Many organizations have developed their own information systems not only for internal efficiency but also for effectiveness of external customer services. One of the most effective service tools for their customers is the use of information technology. The web technology is rapidly becoming one of the most effective tools for online customer services. In order to gain competitive edge, organizations must have effective web site planning methods for their customer service. A study on traditional information systems planning methodologies has been conducted and they are compared with web site planning techniques. Cases of web sites in order to Improve customer relationship are analyzed. finally, a new conceptual framework for web site planning strategy for e-CRM is proposed in this paper. In order to support effective web site planning, online customer contact points and online service activities are defined and classified as several stages. And, web site strategies corresponding to each customer service activities are developed and proposed, With this framework, organizations can build competitive web strategies for improving their online customer relationships, thereby increasing customer satisfaction.
These days, getting a gob is emerging as a hot social issue, and specialized sites offering job information are rapidly increasing. On the contrary of quantitative increase, job information sites have lots of problems with respect to satisfying customer's needs. This study is designed to explore web-site service quality factors in job information site, and relationship among characteristic web service quality, customer satisfaction, relationship quality and reuse intention. In this study we found that customer satisfaction is prior to relationship quality, which decide long-term customer relationship. And also, Trust which is one of the relationship quality and customer satisfaction affect customers reuse intent respectively. This study also found that characteristic service quality in related to job information site can be composed of four factors such as delivery of information, customization, web design and interaction. Delivery of information, web design and interaction affect trust, and web design and interaction affect customer satisfaction. And also relationship quality is prior to reuse intention.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.4
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pp.213-229
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2009
The purpose of this paper is to identify the relationship among five factors of web design, e-satisfaction, e-loyalty, and customer defection and provide the implications of marketing strategies in online shopping. The research findings are as follows: first, ease of use of web design affects positively e-satisfaction more than the other factors except financial security. Second, e-satisfaction affects positively e-loyalty. Third, e-satisfaction does not affect customer defection. Fourth, informativeness, styling, ease of use, and trust of web design affect indirectly e-loyalty by mediating e-satisfaction. Therefore, because there is a good circular relationship among web design, e-satisfaction, and e-loyalty, it is very important to enhance web design for customers. When customers satisfy highly with the factors of web design, e-loyalty is higher and customer defection is lower. Further, in a curriculum of web design it is needed to reflect the findings of this paper.
The purpose of this study is to investigate the impacts of e-service quality factors on customer satisfaction and behavior intention by Web site types. Difference and moderating effect resulting from the type of web site users about an association with reaction of satisfaction and those component concepts are also one of the aims in the study. As a result, the study found that factors of web site service quality variables had positive impacts on customer satisfaction. And customer satisfaction also had a positive impact on relationship intention and word of mouth intention. Furthermore, through the comparative analysis, we found that the service quality differed on the effects of customer satisfaction by web site types. According to those results, marketing managers should develop different service strategies based on different web site types.
With the ubiquitous use of the Internet in daily business activities, most of modern firms are keenly interested in customer's behaviors on the Internet. That is because a wide variety of information about customer's intention about the target web site can be revealed from IP address, reference address, cookie files, duration time, all of which are expressing customer's behaviors on the Internet. In this sense, this paper aims to accomplish an objective of analyzing a set of exemplar web log files extracted from a specific P2P site, anti identifying information about customer segmentation strategies. Major web mining technique we adopted includes a machine learning like C5.0.
The research was to investigate the effect of quality cognition of the web site of the facility and relationship commitment on customer loyalty. The respondents were 190 patients and caregivers. Data were collected from March 1st to 31st, 2010 at C university hospital in G city. The effect of facility web site of quality cognition and relationship commitment on customer loyalty showed 43.9%(F=35.806) in model 1, 58.4%(F=51.113) in model 2, and 58.7%(F=28.185) in model 3. Also, medical information & usage, aesthetics was significance in model 1, medical information & usage, relationship commitment in model 2. In relationship between web site quality cognition and customer loyalty, moderate effect of relationship commitment were not considerable in model 3. As a result, customer loyalty is the leading fact for quality cognition of the web site more than relationship commitment. Therefore, customer loyalty leaves its possibility of increment when facility web site is designated depending on medical information and aesthetics.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.125-137
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2011
This study empirically examined the structural relationships among service quality of internet real estate information web-sites, trust, customer satisfaction and reuse intention. In order to achieve the purpose, survey method was applied using a sample of 293 real estate information web-site users. The results of this study showed that service quality of real estate web-sites had a significant effect on trust and customer satisfaction. And, the trust of web-sites have influenced on customer satisfaction and reuse intention. Finally, the customer satisfaction of estate information web-sites had a significant positive effect on reuse intention.
Using user monitoring techniques on web, marketing decision makers in cyber shopping malls can gather customer behavior data as well as sales transaction data and customer profiles. In this paper, we present a marketing rule extraction technique for customer behavior analysis in cyber shopping malls, The technique is an application of market basket analysis which is a representative data mining technique for extracting association rules. The market basket analysis technique is applied on a customer behavior log table, which provide association rules about web pages in a cyber shopping mall. The extracted association rules can be used for mall layout design, product packaging, web page link design, and product recommendation. A prototype cyber shopping mall with customer monitoring features and a customer behavior analysis algorithm is implemented using Java Web Server, Servlet, JDBC(Java Database Connectivity), and relational database on windows NT.
Customers' fixed characteristics have often been used to predict customer behavior. It has recently become possible to track customer web logs as customer activities move from offline to online. It has become possible to collect large amounts of web log data; however, the researchers only focused on organizing the log data or describing the technical characteristics. In this study, we predict the decision-making time until each customer makes the first reservation, using Airbnb customer data provided by the Kaggle website. This data set includes basic customer information such as gender, age, and web logs. We use various methodologies to find the optimal model and compare prediction errors for cases with web log data and without it. We consider six models such as Lasso, SVM, Random Forest, and XGBoost to explore the effectiveness of the web log data. As a result, we choose Random Forest as our optimal model with a misclassification rate of about 20%. In addition, we confirm that using web log data in our study doubles the prediction accuracy in predicting customer behavior compared to not using it.
The purpose of this study is 1) to investigate the Web content of online shopping agencies and to see if differences exist in their contents and 2) to suggest strategies for online shopping agencies. For the study, the online shopping agency components of web sites were investigated, which consisted of product, information, and customer service. Each component had sub-categories. In order to analyze the Web content of online shopping agencies, nine agencies were chosen based on the rankings of www.rankey.com and www.100hot.co.kr. The content analysis was conducted from January 5th to the 30th of 2009. The results showed that the basic Web content of online shopping agencies (i.e., product, information, and customer service) was evident on most sites. However, products were similar and effective information and labor-saving functions were sparsely used. Areas where customers actively participated were limited. Therefore, most sites need to reinforce their content by providing a well-articulated product, information, and customer service for shoppers and to differentiate their Web site identities.
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