In the modern society, the size of the fashion market is continuously increasing both overseas and domestic. When purchasing a product through e-commerce, the evaluation data for the product created by other consumers has an effect on the consumer's decision to purchase the product. By analysing the consumer's evaluation data on the product the company can reflect consumer's opinion which can leads to positive affect of performance to company. In this paper, we propose a method to construct a model to analyze user's sentiment using word embedding space formed by learning review data of amazon fashion products. Experiments were conducted by learning three SVM classifiers according to the number of positive and negative review data using the formed word embedding space which is formed by learning 5.7 million Amazon review data.. Experimental results showed the highest accuracy of 88.0% when learning SVM classifier using 50,000 positive review data and 50,000 negative review data.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.6
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pp.994-1009
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2016
Applying the S-O-R Model within an online context, a hypothesized model incorporates three review characteristics (perceived concreteness, exaggeration, and sufficient quantity of reviews) for apparel products in order to present their impact on consumer perceptions of review usefulness and consumer attitude toward and patronage intent for the online stores hosting the reviews. An online survey of Korean women (N=299) reported their experiences in purchasing apparel products online and reading apparel reviews on a regular basis. Testing of the hypothesized model showed the usefulness of reviews were determined by two review characteristics (S: perceived concreteness and sufficient quantity of reviews); however, the negative effect of exaggerated reviews were insignificant. In addition, the perceived usefulness of reviews (O-cognitive) hosted by an online store influenced online store attitude (O-affective) which subsequently led to online store patronage intent (R). This study systemically advances online retail literature by showing how the characteristics of online reviews (as a part of the online store environment) can influence attitude toward online stores and patronage intent for online stores. Long term relationships with consumers can be achieved through the building of mechanisms to enhance the perceived usefulness of reviews by employing the strategies of hosting concrete reviews and offering a sufficient quantity of reviews. This study addresses removes research gaps by testing an adapted the S-O-R Model that frames review information as an element of an online store environment using a large sample.
Following is discovered in this study by some. First, attribute(product/non- product) of that truth that get through experiment of this study is WOM deduced result that have statistical meaning in dependent variable which is public trust only in this study. Specially, information by word of mouth type received High positive response more with non-product information by word of mouth attribute than the product attribute in all experiment products that is parted according to involvement. Consumer's response by involvement level of product can affect for site attitude, public trust, and intention to purchase by second. For example, consumer's site attitude has induced the most positive response, and can confirm positive response of High consumer most in that involvement sensitivity product in that participation reason type product and could confirm response that is the most positive in that involvement reason product even if there is for intention to purchase. Result of this study is grasped that have High mean value relatively in site attitude, product attitude, information by word of mouth effect, public trust, brand attitude, purchase intention etc. generally that product involvement and information by word of mouth attribute are interrelation by third. This can change fairly data processing process according to consumer's Involvement Level, behavior deterministic process, consumer's action with attitude formation process, and involvement for products. High occasion than is low incline more efforts in information retrieval and is discreet result such as study finding of produce.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.139-148
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2024
In the post-pandemic era, the demand for online education platforms has surged, leading to increased consumer reliance on online reviews for decision-making. This study investigates the impact of Chinese online customer reviews on consumer purchase behavior in online education. By examining the role of trust, review sentiment, and the quantity and timeliness of reviews, the research aims to understand how these factors influence consumer decisions. By using regression model, findings reveal that negative reviews, timely feedback, and a higher volume of reviews positively affect consumer purchase decisions, while course pricing demonstrates an inverse relationship. Furthermore, cognitive and affective trust mediate the relationship between reviews and purchase behavior, highlighting a reverse U-shaped effect on consumer decision inclination. These insights provide valuable implications for online education providers, emphasizing the need to manage and leverage online reviews to foster consumer trust and improve sales performance.
The research is to identify important diffusion factors and their effects on green car diffusion process using system dynamics perspectives and a causal-loop analysis. Through a deep review on previous research, we have found the important factors of green car diffusion process. Price, driving range, network effect, recharge system, fuel cost had important facilitation on consumer attraction and green car diffusion. Based on the review, we have constructed a causal loop diagram explaining hybrid car diffusion process. We have found 3 important reinforcing loops in the causal loop diagram. Loop for learning & economies of scale(supply side), loop for network effect(consumer side), and loop for battery development(technology side) had most significant roles in the whole diffusion process. Through a deliberate analysis on the 3 causal loops, we have found meaningful results. First, there seems to exist a critical mass in the diffusion. Second, of the 3 loops, the battery technology had most significant role. Third, not consumer installed base but sales must be a standard to decide whether the critical mass is achieved or not. Based on these findings, several meaningful implications are suggested for the government and corporations related to the green car industries.
