The purposes of this study were to segment outdoor wear market based on consumer knowledge and consumer demand for function/design development, and to examine the differences of demographic characteristics and purchase behavior among the segmented markets. Data were collected using a questionnaire survey. Respondents were adults aged over 20 and who have experiences of purchasing outdoor wear. The survey was made up of the questions on consumer knowledge to outdoor wear, consumer demand for product development, purchase behavior, and demographic characteristics. Frequency analysis, descriptive analysis and chi-squared test were used to conduct the data analysis on 454 questionnaires. The results of this study were as follows. It showed that the consumer knowledge was a little high and the consumer demands for function/design development were high. Six segmented markets based on consumer knowledge and consumer demand for function development were significantly different in terms of gender, income, purchase frequency and total item holdings. Also, six segmented markets based on consumer knowledge and consumer demand for design development were significantly different in terms of age, income, purchase frequency, purchase objective, purchase place and total item holdings. Compared to the segmented markets based on the consumer demands for product development, the gender was the key of the marketing strategies for the segmented markets by the consumer demand for function development while the age was the one in the markets by the consumer demand for design development. After considering all the results, the characteristics of the segmented markets were made out and the marketing strategies were established.
Fair trade is international trade that pays just wages, supplies stable and eco-friendly products, and supports the sustainable development of economies. This study examined consumers 'cognition of fair trade, product intention of fair trade products, and consumer demand for fair trade education. We compare these variables between Korean and Chinese consumers and explored variables that affect consumers' cognition, purchase intentions and consumer education demand. This study randomly targeted 428 adult consumers in Seoul (219) and Beijing (209) to grasp the demand of customer education and a purchasing intention for fair trade products. The results of this study are as follows. First, participants showed a low cognition of fair trade and purchase intention, while consumer demand for fair trade education on concept, campaign and effect had a comparatively higher level. Chinese consumers showed a higher level of purchase intention, but a lower level of consumer education demand for fair trade concepts. Second, a higher education level resulted in a higher cognition of fair trade by Korean consumers and more experienced Chinese consumers had a higher cognition. Third, the cognition of fair trade affected the purchase intentions positively for both in Korean and Chinese consumers. Finally, cognition and purchase intention showed positive effects of the consumer demand for fair trade education on concept, campaign, and effect.
We estimate a choice-based aggregate demand model accounting for consumers' consideration sets, and study its implications on market structure. In contrast to past research, we model and estimate consumer demand using aggregate-level consumer browsing data in addition to aggregate-level choice data. The use of consumer browsing data allows us to study consumer demand in a realistic setting in which consumers choose from a subset of products. We calibrate the proposed model on both data sets, avoid biases in parameter estimates, and compute the price elasticity measures. As an empirical application, we estimate consumer demand in the camcorder category and study its implications on market structure. The proposed model predicts a limited consumer price response and offers a more discriminating competitive landscape from the one assuming universal consideration set.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1101-1121
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2024
Thorough understanding of user demands and formulation of product development strategies are crucial in product design, and can effectively stimulate consumer behavior. Scientific categorization and classification of demands contribute to accurate design development, design efficiency, and success rates. In recent years, e-commerce has become important consumption platforms for smart wearable products. However, there are few studies on product design and development among those related to promoting platform product services and sales. Meanwhile, design strategies focusing on real consumer needs are scarce among smart wearable product design studies. Therefore, an empirical consumer demand analysis method is proposed and design development strategies are formulated based on a categorized interpretation of demands. Using representative smart bracelets from wearable smart products as a case, this paper classifies consumer demands with three methods: big data semantic analysis, KANO model analysis, and satisfaction analysis. The results reveal that analysis methods proposed herein can effectively classify consumer demands and confirm that differences in consumer demand categories have varying impacts on consumer behavior. On this basis, corresponding design strategies are proposed based on four categories of consumer demands, aiming to make product design the leading factor and promote consumer behavior on e-commerce platforms. This research further enriches demand research on smart wearable products on e-commerce platforms, and optimizes products from a design perspective, thereby promoting consumption. In future research, different data analysis methods will be tried to compare and analyze changes in consumer demands and influencing factors, thus improving research on impact factors of product design in e-commerce.
Inverse demand models are well established as market demands in theory and practice of the existing literature. However, the derivation and its interpretation of individual demands from the market demands are not well known in the literature. This paper analyzes the fish market in Korea by the inverse demand model and shows how we deduce the consumer's responses from the market responses when the markets determine the prices by the quantities demanded. It illustrates empirically how this can be done applying to the korean fish market data. The empirical results show that all fishes are price inflexible and mackerels and hairtails are scale flexible in the market demand while mackerels, hairtails, and croakers are price elastic and mackerels and hairtails are income inelastic in the individual demand. The methodology and empirics used in the paper will make a contribution to the existing literature especially for the purpose of recovering consumer's demand from the market demand, thus implementing the policies to administer the fish markets.
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.
Demand Controller is a load control device that monitor the current power consumption and calculate the forecast power to not exceed the power set by consumer. Accurate demand forecasting is important because of controlling the load use the way that sound a warning and then blocking the load when if forecasted demand exceed the power set by consumer. When if consumer with fluctuating power consumption use the existing forecasting method, management of demand control has the disadvantage of not stable. In this paper, load forecasting of the unit of seconds using the Exponential Smoothing Methods, ARIMA model, Kalman Filter is proposed. Also simulation of load forecasting of the unit of the seconds methods and existing forecasting methods is performed and analyzed the accuracy. As a result of simulation, the accuracy of load forecasting methods in seconds is higher.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.689-699
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2020
This study investigates the effect of life settlement on the monopolistic insurance market. In particular, we consider liquidity cost, which is the cost incurred to the insurer to meet the request of surrender, and trading cost, which is the transaction cost of the policyholders for the settlement. We first show that the introduction of a life settlement can increase insurance demand and enhance consumer welfare even when the trading cost is higher than the liquidity cost. That is, even if the settlement market is less efficient than the insurance market, both insurance demand and consumer welfare can be increased. Second, the insurer's profit can also be increased when settlement is introduced because not only can the insurer save the liquidity cost but also the demand of insurance increases. Lastly, insurance demand does not always decrease when both costs increase. Depending on the population distribution over the liquidity risk, the demand of insurance can be increased or decreased.
This study aims to examine the effects of GDP as a proxy variable of income, consumer price index as a proxy variable of price, and foot-and-mouth disease and avian influenza as derby variables on rural tourism demand. The independent variables in this research were gross domestic product(GDP), consumer price index(CPI), and dummy variable(DM) such as food & mouth disease & highly pathogenic avian influenza. Results showed that GDP affected tourism demand positively whereas DM influenced negatively. The study suggested that it was important for policy-mconsider GDP and DM when making decision on strategic tourism management. In conclusion, first, gross domestic product was found to have a statistically significant effect on rural tourism demand. Second, avian influenza was found to have a statistically negative effect on rural tourism demand. The results of this study can be used to establish a reasonable rural tourism policy in the future economic dimension.
We analyze and study competition in differentiated product market using public data source. Understanding competitive market structure is critical for firms to assess how their products compete against other firms in a given market. In this paper, we estimate consumer demand, extend clout and vulnerability framework, and study competition among multi-product manufacturers in differentiated product market. For our empirical analysis, we adopt choice-based aggregate demand model and estimate consumer demand while accounting for unobserved product characteristics. Once we estimate consumer demand, we compute full price elasticity matrix and investigate intra- and inter- manufacturer substitutions among consumers. This research offers a framework for marketers to analyze and understand market structures, leading them to informed decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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