite different tendencies. The high shopping involved shopping type and low shopping involved shopping type were contrast in their self-confidence in shopping. The former showed the highest self-confidence and the latter showed the lowest self-confidence. 4. The high shopping involved shopping type were more extroversive, dominant, sensitive and pioneering. These psychological characteristics were supposed to contribute to their impulse buying. 5. The high shopping involved shopping type and the leisure pursuit shopping type perceived themselves as more sophisticated, modern, creative and sociable. They thought they had diverse life styles. These two groups were more impulse buying oriented, and their self-images were different from economic shopping type and low shopping involved shopping type.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권4호
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pp.1-12
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2017
Item-based collaborative filtering (IBCF) is an important technology that is widely used in recommender system of online shopping malls. It uses historical information to compute item-item similarity and make predictions. However, in offline shopping each customer's purchasing pattern can be occurred continuously and repeatedly due to time and space constraints contrast to online shopping. Those facts can make IBCF to have limitations from being applied to offline shopping malls directly. In order to improve the quality of recommendations made by IBCF in offline shopping mall, we propose an ensemble approach that considers both item-item similarity of IBCF and each customer's purchasing patterns which are modeled by item networks. Our experimental results show that this approach produces recommendation results superior to those of existing works such as pure IBCF or bestseller approaches.
Purpose - This study investigates shopping behaviors and effects focusing on the seniors in 50s and 60s based on their buying satisfaction in online shopping. The study investigated causal relation between effects having influence upon online shopping behavior to give theoretical base on the use of online shopping. The study gave implications of consumption attitude of silver generation as well as senior consumers in aging society. Research design, data, and methodology - The subject was senior consumers who have experienced online shopping to be sensitive to the fashion and to have active and reasonable consumption pattern and to be active and to have positive value. Results - This study investigated the mediating effect on purchase satisfaction of the 50s and the 60s upon online shopping to examine online shopping use and effects. The subject was the ones in their 50s and 60s in Gyeonggi and Chungnam who had experienced online shopping. All of hypotheses of models at PLS analysis were supported. Conclusions - Both information innovation and self-satisfaction showed positive influence upon the ease of and also access of the use. In addition, the access to the use had positive influence upon the purchase intention in retailers' online shopping.
도시에 관심을 가지는 사람이면 누구나 "도시란 무엇인가?"라는 화두(話頭)가 떠오르게 편다. 그리고 끊임없이 생각을 확장시켜 갈 것이다. 그러나 대부분은 "도시란 무엇인가?"에 대한 대답이 아니라 도시적인 현상, 도시의 특징, 농촌과의 차이점으로 사고(思考)를 진행시켜 갈 것이다. 또한 화두(話頭)가 무엇인지 망각하면서 계속해서 도시를 연구하고 또 분석할 것이다. 이렇게 화두(話頭)와 사고(思考)의 방향이 서로 엇갈리게 되는 경우가 인간의 현상에 있어서는 그리 흔하지 않을 것이다. 도시란 오묘한 존재임에는 틀림이 없다. 도시의 내부구조를 파악하기 위해서, 그리고 그 구조에 영향을 비치는 어떤 공간적인 원리, 나아가서 법칙이 존재한다는 신념을 가지고 있는 것이 도시지리학도들이다. 우리가 관심을 가지는 것은 가시적인 현상이 아니라, 그 현상 뒤에 숨어서 그 현상을 존재하도록 하는 법칙일 것이다. 어떻게 그 법칙을 추구할 수 있을까? 어떻게 하면 진리를 찾을 수 있을까? 과연 찾을 수 있을까? 지리학에 있어서 '무엇이 어디에 있는가?'하는 것은 중요하지 않다. '왜, 어떻게 있느냐'가 중요하다. 그러나 어디에 무엇이 있는지도 모르는 채 '왜', '어떻게'에 대한 정확한 해답을 얻을 수 있을까 하는 의문이 생긴다. 우리는 누적(累積)된 연구 성과의 중요성을 등한시 해서는 안된다. 선배들의 연구 업적을 간과해서도 안될 것이며, 또한 무비판적으로 수용해서도 안될 것이다. 지리학도들은 미시적(微視的)인 공간에 적용되는 원리는 거시적(巨視的)인 공간에도 적용되며, 그 역(逆)도 성립한다는 사실을 인식하고 있다. 본 연구는 미시적인 지역에 대한 접근이다. 부산시 내부에 존재하고 있는 CBD를 비롯한 여러 계층의 중심지(상점가)에 대한 접근의 일환으로 이루어지고 있다. 최종적으로는 부산시 전체의 공간구조를 파악하기 위한 목적을 염두에 두고 지난 10여년간 단계적으로 행하여 온 연구의 한 부분의 성격을 지니고 있다. 부산역 상점가는 부산시 내부에서는 온천장 상점가와 더불어 오히려 특수 기능 상점가의 하나이다. 이곳에 대해서 본 논문에서는 기능별 패턴의 일부, 층별 규모별 패턴, comer의 패턴, 가로별 패턴을 분석하여 부산역 상점가에 대한 접근을 완성하였다.
