In recent, T-commerce is widely dispersed as alternative type of commerce. It is forecasted that t-commerce system is used more than e-commerce system. Therefore more and more t-commerce-related industries are also recognizing that t-commerce is a critical business model. It is needed to understand the concept of t-commerce and develop the t-commerce marketing strategy. CEO analyses consumer's behaviors according to the data about buyers and applies the advantage of t-commerce to the communication with customers. This t-commerce system plays an important role in maximizing customer satisfaction and affecting their intention to reuse it. Therefore this paper attempts to identify T-commerce critical success factors and divide between use-intention group and unuse-intention group by taking out a discriminant function by the discriminant analysis. This lays a foundation in developing T-commerce strategy. According to the discriminant function extracted, convenience factor, amusement factor, system quality factor, product perception factor are significant in the sequence of influential degree. However, usefulness factor and speedy connection factor are not significant. In result, the target hitting rate is 77.9% in the first unuse-intention group and it is 95.2% in the second use-intention group. The total discriminant target hitting rate is computed to higher value, 86.55%. The statistic package, SPSS 12.0, is used to survey and analyse data and test the hypothesis. The validity and reliability of variables are verified by both reliability analysis and factor analysis. The discriminant analysis is used to tell the difference between use-intention group and unuse-intention group.
The purpose of this study was to identify the factors affecting intention and attitude of artificial intelligence technology(AI) of university students in healthcare using UTAUT model. Participants were 278 college students and the data were collected through self-reported questionnaire from May 15 to June 14, 2016. The collected data were analyzed using PASW Statistics/AMOS 22.0. The results were as follows. The effect of expectation factor, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology Intention. Factor of expectation effect, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology. As a result of verifying the significance of the indirect effect, it can be seen that the direct effect of the anxiety factor on the attitude factor is partially mediated by the use intention factor and the intention to use was partially mediated in the direct effect of the usefulness factor of the task on the attitude factor. This result means that it is important to increase the expectation factors, social effects, and perceived usefulness through accurate information based on facts and to reduce vague anxiety in order to increase the positive intention and attitude of university students' use of AI technology.
A study is on the coupon which is one of the sales promotion methods for family restaurant. The factor of family restaurant coupon use in the study was analyzed based on theoretical study. In addition, difference of food service manners by behavior and demographic factor, and so by means of this factor was analyzed and was done t-Test and anova. As a result of this study, eight factors were found. This eight factors were named by researcher. Eight factors are as follows There are 1. factor taste, 2. factor choice, 3. factor expectation, 4. factor satisfaction, 5. factor durability, 6. factor convenience, 7. factor safety, 8. factor preference. These factors influence family restaurant coupon used by customer. And so we know that between demographic factor and food service manners are different. In the conclusion, the factor of family restaurant coupon use, by valuable sides and typical sides was presented as the sales promotion methods for coupon. First, valuable side endows coupon with value and so lead persistent purchase. Second, typical side cause interest and so leads repurchase. But in the future, continuous study should be go on for satisfaction of customer and effective marketing strategy of family restaurant.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.14
no.3
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pp.11-22
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2012
As the consuming pattern is changing with the expansion of Internet use and the development of communication technology, Internet shopping market is getting bigger and bigger. By product group, clothing and fashion related products occupy the biggest share. Accordingly, in this study it was tried to identify the effects of Internet utilization capability that enables consumers to search for the information that they need in this information flood, variety pursuit trend and product review accommodation status on shopping value, and to analyze the effects of the shopping value on the purchase behavior in online shopping malls. When factor analysis is nude on Internet use level, it was found that Factor 1 was 'Flow Experience,' Factor 2 'Internet Use Capability,' and Factor 3 'Internet Challenge Desire.' When factor analysis is made on Diversity Pursuit Propensity, it was found that Factor 1 was 'Site Diversity Pursuit Propensity,' Factor 2 'Brand Diversity Pursuit Propensity,' and Factor 3 'Brand Value Pursuit Propensity.' When factor analysis is nude on Product Review Accommodation Propensity, it was found that Factor 1 was 'Product Information Provision Propensity,' and Factor 2 'Product Information Receiving Propensity.' Except Internet Use Capability and Product Information Provision Propensity, all other factors showed high correlation. The factor influencing the entertainment value most was Internet challenge desire, while that influencing the practical value most was flow experience. When the effects of the entertainment value and the practical value on product purchase were analyzed, it was found that both of entertainment value and the practical value influenced product purchase and the practical value influenced the product purchase more than the entertainment value.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.3
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pp.99-120
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2019
The purpose of this study is to provide information necessary for establishing a new strategy for customer service improvement by deriving factors affecting user satisfaction and continuous use intention of mobile app service user characteristics, system characteristics, and social characteristics. The results of this study are summarized as follows. First, reliability, innovation, familiarity, convenience, and self-efficacy among the characteristics of mobile app are analyzed as factors that have the greatest influence on user's perceived usefulness. Second, convenience, mobility, and visibility are some of the characteristics of mobile app service. Third, identity, security, and expectation agreement among mobile app service characteristics are analyzed as negative factors that do not affect users' perceived usefulness. Fourth, interactivity, familiarity, and self-efficacy among the characteristics of mobile app service were analyzed as positive factors that have the greatest effect on user's perceived ease of use. Fifth, reliability, mobility, visibility, and convenience among mobile app service characteristics are analyzed as factors that have some positive effects on perceived ease of use of app users. Sixth, identity, innovation, and security among the characteristics of mobile app service are negatively influenced by mobile app users' perceived ease of use. Seventh, the perceived usefulness of mobile app users is analyzed as a factor that has a very positive effect on user satisfaction. Eighth, the perceived ease of use of mobile app users is analyzed as a factor affecting perceived usefulness positively. Ninth, the perceived ease and expectation of mobile app users are positively influenced on user satisfaction. The tenth, the perceived usefulness of the mobile app users was analyzed as a factor having a very positive influence on the persistent intention to use. For the eleventh, the perceived ease of use of mobile app users was analyzed as a factor having a positive effect on the persistent intention to use. The twelfth, mobile app user satisfaction was analyzed as a factor having a very positive effect on the persistent intention to use.
