• Title/Summary/Keyword: e-business Model

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멀티채널에서의 고객만족제고 인센티브 연구 (Optimal Incentives for Customer Satisfaction in Multi-channel Setting)

  • 김현식
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제15권1호
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    • pp.25-47
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    • 2010
  • 고객만족제고에 관심을 기울이고 노력을 경주하는 기업이 늘어나면서, 유통업자들에게 고객만족제고 인센티브를 제공함으로써 그들의 고객만족노력을 불러일으키고자 하는 노력 역시 활발해 지고 있다. 이러한 노력은 상호 경쟁하는 멀티채널을 운용하는 기업들 역시 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 고객만족제고방안에 관한 연구는 종업원이나 단일유통업자 등단일주체에 초점을 두고 진행되어 왔을 뿐 경쟁이 발생하는 멀티채널 상황에서의 고객만족제고 인센티브에 대해서는 별다른 연구가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 게임이론에 기반한 수리경제학적 분석을 통해 멀티채널을 운용하는 기업의 고객만족제고방안에 주안점을 두어 제조업자가 두 유통업자를 운용하는 멀티채널 모형을 상정하여 고객만족제고 인센티브를 어떻게 제시하는 것이 바람직한지 규명하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다: (1)명성수준이 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (2)멀티채널 사이의 보완적 외부효과가 클수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (3)유통비용이 클수록 멀티채널에서의 고객만족제고 인센티브의 수준은 낮게 제시하는 것이 바람직하다. (4)채널간 경쟁강도가 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다.

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한국 이산화탄소 포집 및 저장 기술개발 및 상용화 추진 전략 제안 (Suggestion for Technology Development and Commercialization Strategy of CO2 Capture and Storage in Korea)

  • 권이균;신영재
    • 자원환경지질
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    • 제51권4호
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    • pp.381-392
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    • 2018
  • 본 연구에서는 2030년 국가 온실가스 감축 목표 달성을 위한 실질적인 수단인 이산화탄소 포집 및 저장 상용화를 위한 구체적인 전략과 실행 계획을 검토하였다. 우리나라의 포집 및 저장 사업의 경제성 확보를 위한 추진 전략으로 1) 대용량 저장소 확보와 실질적 저장용량 평가의 시급성, 2) 포집원-저장소 수송거리 최소화, 3) 기술 혁신을 통한 비용 효율화, 4) 공공성 확보와 민간 참여를 유도하는 정부 정책 도입을 제안한다. 이러한 전략들을 바탕으로 2030년까지 이산화탄소 포집 및 저장 상용화를 위한 실행 계획이 수립되어야 한다. 실행 계획은 대규모 포집 및 저장 통합 실증과 이어지는 상용화 사업이 동일한 지역(저장소)에서 수행되도록 구성하는 것이 바람직하다. 또한 단계별로 구체적인 목표를 세우고 목표 달성 여부를 면밀히 판단하여 계속 수행 여부를 단계마다 결정하는 시스템이 필요하다. 1단계(2019년~2021년)는 대규모 저장소 선정과 포집 기술 상용화 단계이다. 최종 부지 선정을 위한 시추와 조사가 이루어져야 하고, 연소 후 습식 포집 기술의 격상과 적용성이 확보되어야 한다. 저장소 및 포집원이 선정되면, 2단계(2022년~2025년)에 정부 주도의 100만톤급 이산화탄소 포집 및 저장 대규모 통합실증을 수행할 수 있다. 저장, 수송, 포집 설비 및 시설의 설계와 구축, 기술의 통합과 실증이 요구된다. 2단계 종료 시점에서 통합실증 성과와 탄소 시장의 성숙도 등을 바탕으로 상용화 사업 진입 여부를 결정해야 한다. 상용화 사업 추진이 결정되면, 포집 설비의 증설과 수송 및 저장 설비의 격상, 보완을 통해 3단계(2026년~2030년) 민간 주도의 400만톤급 이산화탄소 포집 및 저장 상용화 사업이 가능할 것이다.

통신서비스 업종 개별주식 현물과 선물 간 선도-지연 효과: 한국통신과 SK텔레콤을 중심으로 (Study on Lead-Lag Relationship between Individual Spot and Futures of Communication Service Industries: Focused on KT and SK Telecom)

  • 김주일
    • 서비스연구
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    • 제5권1호
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    • pp.91-103
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    • 2015
  • 본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT(한국통신)와 SK텔레콤의 현물수익률 및 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 즉각적으로 영향을 미치다 일정시차가 지난 후에 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석결과 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다. 이러한 분석결과는 개별 주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데도 있어서도 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다.

