Differentiation strategies have been suggested as the critical sources of competitive advantage in B2C industry where customers can switch internet shopping mall with one click with virtually no transaction cost. Indeed, competition on low pricing cannot be a viable strategy in B2C industry. Moreover, cultivating customer loyalty to attain profitability is still a challenging task for most internet shopping mall. In this study, we provide empirical analysis results on key managerial variables that indicate the difference between the product categories in terms of customer perception on relative value importance. We first identified comprehensive managerial variables and organized them in terms of customer decision stage. Next, with reference to extant literatures on product characteristics based e-commerce strategy, hypotheses are developed to formalize the customer value differences on the key managerial variables. Empirical testing results indicated that there are significant differences on customer perceived value of the key managerial variables between the product groups. The findings provide useful insight for further study on e-commerce differentiation strategy.
In recent years, with the advent of e-Commerce the need for personalized services and one-to-one marketing has been emphasized. To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. In this paper, we provide an intelligent agent approach to incorporate human sensibility into an one-to-one recommendation service in cyber shopping mall. Our system exploits human sensibility ergonomics and on-line preference matching technologies to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog. Customizing the system`s behavior requires the parallel execution of several tasks during the interaction (e. g., identifying the customer`s emotional preference and dynamically generating the pages of the store catalog). The recommendation agent system composed of five modules including specialized agents carries on these tasks. By presenting goods that are consistent with user interests as well as user sensibility, the accuracy and satisfaction of the recommendation service may be improved.
Due to the explosion of e-commerce, recommender systems are rapidly becoming a core tool to accelerate cross-selling and strengthen customer loyalty. There are two prevalent approaches for building recommender systems - content-based recommending and collaborative filtering. Collaborative filtering recommender systems have been very successful in both information filtering domains and e-commerce domains, and many researchers have presented variations of collaborative filtering to increase its performance. However, the current research on recommendation has paid little attention to the use of time related data in the recommendation process. Up to now there has not been any study on collaborative filtering to reflect changes in user interest. This paper proposes dynamic fuzzy clustering algorithm and apply it to collaborative filtering algorithm for dynamic recommendations. The proposed methodology detects changes in customer behavior using the customer data at different periods of time and improves the performance of recommendations using information on changes. The results of the evaluation experiment show the proposed model's improvement in making recommendations.
The LG Electronics case shows the process whereby an organization evolves as a learning organization through the integration of e-learning and knowledge management. In other words, it shows the process whereby e-learning is recognized as an important means of solving a problem concerning actual worksite operations, as it became one of the daily activities in the organization. In terms of organizational learning, this process points to the fact that e-learning is emerging as the fastest and most effective means of transferring the internally shared value of a company. Recently, advanced corporations and organizations have been endeavoring to boost their internal and external customer satisfaction and customer loyalty, paving the way for changes in their organizational cultures, and establishing learning organizations through e-learning. Therefore, from an advanced viewpoint, e-learning within a company is not a simple system of transferring educational contents, but is a knowledge portal concept connected with knowledge management. To achieve this end, the organization is required to undergo changes that is, it should make the acquisition of learning possible through e-learning and a knowledge management system (KMS) in order to improve corporate performance. Since LG Electronics is utilizing e-learning as a strategic means to change the paradigm of corporate education, and, in particular, is attempting to integrate this with knowledge management, insights that will facilitate the understanding of the core success factors in and challenges to the integration of knowledge management and e-learning can be obtained through this case.
