• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제13권3호
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• pp.31-43
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• 2022

Purpose: Service quality is a topic of constant interest in marketing research and practitioners. Service quality is an important factor influencing performance even in the context of coffee shops, and research on service quality management strategies continues by coffee shop researchers and practitioners. The service quality of coffee shops is a source of competitive advantage and is an important factor in enhancing customer and business performance. This study aims to identify the effects of cognitive evaluation on emotional and behavioral responses using a cognitive-emotional-behavioral framework and SOR model in the coffee shop context. Cognitive evaluation (service quality) consists of tangibles, responsiveness, assurance, reliability, and empathy dimensions. Research design, data, and methodology: In the proposed model, positive and negative emotions and satisfaction mediate the relationship between service quality and money to spend and visit frequency. The data were collected from customers who visited a coffee shop within the last 1 month. The survey was conducted for about one month. Among a total of 300 distributed questionnaires 261 responses were used for data analysis. The data were analyzed using frequency analysis, measurement model analysis, and structural equation modeling analysis with SPSS 28.0 and SmartPLS 4.0. Results: Tangibles, responsiveness, assurance, and empathy had significant positive effects on positive emotion, while only reliability had a significant negative effect on negative emotion. Both positive and negative emotions had significant positive effects on customer satisfaction, but not on money to spend and visit frequency. Lastly, customer satisfaction had significant positive effects on money to spend and visit frequency. Conclusions: The study revealed the relative weight of cognitive factors on customer emotions and confirmed the validity of SOR model. The fact that tangibility is the most important factor in increasing positive emotions and reliability is the most important factor in reducing negative emotions provides a direction for emotional branding strategies using the service quality mix of coffee shops. This study confirmed the full mediating role of satisfaction between positive and negative emotions and consumer behaviors (money to spend and visit frequency). This infers that when a coffee shop increases customer satisfaction through customer emotion management, the customer's money to spend and visit frequency in the coffee shop increases.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권2호
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• pp.95-114
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• 2008

Recent interests in data mining result from the expansion of the amount of business data and the growing business needs for extracting valuable knowledge from the data and then utilizing it for decision making process. In particular, recent advances in association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from the voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is to utilize acquired knowledge in providing marketing strategies such as cross-selling, sales promotion, and shelf-space allocation. In spite of the potential applicability of association rule mining, unfortunately, it is not often the case that the marketing mix acquired from data mining leads to the realized profit. The main difficulty of mining-based profit realization can be found in the fact that tremendous numbers of patterns are discovered by the association rule mining. Due to the many patterns, data mining experts should perform additional mining of the results of initial mining in order to extract only actionable and profitable knowledge, which exhausts much time and costs. In the literature, a number of interestingness measures have been devised for estimating discovered patterns. Most of the measures can be directly calculated from what is known as a contingency table, which summarizes the sales frequencies of exclusive items or itemsets. A contingency table can provide brief insights into the relationship between two or more itemsets of concern. However, it is important to note that some useful information concerning sales transactions may be lost when a contingency table is constructed. For instance, information regarding the size of each market basket(i.e., the number of items in each transaction) cannot be described in a contingency table. It is natural that a larger basket has a tendency to consist of more sales patterns. Therefore, if two itemsets are sold together in a very large basket, it can be expected that the basket contains two or more patterns and that the two itemsets belong to mutually different patterns. Therefore, we should classify frequent itemset into two categories, inter-pattern co-occurrence and intra-pattern co-occurrence, and investigate the effect of the market basket size on the two categories. This notion implies that any interestingness measures for association rules should consider not only the total frequency of target itemsets but also the size of each basket. There have been many attempts on analyzing various interestingness measures in the literature. Most of them have conducted qualitative comparison among various measures. The studies proposed desirable properties of interestingness measures and then surveyed how many properties are obeyed by each measure. However, relatively few attentions have been made on evaluating how well the patterns discovered by each measure are regarded to be valuable in the real world. In this paper, attempts are made to propose two notions regarding association rule measures. First, a quantitative criterion for estimating accuracy of association rule measures is presented. According to this criterion, a measure can be considered to be accurate if it assigns high scores to meaningful patterns that actually exist and low scores to arbitrary patterns that co-occur by coincidence. Next, complementary measures are presented to improve the accuracy of traditional association rule measures. By adopting the factor of market basket size, the devised measures attempt to discriminate the co-occurrence of itemsets in a small basket from another co-occurrence in a large basket. Intensive computer simulations under various workloads were performed in order to analyze the accuracy of various interestingness measures including traditional measures and the proposed measures.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.145-162
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• 2023

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.5-45
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• 2020

본 연구는 Q 방법론을 활용하여 국내에서 개최되는 재즈공연 관객의 유형과 유형별 특성을 고찰하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구는 모집단을 구축하기 위하여 '재즈공연에 관한 사람들의 생각'으로 큰 주제를 정하고, 해당 전문가와의 심층 인터뷰를 거쳐 최종적으로 38여 개의 진술문으로 구성된 Q 표본을 선정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 음악적 관심 추구유형이다. 본 유형은 평균 한 달에 1회 이상 재즈 공연 관람을 할 만큼 재즈공연 관람을 일상적 여가활동의 방식으로 인식하고 있었다. 본 유형은 재즈공연 관람에 앞서서 뮤지션과 공연에 정보를 숙지하는데, 그 방식은 동호회와 SNS 같은 사회적 관계망을 활용하고 있었고, 공연 관람에 있어서 팬사인회와 같은 재즈 뮤지션과의 정서적 교감 욕구가 큰 편이며, 이런 경험을 특별하다고 여겼다. 둘째, 일반적 관심 추구유형이다. 본 유형의 관객들은 재즈공연의 관람을 일상적인 것이 아닌 특별한 경험으로 인식하는 경향인데, 재즈공연 관람은 특별한 날 친한 지인과 함께 누릴 만한 가치 있는 색다른 경험으로 받아들이고 있었다. 셋째, 자아 가치 추구유형이다. 본 유형은 재즈, 클래식을 대학에서 전공한 부류인데, 주관이 뚜렷하고 전문적인 지식과 경험을 갖춘 사람들로서, 재즈공연의 품질을 평가하는 데 있어서 아티스트의 명성보다는 공연의 음향, 조명, 영상, 공연장 음향 설계, 연주자의 기량, 공연장의 시설수준과 접근성 등 공연상품의 전반적인 퀄리티에 민감한 반응을 보였다. 본 연구는 재즈관객의 유형을 질적인 연구방법론인 Q 방법론을 통하여 밝혀내었고, 이를 통해 개별 재즈관객 유형에게 적용할 수 있는 공연기획상의 마케팅믹스에 유의미한 시사점을 제시했다는 데에서 그 의의를 둘 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.