Purpose - Customer satisfaction has been considered important as a way to retain current customers. Specifically, the retention of current customers through customer satisfaction has been considered important in an industry where competition between companies is fierce. Major Korean airlines have confronted fierce competition with the growth of low cost carriers (LCCs). In order to survive, these airlines need to retain their customers. This research aims to investigate the relationships between customer satisfaction and the customer intention to remain loyal. Moreover, this study examines how the influence of customer satisfaction on customer loyalty is moderated by gender. Research design, data, and methodology - A regression model is developed in which customer satisfaction, gender, and an interaction of satisfaction and gender are predictors and the customer's intention to remain loyal is a dependent variable. To analyze this research model, data were collected from 402 university students taking a marketing class in universities in Seoul, Chung-Cheong province, and Kangwon province. After eliminating data from students who had never flown and data with missing values, a final sample of 201 was analyzed. The hypotheses were tested using SPSS 21.0. Internal reliability was supported by the results of Cronbach's α. Multiple regression was performed. Results - Empirical results showed that customer satisfaction toward the airline's service had a positive influence on the customer intention to remain loyal to the airlines. Moreover, this influence was moderated by gender. More specifically, a male customer's intention to remain loyal was more determined by his satisfaction toward airline service than a female customer's. Conclusions - This research contributes to the aviation service marketing literature by showing how customer satisfaction influences customer intention to remain loyal and how this influence is moderated by gender. More specifically, male customer loyalty is more determined by airline service satisfaction than female customers. These results have manager implications for major Korean airlines in terms of customer satisfaction and gender as ways to enhance customer retention.
Conventional Support Vector Machines (SVMs) have been utilized as classifiers for binary classification problems. However, certain real world problems, including corporate bond rating, cannot be addressed by binary classifiers because these are multi-class problems. For this reason, numerous studies have attempted to transform the original SVM into a multiclass classifier. These studies, however, have only considered nominal classification problems. Thus, these approaches have been limited by the existence of multiclass classification problems where classes are not nominal but ordinal in real world, such as corporate bond rating and multiclass customer classification. In this study, we adopt a novel multiclass SVM which can address ordinal classification problems using ordinal pairwise partitioning (OPP). The proposed model in our study may use fewer classifiers, but it classifies more accurately because it considers the characteristics of the order of the classes. Although it can be applied to all kinds of ordinal multiclass classification problems, most prior studies have applied it to finance area like bond rating. Thus, this study applies it to a real world customer level classification case for implementing customer relationship management. The result shows that the ordinal multiclass SVM model may also be effective for customer level classification.
This paper is an exploratory study to improve customer satisfaction survey for resolving practical problems. It is natural phenomenon that, as the level of customer satisfaction index increases, the ratio of satisfied customers increases too. However, the effectiveness of practical application of customer satisfaction survey for improvement of customer satisfaction decreases due to its structural limitation on its data analysis system. In order to cope with these problems, we compares the three satisfied customer reclassification methods such as attribute complex scores, satisfaction/dissatisfaction dimension and latent class analysis models. The case study results show that satisfied customer reclassification methods have merits and demerits and are expected to play the role as the groundwork for the revitalization of customer satisfaction survey as well as improving customer satisfaction management.
M/G/1 queue with server vacations period depending on the previous vacation and customer's arrival is considered. Most existing studies on M/G/1 queue with server vacations assume that server vacations are independent of customers' arrival. However, some vacations are terminated by some class of customers' arrival in certain queueing systems. In this paper, therefore, we investigate M/G/1 queue with server vacations where each vacation period has different distribution and vacation length is influenced by customers' arrival. Laplace-Stieltjes transform of the waiting time distribution and the distribution of number of customers waiting for each class of customers are respectively derived. As performance measures, mean waiting time and average number of customers waiting for each class of customers are also derived.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.4
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pp.51-63
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2003
This study designs and implements a new approach to the classification of e-mail requests from customer based on machine learning techniques. The work on building an electronic mall classifier can be cast into the framework of text classification, since an e-mail is a viewed as a document, and judgement of interest is viewed as a class level given to the e-mail document. It is also implemented an e-mall based automated response system that integrate with Call Center in a practical use.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.12
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pp.3782-3787
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2009
The purpose of this study is to service quality and customer satisfactory perception gap and service quality affect customer satisfactorily and this leads and there is the goal the fundamental data of resort marketing strategic establishment provides. As a result of factor analysis, customer quality was a difference to customer satisfactory recognition, the service quality was analyzed with the fact that affects customer satisfactorily. This study which sees with the scholastic questionable matter which analyzes the customer satisfaction of the resort market which had become maturity provided fundamental information a together for new marketing strategic establishment in the resort marketing person in charge.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.4
no.2
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pp.1-19
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2016
The purpose of this study was to examine the issues involved in offering superior customer experience on fashion retail stores in Brazil. The approach used to access CEM (Customer Experience Management) issues was a special questionnaire with 23 questions, through a research with managers of three important brazilian fashion retail chains (focused on class A clients). Some statistical techniques were used for data processing. It was possible to analyze the aspects that impact on the customer experience and their relevance. it was possible to realize that CEM is effective in increasing productivity and, so, it can be used as a guideline matrix management in decision making to promote superior customer experiences. The classical management is usually conservative and avoids to deal with strategies that do not necessarily involve numbers. Dealing with intangible and so subtle experience is unusual and a huge challenge, but sometimes it is necessary to look beyond the obvious and accessible statistics. If CEM is a strategy to focus on operations and processes of a business around the customers experiences with the company, it is essential to structure it and find out its effectiveness.
An effective customer classification has been essential for the successful customer relationship management. The typical customer rating is carried out by the proportionally allocating the customers into classes in terms of their life time values. However, since this method does not accurately reflect the homogeneity within a class along with the heterogeneity between classes, there would be many problems incurred due to the misclassification. This paper suggests a new method of rating customer using Holistic profit technique, and validates the new method using the customer data provided by an insurance company. Holistic profit is one of the methods used for deciding the cutoff score in screening the loan application. By rating customers using the proposed techniques, insurance companies could effectively perform customer relationship management and diverse marketing activities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.780-786
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2015
Social media, such as Social Network Service include a lot of spontaneous opinions from customers, so recent companies collect and analyze information about customer feedback by using the system that analyzes Big Data on social media in order to efficiently operate businesses. However, it is difficult to analyze data collected from online sites accurately with existing morpheme analyzer because those data have spacing errors and spelling errors. In addition, many online sentences are short and do not include enough meanings which will be selected, so established meaning selection methods, such as mutual information, chi-square statistic are not able to practice Emotional Classification. In order to solve such problems, this paper suggests a module that can revise the meanings by using initial consonants/vowels and phase pattern dictionary and meaning selection method that uses priority of word class in a sentence. On the basis of word class extracted by morpheme analyzer, these new mechanisms would separate and analyze predicate and substantive, establish properties Database which is subordinate to relevant word class, and extract positive/negative emotions by using accumulated properties Database.
It is a problem that the poor quality of data hinder the efficient operation and rapid decision-making in enterprises. Thus, we examined if the management class support and business environment could influence the data utilization management in this research. We also verified that relevant activity promotes data utilization for the handling of work or decision-making, thereby affecting customer orientation. The study showed that data utilization quality control is a positive factor for utilizing data for better business decision-making process. It was also confirmed that utilizing the data has indirect effect on customer orientation. Finally we suggested the practical implications to the corporate executives. Future research will be needed to find relationships between data quality management and other factors including management performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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