This study investigated consumers' clothing expense, consumer innovativeness and perceived risk to the channel type they frequently purchase fashion products and compared the relationship between the variables. A survey of male and female college students was conducted and 367 responses were analyzed using descriptive statistics, chi-square analysis, two-way ANOVA, factor analysis, reliability analysis, and correlations. Female consumer clothing expenses were high compared to male consumers, and clothing expenses of consumers using department stores and independent banded stores were high compared to those using internet shopping malls. The sub-dimensions of consumer innovativeness were determined as adventure-oriented, unique-oriented, and change-oriented, and female consumers have characteristics more unique-oriented and change-oriented. In the case of female respondents, unique-oriented innovativeness was highest for department store customers, while the male customer of non-branded stores showed the highest unique-oriented innovativeness. Perceived risk indicated the highest score from the customers of internet shopping mall. Department stores were recognized as reliable by female department store customers. Clothing expenses and consumer innovativeness dimensions showed significantly positive correlations; in addition, the relation between clothing expense and perceived risks were significantly negative. Consumer innovativeness and perceived risks have positive relations.
The purpose of this study is to analyze the various types and areas of recent collaborations in fashion industry and to find the utility value of collaboration. Seventy seven cases of fashion collaboration marketing strategies were selected from officially announced literature survey and enterprises information around the world. Among the seventy seven cases of fashion collaboration surveyed in this study, collaboration with other fields made up 59.7 percent, collaboration between the same fashion categories made up 40.3 percent. Among the areas of other fields, collaboration with IT(Information Technology) or Motor enterprises were included and made up 36.4 percent. Collaborations with Culture and art world that fashion brands collaborate with world-renowned industrial designer or artist and star entertainers were also included and made up 23.3 percent. Among the areas of the same categories, collaboration of fashion designer and sports or casual brand made up 22.1 percent. Collaborations of home shopping mall and fashion designer made up 18.2 percent. Collaboration cases surveyed in this study were classified according to three types; co-product development, co-branding, and co-marketing. Collaboration for co-product development made up 72.7 percent. Collaboration for co-branding made up 27.3 percent. Collaboration for co-marketing made up 37.7 percent. These collaboration marketing strategies are very efficient to upgrade brand image and cut the marketing cost by creating new target, product, brand, and promotion through successful partnerships. Therefore, much more various types and areas of fashion collaborations should be developed to create something new for future consumers.
현대화된 새로운 개념의 패션쇼핑몰(Fashion Shopping Mall)이 동대문 시장을 중심으로 속속 개발되면서 국내 유통시장의 큰 변화와 함께 동대문 드림의 신화를 탄생시켰다. 특히 '98. 8. 밀리오레와 '99. 2. 두산타워의 등장은 도,소매가 혼재된 젊음의 패션특구로 신세대의 폭발적인 인기에 힘입어 기존 백화점과 의류 군집상가 등을 위협하는 존재가 되고 있다. 동대문의 재래의류시장 재개발(redevelopment) 붐은 동대문 상권을 도매기능은 동부의 디자이너 클럽, 팀 204 등이 주도하고 있으며, 소비자에게 널리 알려진 서부의 소매상권은 밀리오레, 두산타워, 프레야타운이 함께 트리오 시대를 열어가고 있다. (중략)
본 연구에서는 판매량 증대와 효율적인 재고 관리를 위해 지난 5년간 온라인 쇼핑몰 'A'에서 누적된 빅데이터를 활용하여 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어(outer wear)의 판매량을 예측하는 판매 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델은 2014년부터 2017년도까지 기온 변화에 따른 반팔 티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 분석하여 2018년 기온 변화에 따른 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량을 예측한다. 제안한 판매 예측 모델을 사용하여 반팔티셔츠와 아우터웨어의 판매량 예측값과 실제 2018년 판매량을 비교 분석한 결과 반팔티셔츠와 아우터웨어의 예측 오차율은 각각 ±1.5%와 ±8%를 나타내었다.
The purposes of this paper were to identity the present condition of the imported fashion luxury brands' market arid to analyze the differences of marketing strategies according to the types of retailers. We selected 3 department stores, 5 luxury brands, 5 stores in Dongdeamun Market, and 5 internet luxury shopping malls, and conducted key informant survey to 20 experts. The brands in department stores consisted the goods according to VIPs' pre-orders, sales of the previous year, and fashion trends, and offered the differentiated customer services to VIPs. The stores in Dongdaemun Market bought the products from the parallel importers or imported the goods from the original nations of the brands by themselves. The goods in stock and steady sellers were comprised of the main portion of all products, and leather goods were dominated. The price of goods in stock was about $30\∼50\%$ lower than the normal price of department stores, but the new products' price was only about 10$\%$ lower than that of department stores. Luxury shopping malls could be classified into two types; one conducted both product buying and commission sale, and the other conducted commission sale only. In former case, however, the product buying portion was under 30$\%$. Product assortments and the price strategy were similar to the stores of Dongdeamun Market, and CRM was conducted partially.