The purpose of this study was to develop a standardized scale to measure consume's impulse purchasing in internet shopping mall. As internet shopping is expanding rapidly, the consumer's impulse purchasing in the internet shopping is also increased. A preliminary 26-item scale was developed through a literature review. 1230 consumers responded to an online survey using the preliminary scale. This research was made with the intention of not only supplying the academic data on the consumer's impulse purchasing but also understanding the consume's basic behavior patterns in internet shopping mall. Then A series of tests, such as test-retest, item-to-total correlation, Cronbach's reliability coefficient and factor analysis, were conducted using the survey data. The final scale with 20-items was constructed in the end. The consume's impulse purchasing in internet shopping mall Scale for Consumers consisted of 4 factors.
The aim of this study is to analyze Internet homepages of Korean companies. This study especially concentrates on consumer information and communication on a company Internet homepage. The method of this study is to review a company internet homepage. Main findings are as follows. 1) Consumer information is classified into product, living, study, law and regulation related to product, consumer's product evaluation, consumer education, A/S, company info. about branch stores, financial data, webzine and entertainment. 2) Communication type is classified into B2C and C2C, but Korean company concentrates on B2C communication channel.
This study aims to investigate the impact of character collaboration product characteristics on brand awareness and purchase intention within the food and beverage (F&B) industry, with a special focus on Generation MZ's growing interest in such products. The methodology involves a comprehensive review of existing literature on character marketing, brand awareness, and consumer purchase intention, supplemented by case studies of successful character collaborations in the F&B sector. The findings reveal that character collaborations significantly impact brand awareness and purchase intentions, particularly among younger consumers like Generation MZ. These collaborations not only rekindle nostalgia but also introduce new and exciting consumer experiences, effectively attracting a wide demographic. The success of character-themed products, from Pokémon bread to Coca-Cola's League of Legends collaboration, underscores the strategy's effectiveness in boosting brand recognition and consumer engagement. The implications of this research are manifold for the F&B industry. Firstly, it highlights the importance of leveraging popular characters to forge emotional connections with consumers. Secondly, it suggests that product development should closely align with consumer preferences and market trends to maximize appeal. Lastly, it positions character collaboration as a strategic marketing tool that not only enhances product sales but also strengthens brand loyalty and facilitates sustained brand growth.
Consumer Education Policy for -Focusing on developing Social support System- The purpose of this research is to understand the change of future consuming environment and the characteristics of future potential consumer: the net generations. With those research results, we deduced our goal, content and method of consumer education for these net generations. Finally, I suggested a scheme of the social construction by demand of our future society. Literature review and depth interview are used for this research. The main factors of the change of our future consuming environment are Digitalization, globalization, improvement of consumer sovereignty, Sustainable consumption culture, the increasing pursuit of safe life. It is necessary to educate our future consumer, net generations, the information searching skills in order to be able to obtain right information. We also need to educate them how to practice the safe life and Sustainable consumption and how to get consumers sovereignty. The method of the education requires interchangeable communication. We need social networking system for the support of consumer education, in order to build this social system. We need an administrative support from the government and financial support from corporations. We have suggested that it is very desirable to share all the information developed among Academic field, Consumer related organizations and schools by this network be build.
Research on restaurant recommender systems has been proposed due to the development of the food service industry and the increasing demand for restaurants. Existing restaurant recommendation studies extracted consumer preference information through quantitative information or online review sensitivity analysis, but there is a limitation that it cannot reflect consumer semantic preference information. In addition, there is a lack of recommendation research that reflects the detailed attributes of restaurants. To solve this problem, this study proposed a model that can learn the interaction between consumer preferences and restaurant attributes by applying deep learning techniques. First, the convolutional neural network was applied to online reviews to extract semantic preference information from consumers, and embedded techniques were applied to restaurant information to extract detailed attributes of restaurants. Finally, the interaction between consumer preference and restaurant attributes was learned through the element-wise products to predict the consumer preference rating. Experiments using an online review of Yelp.com to evaluate the performance of the proposed model in this study confirmed that the proposed model in this study showed excellent recommendation performance. By proposing a customized restaurant recommendation system using big data from the restaurant industry, this study expects to provide various academic and practical implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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