Purpose The purpose of this study was to find the effect of the determinants on the Big data utilization in industry. The determinants of Big data utilization were deduced by reviewing theoretical background and discussions on Big data related researches. Research model and proposed hypothesis were constructed from TOE framework and UTAUT model. Design/methodology/approach The research was conducted to collect a sample data from the experts involved in the Big data projects in industry. In addition, interviews and online survey were performed to get sample data. Exploratory factor analysis was conducted to verify the grouping of these questionnaire items and confirmatory factor analysis was done to verify the validity and reliability of the measurement model. Finally, research hypothesis was verified and theoretical and practical implications were proposed for further studies. Findings The results show that the technical factor have a significant effect on the expectancy factor and the behavioral factor. The organizational factor have a significant effect on the behavioral factor. In addition, the expectancy factor was significant on the behavioral factor and the intention-to-use of Big data system.
The study explored the key factors(content satisfaction factor, functional satisfaction factor, inertia factor and situational factor) that influence OTT users' continued use from the perspective of Behavioral Economics. In addition to rational factors that make OTT users feel satisfied after experiencing the contents and functions by the platform, we assumed that it would also affect habitual factors from the 'status quo bias'. To verify this, an online survey was conducted on 523 adults in 20s and 40s who have subscribed to the Top3 OTT platform(Netflix, Wavve, and Tving). As a result of regression analysis, 'content satisfaction factor', 'functional satisfaction factor' and 'inertia factor' were significant in OTT continued use. 'Inertia factor' did not affect domestic OTT users. Unlike previous studies that supposed OTT service users as beings with complete rationality, this study is meaningful to explain OTT continued use by applying 'bounded rationality'.
Common factor analysis and principal component analysis represent two technically distinctive approaches to exploratory factor analysis. Much of the psychometric literature recommends the use of common factor analysis instead of principal component analysis. Nonetheless, factor analysts use principal component analysis more frequently because they believe that principal component analysis could yield (relatively) less accurate estimates of factor loadings compared to common factor analysis but most often produce similar pattern of factor loadings, leading to essentially the same factor interpretations. A simulation study is conducted to evaluate the relative performance of these two approaches in terms of factor pattern recovery under different experimental conditions of sample size, overdetermination, and communality.The results show that principal component analysis performs better in factor recovery with small sample sizes (below 200). It was further shown that this tendency is more prominent when there are a small number of variables per factor. The present results are of practical use for factor analysts in the field of marketing and the social sciences.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.29
no.2
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pp.145-149
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2003
We consider the estimation of failure rate and acceleration factor under type-I censoring without using acceleration model when testing is conducted in only one highly accelerated condition. Failure times of an item are assumed to be exponentially distributed. It is also assumed that the uncertainty about the acceleration factor, the failure time contraction ratio between accelerated condition and use condition, can be modeled by the uniform or gamma prior distribution of appropriate parameters. We respectively use Bayes and maximum likelihood approaches to estimate acceleration factor and failure rate in the use condition. An example is given to show how the method can be applied.
This study evaluated the fiction collection of Korean public libraries by applying use factor and suggested various measures to enhance collection development function. As a result, while the collection building and borrowing ratios of Korean literature in literature collection by language were the highest at 62.6% and 54.3% respectively, the use factor was lower than the base value(1.00). And while the collection building and borrowing ratios of Korean contemporary fiction by item category were the highest at 65.60% and 51.36% respectively, the use factor was lower than the base value and the use factor by year is decreasing in recent years. The reason is because of poor collection development. Therefore, public library need to consider active alternatives such as establishment of the collection development policy and fiction collection development guideline, composition of the fiction material selection committee, adaption of the dedicated librarian system for fiction material development, development and utilization of a selection tool for fiction materials, and periodic evaluation of fiction collection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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