The purposes of this study are to provide comprehensive reviews on multichannel consumer behaviors published in peer-reviewed academic journals from 2005 to 2014, to develop a conceptual framework that demonstrates multichannel determinants such as psychographics, demographics, social influences, and situational factors on consumers' search and purchase behavior based on customers' profits or costs judgment, and to provide possible direction for future research in multichannel consumer behavior. Three steps were taken in the process of analyzing consumers' channel determinants presented in the 37 studies, and 12 most frequently used factors that appear in the studies were extracted. These factors include convenience, service, trust/risk, saving money, product knowledge, experience, efficacy/usefulness, involvement, shopping environment/situation factors, demographics, product types, and social influence. With 12 determinants of multichannel consumers' search and purchase behavior, a conceptual framework was proposed based on expectancy theory. The directions for future research were also discussed.
Park, Jong-Jin;Rhee, Chang-Ho;Kwak, Mi-Ae;Kim, Jin-O
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11b
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pp.278-280
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2004
This paper analyzes the customer behavior on the high-efficiency lighting program from three angles, that is, rebates, electricity rates and the cost of measures. After deregulation, the importance of high efficiency DSM programs has been more and more increased. Especially, the new high-efficiency lighting apparatus has been developed and adopted as DSM program, so it is needed the policy to promote the lighting program diffusion.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.193-197
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2021
Customers are increasingly attracted towards different e-commerce websites and applications for the purchase of products significantly. This is the reason the sellers are moving to different internet based services to sell their products online. The growth of customers in this sector has resulted in the use of big data analytics to understand customers' behavior in predicting the demand of items. It uses a complex process of examining large amount of data to uncover hidden patterns in the information. It is established on the basis of finding correlation between various parameters that are recorded, understanding purchase patterns and applying statistical measures on collected data. This paper is a document of the bottom-up strategy used to manage the selling price of a first-time product for maximizing profit while selling it online. It summarizes how existing customers' expectations can be used to increase the sale of product and attract the attention of the new customer for buying the new product.
The purpose of this paper is to investigate the effects of consumer's preferences for foreign products and extrinsic cues such as brand, country of origin, and corporate reputation on the consumer's evaluation which includes the construct of perceived quality, and loyalty. In addition, this paper is aimed to provide Korean firms insights in strategic approaches about foreign consumers behavior. A conceptual model is developed and empirically tested against a sample of university students in Korea, who have buying experience of products from multinational firms. 290 samples were used for this analysis. Results of multiple regression analysis using SPSS 18.0 show that consumer's preferences for foreign products, brand awareness, and corporate reputation have a significant effect on the perceived quality of the product from multinational firms. The most important factor to influence the perceived quality was found to be a corporate reputation. But country of origin had not significant effect. Also it is found that both product and product related service quality are positive and statistically significant in explaining the customer's loyalty. Implications for increasing perceived quality and customer's loyalty for Korean products in the global market are discussed.
Purpose - It is very important to examine customer's behavior about AR shopping either practically or academically. Thus, it will be worthwhile to discuss more in details about AR utility which is even in early stage of distribution industry now. Research design, data, and methodology - This study has designed in consideration of control effects of perceived complexity based on customer's flow as dependent variable, and on AR characteristics and technology readiness as independent variables. Study data has been collected from questionnaires after using AR shopping service directly by those who are 20-30 years old of male and female respondents, which has been analyzed with 167 questionnaires. Hypothesis is verified using by hierarchical regression analysis. Results - After results of hypothesis verified, positive influence has been shown in terms of sensory immersion, manipulation, and optimism, however, it is rejected in relation to navigation and innovativeness. Control effect of perceived complexity has not been appeared. Conclusions - Implications of this study are as follows. First, AR shopping service has to provide an informational value. Second, by providing AR service to customer group, marketing activities will be in effects. Third, recognized complexity is not connected with significant control effect in terms of customer's devotion of service.