주문생산 기업을 위한 기계학습 기반 총생산시간 예측 기법 (A Machine Learning-based Total Production Time Prediction Method for Customized-Manufacturing Companies)

  • 박도명;최형림;박병권
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.177-190
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    • 2021
  • 4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

국내 어업활동보호구역 주요 어종의 종분포 변화 예측 (Prediction of Species Distribution Changes for Key Fish Species in Fishing Activity Protected Areas in Korea)

  • 석형주;이창헌;황철희;김영윤;김대선;이문숙
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.802-811
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    • 2023
  • 해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

온라인 쇼핑에서 웹루밍으로의 쇼핑전환 의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구 (An Empirical Study on Influencing Factors of Switching Intention from Online Shopping to Webrooming)

  • 최현승;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.19-41
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    • 2016
  • 정보통신기술의 발전과 모바일 기기 사용의 생활화로 인해 최근 많은 소비자들이 멀티채널 쇼핑(multi-channel shopping)이라는 새로운 쇼핑 행태를 보이고 있다. 온라인 쇼핑이 등장한 이후, 온라인 매장에서 상품을 구매하기 전 오프라인 매장에서 상품을 먼저 확인하는 쇼루밍(showrooming) 형태의 멀티채널 쇼핑이 한 때 대세를 이루었으나, 최근에는 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트워치 등 스마트 기기 사용의 폭발적 증가와 옴니채널(omni-channel) 전략으로 대표되는 오프라인 채널의 대대적 반격으로 인해 오프라인 매장에서 상품을 구매하기 전 온라인(혹은 모바일)으로 정보를 먼저 확인하는 웹루밍(webrooming) 현상이 도드라지게 나타나 온라인 소매업자를 위협하고 있다. 이러한 상황에서 소비자의 온라인 쇼핑에서 웹루밍으로의 쇼핑전환 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 의미가 있음에도 불구하고, 기존 대부분의 선행연구는 싱글채널(single-channel) 혹은 멀티채널 쇼핑 자체에만 초점을 맞추고 있다. 이에, 본 연구에서는 밀고-당기기-이주이론(push-pull-mooring theory)을 바탕으로 소비자의 온라인 채널 쇼핑이 웹루밍 형태의 쇼핑으로 전환되는 과정을 상품정보 탐색과 구매행위로 각각 구분하여 그 영향을 실증하였다. 연구모형을 검증하기 위하여, 웹루밍 경험이 있는 수도권 소재 대학생을 대상으로 280개의 설문 표본을 수집하였다. 본 연구의 결과는 현업 마케팅 종사자에게 멀티채널 소비자들을 관리하는 데 있어 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 멀티채널 쇼핑전환 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

재몰유선택적정황하공동특성대우고객희호적영향(在没有选择的情况下共同特性对于顾客喜好的影响): 조절초점적조절작용(调节焦点的调节作用) (The Effect of Common Features on Consumer Preference for a No-Choice Option: The Moderating Role of Regulatory Focus)

  • Park, Jong-Chul;Kim, Kyung-Jin
    • 마케팅과학연구
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    • 제20권1호
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    • pp.89-97
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    • 2010
  • 本文研究共同特性对于无选择权的影响, 并涉及到了调节焦点理论. 本文主要着眼于这三个因子以及他们之间的关系. 之前的研究已经广泛涉及到这三个方面. 第一, 共同特性影响已经被广为研究. Tversky (1972) 开创了这个理论, EBA 模型: 通过消除方面. 根据这个理论, 消费者在比较的过程中更易于注意特殊的特性, 而忽略共同特性. 最近, 更多的研究开始针对于此模型对于消费者行为的影响. Chernev (1997) 认为增加共同特性可以减少选择距离. 但是, 随后Chernev (2001) 的研究指出共同特性可能是消费者认知上的负担, 所以他们更喜欢启发式的过程而不是系统式的过程. 这些研究提出了一系列问题: 共同特性是否影响顾客选择? 如果是的话, 这些影响是什么样子的? 第二, 一些研究指出没有选择的状况是消费者最好的选择, 他们在犹豫不决时用这种方法回避选择. 其他关于这一理论的研究是时间的压力, 消费者自信, 以及可供选择的数量. 第三, 调节聚焦理论在目前非常流行. 消费者有两个焦点目标: 促进和制止. 促进聚焦主要和希望, 野心, 成功, 获得等有关; 而制止聚焦和责任, 职责, 安全, 规避等有关. 调节聚焦理论预测了顾客的感情, 创造, 态度, 记忆, 表现, 和判断. 而这些都是市场营销研究的领域这些文献为本文的研究提供了一些理论支持. 特别是增加共同特征而不是忽略他们可以增加选择过程中克制消费者的没有选择状况的比重, 其对于促进消费者的作用确实相反的. 本文通过两个试验进行验证. 第一个是2 X 2 组间的设计(共同特性X调节聚焦), 数码相机作为相关的客体. 特别的是, 调节聚焦变量是从11个问题中取得的. 共同特性包括焦距, 重量, 记忆卡, 电池, 而像素和价格作为独特特性. 结果证明了我们的假设, 那就是增加共同特性增加了克制消费者的无选择比重, 而对促进消费者没有作用. 第二个试验被用来复制第一个实验的结果. 这个实验和之前的基本相同, 只有两个方面不同—主要控制和研究客体. 在促进的前提下, 研究对象必须一些词例如: 利润, 野心, 高兴, 成功, 发展等. 在克制的前提下, 他们必学写下坚持, 安全, 保护, 规避, 损失, 责任等词. 实验证明我们假设是成立的. 本研究说明了共同特性对于顾客选择的二重效果. 增加共同特性可以提高或者降低无选择状况. 本文对于理论研究和实践上都有着贡献. 对于市场营销人员来说, 他们可能需要根据顾客的划分来考虑产品的共同特性. 理论上, 研究结果支持共同特性和无选择状况的调节变量. 最后, 本文也有一些不足, 例如过于强调态度的重要性等. 我们希望本文能够为未来的研究做出抛砖引玉的作用.