In general, Shopping centers are located in the center of transportation, which induce more traffic concentration than other facilities. As a result, it becomes to one of the aggravating factors of urban & transportation problem such as traffic conjestion, parking problems. Thus, in planning shopping-center, it is desirable that consumer\`s trip pattern is should lie more carefully analyzed in order to alleviate the above problems. This study is aimed at finding the characteristics of shopping tripes and analyzing the choice behavior of shopping center and mode-to-shop. This study has developed a nested logit model in which consumers choose shopping center and mode-to-shop with a sequential structure. The model was estimated using household data from the 1989 May, Seoul metropolitan area and the 18 alternatives of shopping center and 5 mode alternatives. The estimated model have been evaluated and it may be concluded that this model for shopping trips is effective and fesible. The conclusion of this study are as fellows. 1. Out-of-vehicle travel time is more important factor affecting behavior of mode choice than in-vehicle travel time. 2. All of direct-elasticities for mode with respect to the travel time is more elastic than travel cost. 3. Accessibility to shop is more important factor affecting the choice of shopping center than parking space. 4. The value of out-of-vehicle travel time exceeds the value of in-vesicle travel time by 1.64 times.
The purpose of this study was to examine the internet shoppers' new purchase behavior, to examine the general purchase behavior(i.e., purchase pattern, preference), and to examine the related factors to promotion strategies(i.e., e-mail, event) of internet shopping mall. Focus group interviews were done with 40 internet shopping-mall users on May, 2003 for the data collection. Data were analyzed by content analysis and descriptive statistics(i.e., frequency, percent). The results of this study were as following. First, competitive price, accurate product and service information and convenience were considered as important factors in the new purchase behavior among internet shoppers. Second, the more frequent purchasing time through the internet shopping mall were on weekdays rather than weeekends and the most preferred information search engine were category type, item type, and price type in order. Third, e-mails from internet shopping mall were most likely opened by internet shoppers, that is to say, e-mail can be the efficient communication tool as well as the possible promotion strategies. Specifically, the title of email was considered as an important factor to approach the target consumers.
Purpose: In this work, we examine several time series models to predict internet and mobile transaction amount in South Korea, whereas Jeong (2020) has obtained the optimal forecasts for online shopping transaction amount by using time series models. Additionally, optimal forecasts based on the model considered can be calculated and applied to the Corona 19 situation. Research design, data, and methodology: The data are extracted from the online shopping trend survey of the National Statistical Office, and homogeneous and comparable in size based on 46 realizations sampled from January 2007 to October 2020. To achieve the goal of this work, both multiplicative ARIMA model and Holt-Winters Multiplicative seasonality method are taken into account. In addition, goodness-of-fit measures are used as crucial tools of the appropriate construction of forecasting model. Results: All of the optimal forecasts for the next 12 months for two online shopping transactions maintain a pattern in which the slope increases linearly and steadily with a fixed seasonal change that has been subjected to seasonal fluctuations. Conclusions: It can be confirmed that the mobile shopping transactions is much larger than the internet shopping transactions for the increase in trend and seasonality in the future.
정보산업분야의 급속한 발전은 산업구조의 변화를 가속화시키고 인터넷을 통한 전자상거래는 새로운 패러다임의 상거래로 될 것으로 예측하고 있다. 개인을 대상으로 한 인터넷 쇼핑몰도 차세대 거래수단으로 디지털 상품 뿐 만 아니라 실물 상품 정보의 제공과 거래가 가능한 효율적인 유통산업이 될 것이다. 그러므로 인터넷 쇼핑몰에서 구매행태가 전통적인 거래와 동일하게 실현될 것이라고 예상하는 소비자 구매활동을 촉진시키는 쇼핑몰의 설계가 경쟁력 제고에 중요한 요인이 될 것이다. 본 연구에서는 소비자의 구매형태측면에서 주관적인 평가방법과 객관적인 평가방법을 사용하여 쇼핑몰을 평가하였다. 피실험자들은 실물거래와 유사한 구매형태를 가능케 하는 쇼핑몰을 선호하였으며 신체 체형과 치수의 데이터베이스와 3차원 인체모형의 제공을 설계항목으로 지적하였다.
In spite of the fact that the food group(Food, Drinks and Health foods & Agricultural and Marine products) occupies little position in total sales of Internet shopping mall, the food group's sales in cyber shopping mall in 2006 have increased 678.1% over 5 years. In addition to the fact that the food consumption pattern has changed from quality-oriented to convenience, health and safety-oriented, the need to decrease the opportunity cost created by housework is rising in the context of increase of women's work participation rate. The wind of change like these will become the foundation on which cyber food industry will be developed. The factors having an effect on consumer purchasing intentions when one buy foods through internet shopping malls are researched in this thesis. For the investigation, women of 697 were surveyed by a questionnaire, and the data were analyzed by the SPSS for WINDOW(Version 12.0). The result is as follows: Factors having an effect on food purchasing intentions are Convenience(Timesaving, Troublesomeness), Customer service(Responsiveness, Reliability, Empathy, Tangibility), Perceived Customer Risk(Economic, Social, Performance risk) and Shopping experience(Easy to find out, Easy process for payment) in order.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.456-463
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2001
Understanding and adapting to changes of customer behavior in internet shopping mall is an important aspect to survive in continuously changing environment. This paper develops a methodology based on decision tree algorithms to detect changes of customer behavior automatically from customer profiles and sales data at different time snapshots. We first define three types of changes as emerging pattern, unexpected change and the added/perished rule. Then, it is developed similarity and difference measures for rule matching to detect all types of change. Finally, the degree of change is developed to evaluate the amount of change. A Korean internet shopping mall case is evaluated to represent the performance of our methodology. And practical business implications for this methodology are also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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