본 연구는 중소규모의 인터넷 전자상거래쇼핑몰의 소비자정보 최적화를 위한 마케팅모듈의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서 적용한 마케팅모듈은 e-CRM 의 RFM 모듈과 이메일에 대한 장기적인 고객반응도를 분석한 이메일 반응모듈이며, 이 두 가지 분석방법으로 분류된 소비자그룹에 대한 이메일발송을 통한 ROI 분석을 통해 마케팅모듈에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과 두 가지 모듈에 의해 분류된 각 그룹에 대한 ROI 분석결과 매출에 대한 기여도인 전환율, 개인화요소 및 이메일반응점수인 충성도지수 모두 우수고객이 타 고객에 비해 높은 것으로 나타났으며, 이메일 기초반응도인 오픈율, 인지율, 클릭율에서도 접수가 높은 것으로 나타났다. 따라서 자본, 인원의 제약이 따르는 중소 인터넷기업은 저비용, 고효율의 타겟 마케팅 전략으로서 유효DB를 확보해야 하며, 기업의 DB구조 및 특성에 따라 RFM 및 이메일반응 모듈과 같은 타당한 마케팅모듈을 채택하여 고객서비스 및 기업수익을 강화할 수 있을 것이다.
The proliferation of social media has given rise to the new consumer group, namely, social consumers. This study identified the distinct characteristics of social consumers (i.e., online social search, online social navigation, online social connection) and examined the impacts of social consumer attributes on the engagement with fashion brands via brands' SNSs (BSNSs). A sample of 141 U.S. consumers who had browsed and/or participated in a fashion brand's BSNS (i.e., the Facebook page for fashion brands) was used to examine hypothesized relationships. The analyses involved running a confirmatory factor analysis and a structural equation modeling. The result indicates that the impacts of the social consumer attributes on the benefits of BSNSs (i.e., experiential and functional benefits) as perceived by consumers were significant, except the link between online social connection and functional benefits. In addition, consumers' existing relationship with a brand served as a moderating variable, strengthening the impacts of social consumer attributes on BSNS benefits. The perceived benefits of BSNSs positively affected perceived relationship investment which in turn influenced brand loyalty. Practical marketing suggestions are provided for fashion brands.
This study presents a web log analysis model for e-CRM, which combines the on-line customer's purchasing pattern data and transaction data between companies in B2B environment of make-to-order company. With this study, the customer evaluation and the customer subdivision are available. We can forecast the estimate demands with periodical products sales records. Also, the purchasing rate per each product, the purchasing intention rate, and the purchasing rate per companies can be used as the basic data for the strategy for receiving the orders in future. These measures are used to evaluate the business strategy, the quality ability on products, the customer's demands, the benefits of customer and the customer's loyalty. And it is used to evaluate the customer's purchasing patterns, the response analysis, the customer's secession rate, the earning rate, and the customer's needs. With this, we can satisfy various customers' demands, therefore, we can multiply the company's benefits. And we presents case of the 'H' company, which has the make-to-order manufacture environment, in order to verify the effect of the proposal system.