Purpose: In this paper, we have considered a problem of newsvendor model in an environment of random yields in quality and customer balking behavior, in which only the mean and the variance of the demand are known. In practice, the distributional information of the demand is very limited and only the mean and variance are guessed by experience. In addition, due to the customers balking behavior occurring when the available inventory level decreases, the product's demand becomes a function of inventory level so that the classical newsvendor's optimal order quantity is no longer optimal. Methods: We have developed an optimal order quantity model that enables us to incorporate the random yield of a product and the customer balking information such as a threshold inventory level of balking and the corresponding probability of a sale during the balking. Results: We illustrated the concepts developed here through simple numerical examples and showed the robustness of our model in a various setting of parameters. Conclusion: This paper provides a useful analysis showing that our distribution-specific and distribution-free approach to the optimal order quantity in the newsboy model can act as an effective tools to match supply with demand for these product lines.
Companies often use database for performing task more efficiently and data mining for marketing and production efficiency through analyzing of the stored database. The use of the knowledge through the data mining maintains and provides a direction of development for the company. It could be as an additional competitive power for the company when decision making is necessary. This study is designing a model that predicts a rating of existing customer and consumption pattern with using actual data of the manufacturer and data mining methodology. The objective of this model is to improve profits for the company and brand value through connecting the marketing with identifying the customer's rating and consumer behavior.
Purpose: This study investigates the complex dynamics of consumer behavior in Vietnamese banking omnichannel environments, focusing on the roles of service consistency, service transparency, flow, perceived privacy risk, and loyalty intention. Research design, data and methodology: Using a sample of 422 Vietnamese bank customers, data analysis revealed significant relationships among the variables under investigation. Results: Firstly, service consistency was found to positively influence flow experiences and negatively impact perceived privacy risk, highlighting the importance of uniform service quality across channels in enhancing consumer engagement while mitigating privacy concerns. Similarly, service transparency was positively associated with flow experiences and negatively associated with perceived privacy risk, underscoring the importance of transparent information dissemination in fostering immersive consumer experiences while alleviating privacy apprehensions. Furthermore, both flow experiences and perceived privacy risk significantly influenced loyalty intentions, indicating the pivotal roles of engaging experiences and data security in driving consumer loyalty. Additionally, mediated relationships were observed, demonstrating the interplay between service consistency, service transparency, flow, perceived privacy risk, and loyalty intention in shaping consumer behavior in omnichannel contexts. Conclusions: These findings provide valuable insights for retailers and marketers seeking to optimize consumer experiences and cultivate loyalty in omnichannel environments by prioritizing consistency, transparency, and data privacy protection.
We studied customer recognition and understanding of menu labeling as well as the correlations between customer support for menu labeling and multiple factors, such as demographic characteristics, dinning-out behavior, and menu selection criteria. This study designed a survey and received responses from 351 individuals. The analysis results reveal that most respondents did not acknowledge menu labeling or lacked knowledge of it. Many of the respondents showed experience in ordering from menus with ingredient labels, but many showed no interest in menu labeling. Exactly 114 (32.5%) respondents showed support of menu labeling, and most were interested in levels of trans-fat, fat, and cholesterol. The respondents reported that menu labeling should be implemented more in fast-food restaurants and causal dinning restaurants. This study also analyzed how customer menu selection criteria are related to support level of menu labeling. Respondents were classified into three groups based on their support level for menu labeling (low medium high), after which correlations between customer menu selection criteria and support level were examined. Respondents in the high support group considered all menu selection criteria (i.e., ingredients, health, and consideration of calories). GLM analysis showed that monthly dining-out expenses were highly related to support level with a significance level of 0.05, and the interaction between monthly dining-out expenses and respondents' jobs also affected support level with a significance level of 0.01.
The subject of this study is user experience analysis for OTT mobile app services. Application service quality was quantitatively measured by utilizing KS-eSQI evaluation model from a service quality perspective. The purpose of this analysis is to analyze how service reuse and other people's intention to recommend services are affected by service quality. In addition, further analysis of user experience will qualitatively look at what efforts are needed to improve OTT service quality and provide a user-friendly environment. According to the survey, the higher the level of KS-eSQI service quality, the higher the reuse of OTT services and recommendation of others. In particular, the dimensions of primary services and unexpected additional services had a higher impact on customer loyalty and recommendation of others than in other industries. Moreover, the following three implications were found to improve app services from a customer experience perspective. First, images and video thumbnails that highlight the strength of the content they provide should be actively utilized. Second, it is necessary to provide service companies with evidence for data-based work recommendations. Third, it should provide a viewing environment in which users can respond more intelligently to the various situations and conditions when they actually watch.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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