현재 대부분의 쇼핑몰들은 관리자의 주관에 따라 상품배열과 제안을 획일적이며 포괄적으로 제시하기 때문에 모든 개인에게 만족을 주지 못한다. 오히려 모두 비슷한 형태로 쇼핑몰이 선택의 기준이 아닌 가격 비교만이 상품 구매에 결정적인 역할을 할 뿐이다. 쇼핑몰에서 고객의 구매성향은 세대별, 성별, 소득별, 직업별, 취미생활 등에 따라 그룹으로 구분해서 볼 때 서로 다르게 나타나며, 개인마다 관심분야와 실제 구매력도 다르다. 또한 경제원리에 따라 환경요인인 유행, 계절과 환경변수인 천재지변 등을 바탕으로 좀 더 빠른 판매전략 수립과 구현은 소비자의 구매력을 극대화 시킬 것이다. 본 논문에서는 고객의 성향을 지속적으로 분석 업데이트 하여 그룹으로 나누고 최적의 상품을 자동으로 구성할 수 있으며 환경변수에 따른 판매자의 전략을 가미한 지능형 쇼핑몰을 설계 및 구현하였다.
The purpose of this study was to investigate the main factors of return and consumers' return behavior types and also to find out the characteristics of consumer's purchasing behavior according to consumer's return behavior type. The Questionnaires was administered 315 males and females, who had experience of clothing purchase and return in internet shopping mall. The results were as follows. First, the factors of return were classified into quality of product, delivery, service, consumer's change of mind, and impulse buying. Second, 4 types of consumer's return behavior were categorized into habitual, dissatisfaction in product quality, dissatisfaction in delivery, and impulse buying. Third, Consumer's return behavior types were not significantly related to the frequency of purchase, information search. However there were significant differences in satisfaction of return process, dissatisfaction after return, and negative word of mouth according to the consumer's return behavior types.
The purposes of this study were to investigate the relationships between e-loyalty formation process and satisfaction for apparel products by testing the research model developing upon prior researches, and to analyze the differences of the structural model between two groups (high satisfaction group and low satisfaction group). A total of 356 respondents participated through a convenience sampling at universities in Busan. Data were analyzed by a structural equation model analysis. The results were as followings: First, for the structural model, the attributes of shopping malls (e.g., e-store attributes and product attributes) affected consumer satisfaction which influenced the e-loyalty of shopping malls, mediated by value perception. Second, high-satisfaction group evaluated more importantly the attributes of shopping malls, higher perceived the value of products and web sites, more satisfied the mall, and had greater loyalty of online shopping malls than low-satisfaction group. Third, there were significant differences between high-satisfaction group and low-satisfaction group in the e-loyalty model for apparels. Specifically, for high-satisfaction group, the e-store attributes were more likely to influence the value perception of products and web sites than low-satisfaction group, while low-satisfaction group was the higher perceived the value of products, the more they satisfied and then the greater e-loyalty respectively. According to the findings, the implications and future suggestions related to e-loyalty of shopping malls for apparels are provided.
This study utilizes a S-O-R model to investigate the effects of apparel product presentations using a 3D avatar model in Internet fashion malls for pleasure(emotional state) and approach behavior. We chose a 3D avatar model to present a fashion product in this study. The model walked for about one minute on stage; subsequently, respondents completed a questionnaire after they viewed it. The questionnaire consists of telepresence, pleasure and approach behavior. Respondents are limited to females 20s and 30s years old who have purchased fashion products in an Internet mall and are highly interested in fashion products. A total of 226 samples were used for the final analysis. Cronbach's alpha, correlation analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling were utilized in this study. The results are as follows. First, telepresence has a significant influence on pleasure; subsequently, pleasure influenced consumer approach behavior. Second, telepresence positively influenced the approach behavior (directly and indirectly). This verified the effectiveness of a 3D avatar model using S-O-R. A 3D avatar model can be a strategic alternative in the fiercely competitive Internet shopping sector.
This study investigated the store switching behavior of fashion stores targeting college students. A random sample of college students completed a questionnaire that contained measurements of store property, relationship quality, switching intent of store, preference of on/offline store, purchase of brand/non-brand product and monthly clothing expenses. The factors extracted as switching behavior of on/offline fashion store are store property, relationship quality and switching intent of store. Dimensions of store switching behavior in online shopping mall is revealed to be composed of diversity/ easy to search, store reliability, home page layout, sales promotion, reliability, commitment and switching intent of store. Also those of offline store is revealed to be composed of store comfort/salespeople service, product diversity, store location, product price, reliability, commitment and switching intent of store. The significant differences were found between store switching behavior of college students by preference of on/offline store and purchase of national brand/non brand. It is expected that this results can be used as a basic material for further study and setting up the fashion retailing strategies in fashion store for selling non brand products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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