온라인 상품평의 내용적 특성이 소비자의 인지된 유용성에 미치는 영향 (Impact of Semantic Characteristics on Perceived Helpfulness of Online Reviews)

  • 박윤주;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.29-44
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    • 2017
  • 인터넷 상거래에서, 소비자들은 기존에 제품을 구매한 다른 사용자들이 작성한 상품평에 많은 영향을 받는다. 그러나, 상품평이 점차 축적되어감에 따라, 소비자들이 방대한 상품평을 일일이 확인하는데 많은 시간과 노력이 소요되고, 또한 무성의하게 작성된 상품평들은 오히려 소비자들의 불편을 초래하기도 한다. 이에, 본 연구는 온라인 상품평의 유용성에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 소비자들에게 실제로 도움이 될 수 있는 상품평을 선별적으로 제공하는 예측모형을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 텍스트마이닝 기법을 사용하여, 상품평에 포함되어있는 다양한 언어적, 심리적, 지각적 요소들을 추출하였으며, 이러한 요소들 중에서 상품평의 유용성에 영향을 미치는 결정요인이 무엇인지 파악하였다. 특히, 경험재인 의류군과 탐색재인 전자제품군에 대한 상품평의 특성 및 유용성 결정요인이 상이할 수 있음을 고려하여, 제품군별로 상품평의 특성을 비교하고, 각각의 결정요인을 도출하였다. 본 연구에는 아마존닷컴(Amazon.com)의 의류군 상품평 7,498건과 전자제품군 상품평 106,962건이 사용되었다. 또한, 언어분석 소프트웨어인 LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)를 활용하여 상품평에 포함된 특징들을 추출하였고, 이후, 데이터마이닝 소프트웨어인 RapidMiner를 사용하여, 회귀분석을 통한, 결정요인 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 제품에 대한 리뷰어의 평가가 높고, 상품평에 포함된 전체 단어 수가 많으며, 상품평의 내용에 지각적 과정이 많이 포함되어 있는 반면, 부정적 감정은 적게 포함된 상품평들이 두 제품 모두에서 유용하다고 인식되는 것을 알 수 있었다. 그 외, 의류군의 경우, 비교급 표현이 많고, 전문성 지수는 낮으며, 한 문장에 포함된 단어 수가 적은 간결한 상품평이 유용하다고 인식되고 있었으며, 전자제품의 경우, 전문성 지수가 높고, 분석적이며, 진솔한 표현이 많고, 인지적 과정과 긍정적 감정(PosEmo)이 많이 포함된 상품평이 유용하게 인식되고 있었다. 이러한 연구결과는 향후, 소비자들이 효과적으로 유용한 상품평들을 확인하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

사고가 시각을 바꾼다: 조절 초점에 따른 소비자 감성 기반 웹 스타일 평가 모형 및 추천 알고리즘 개발 (Individual Thinking Style leads its Emotional Perception: Development of Web-style Design Evaluation Model and Recommendation Algorithm Depending on Consumer Regulatory Focus)

  • 김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.171-196
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    • 2018
  • 본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.