최근 온라인 시장이 성숙해지면서, 추가 성장을 가로막는 많은 문제점이 드러나고 있는데, 이 중 가장 대표적인 문제는 온라인 상품의 동질화로 인한 고객수의 정체를 꼽을 수 있다. 최근 몇 년 사이 온라인 시장의 비중은 많이 증가하였지만, 이제 오프라인으로 영역을 확장하지 않고서는 더 이상의 발전을 기대하기 힘든 상황에 이른 것이다. 이에, 국내외 많은 온라인 기업들은 온라인 채널의 장점에 더해 온라인 플랫폼의 한계를 보완할 수 있는 오프라인 공간을 함께 확보함으로써, 사업영역 및 마케팅 채널을 확대하고자 노력하고 있다. 정보기술(빅데이터, 인공지능 등)을 활용한 대량의 고객 데이터 분석이라는 그들의 경쟁우위를 바탕으로, O4O(Online for Offline) 비즈니스 모델을 구현함으로써, 오프라인으로의 영향력을 꾸준히 강화해나가고 있는 것이다. 한편, 기존의 관련 연구들은 대부분 O2O(Online to Offline) 비즈니스 모델에만 초점을 맞추고 있으며, 최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에서 활발히 시도되고 있는 O4O 비즈니스 모델에 대한 학문적 시도는 아직 많이 부족한 실정이다. 그나마 존재하는 몇몇의 O4O 관련 연구들도 사례분석 및 체험마케팅 기반의 연구에 그치고 있어, O4O 기반 선택속성들과 이들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향에 대한 실증연구가 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 중국의 대표적인 O4O 비즈니스 모델인 허마셴셩(盒馬鮮生)을 중심으로, 고객의 관점에서 O4O 서비스에 특화된 주요 선택속성을 도출한 후, 이러한 선택속성들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향을 실증해 보고자 한다. 300명의 O4O(허마셴셩) 이용 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문 표본을 구조방정식모델을 활용해 분석한 결과, 총 7개의 O4O 선택속성 가운데 4개(모바일앱품질, 모바일결제, 상품품질 및 매장시설)가 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족도는 다시 고객충성도(재이용의도, 추천의도 및 브랜드애착)에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 O4O 서비스 분야의 관리자가 빠르게 변화하는 고객요구에 잘 적응하고, 나아가 어떤 선택속성에 더 많은 자원을 할당함으로써 고객만족도 및 고객충성도를 제고할 수 있는지를 알려주는 중요한 가이드라인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 IT업계의 최대 이슈는 소셜커머스이며, 유통시장의 거대한 변화를 가져오고 있다. 소셜커머스의 시장은 앞으로 성장성이 높을 것이라 기대하며, 소셜커머스 업체들이 급속도로 생겨날 것이다. 현재 한국과 중국 모두 소셜커머스 시장이 빠른 속도로 성장하고 있는 추세이다. 그러므로 본 연구는 중국소비자들의 소셜커머스 이용에 있어 고려하는 요인과 만족요인 그리고 손실요인과 소셜커머스 쇼핑가치 요인은 무엇인지 확인하고자 하였다. 첫째, 소셜커머스 이용에서 고려요인은 가격요인, 편의요인, 제품요인 그리고 사이트 요인의 4개 요인으로 도출되었다. 둘째, 소셜커머스 충성도에 영향을 미치는 만족요인을 확인하였다. 셋째, 소셜커머스 충성도에 영향을 미치는 손실요인을 확인하였다. 넷째, 소셜커머스 충성도에 영향을 미치는 쇼핑가치요인은 쾌락요인과 실용적요인으로 확인되었다. 이에 본 연구는 중국소비자들의 특성을 파악함으로써 중국인의 인터넷 소비문화에 대한 이해와 중국 온라인 시장에서의 문화마케팅전략을 수립하는데 기여하고자 한다.
본 연구는 쇼핑경험과 쇼핑가치 간의 관계에서 매개변수로서의 신뢰의 중요성을 파악하는 데에 주된 목적을 두고 있다. 쇼핑의 효용적 가치와 쾌락적 가치에 대한 기존 연구는 선행변수나 결과에 주로 초점을 두고 있는 것이 많다. 또한, 신뢰의 역할이 온라인 쇼핑몰에 관한 논문에서 많이 연구되어 온 것은 사실이나, 대부분 쇼핑 내지는 사용 의도와의 관계에 치중되어 왔고, 소비자가 쇼핑가치를 갖게 되는 메커니즘에 대한 연구는 그리 많지 않았다. 본 연구는 신뢰가 어떻게 쇼핑의 효용적 가치나 쾌락적 가치를 증가시킬 수 있는가에 대해 초점을 두고 있으며, 이러한 연구는 쇼핑몰에 대한 소비자의 충성도와 깊은 관련이 있는 만큼 중요한 사안이라 할 수 있다. 구조방정식 모형이 제시되었고, 서베이를 통하여 신뢰의 역할을 실증적으로 검증하였는데, 신뢰를 매개변수로 포함한 모형과 포함하지 않은 모형을 비교함으로써 매개효과를 파악하고자 하였다. 그 결과, 신뢰가 쇼핑 경험과 쇼핑 가치의 관계에 매우 강하게 매개 역할을 하고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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