Online customer reviews (i.e., electronic word-of-mouth) has gained considerable interest over the past years. However, a knowledge gap exists in explaining the mechanisms among the factors that determine the product sales in online retailing environment. To fill the gap, this study adopts a principal-agent perspective to investigate the effect of customer reviews and customer incentives on product sales in online retail stores. Two customer review factors (i.e., average review ratings and the number of reviews) and two customer incentive factors (i.e., price discounts and special shipping offers) are used to predict product sales in regression analysis. The sales ranking data collected from the video game titles at Amazon.com are used to analyze the direct effects of the four factors and the interaction effects between customer review and customer incentive factors to product sales. Result reveals that most relationships exist as hypothesized. The findings support both the direct and interaction effects of customer reviews and incentive factors on product sales. Based on the findings, discussions are provided with regard to the academic and practical contributions.
온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정에 중요한 역할을 하기 때문에 소비자의 지각된 리뷰 유용성에 영향을 미치는 리뷰 요인을 확인하는 것이 필요하다. 그러나 온라인 리뷰의 유용성에 대한 대부분의 기존 연구는 주로 리뷰 및 리뷰어 속성과 같은 정량적 요인에 중점을 두고 있다. 최근 연구에서는 리뷰 콘텐츠과 언어 스타일이 소비자의 구매 의사결정에 미치는 영향을 조사했다. 또한, 소비자가 의사결정 과정에서 리뷰를 평가할 때 추가적으로 리뷰 텍스트 속성들을 고려해야 한다고 주장하고 있다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 맥락에서 리뷰 콘텐츠과 언어 스타일이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 조사하고자 한다. 추가적으로 리뷰어의 전문성이 리뷰 콘텐츠 및 언어 스타일과 리뷰 유용성 간의 영향관계를 조절하는지 여부를 조사했다. 연구결과 긍정적인 리뷰 콘텐츠는 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치고, 부정적인 리뷰 콘텐츠와 언어적 스타일은 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 리뷰어의 전문성은 부정적인 리뷰 콘텐츠와 언어 스타일이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 완화시키는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 온라인 전자상거래 기업이 리뷰 유용성에 영향을 미치는 요인을 파악하고 이를 마케팅 전략에 반영하여 기업 매출 성장을 달성하는데 시사점을 제공할 수 있다.
COVID-19의 확산으로 인해 온라인 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 온라인 환경에서 교수자 또는 유능한 동료 학습자가 제공하는 도움과 지원을 의미하는 스캐폴딩(scaffolding)의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구는 2010년도부터 2021년까지 국내 대학 맥락의 온라인 스캐폴딩 전략의 유형과 그 효과를 탐색하고자 하였다. 연구 방법으로 체계적 문헌고찰을 활용하여 여섯 개의 데이터 베이스에서 총 578편의 문헌을 검색하였고 선정 및 배제 기준에 따라 최종적으로 총 7편의 논문을 연구 대상으로 선정하였다. 연구 결과는 대학 온라인 교육에서의 스캐폴딩 관련 연구의 일반적인 특징, 온라인 교육에서의 스캐폴딩 유형 및 특징, 그 효과를 종합하여 제시하였다. 본 연구를 통해 추후 대학 온라인 교수학습 환경에서 효과적인 학습을 위한 스캐폴딩과 관련한 경험적 연구가 이루어지길 기대한다.
Although there have been studies regarding the influence of customer reviews on consumer decision making at online shopping sites, research on factors affecting the perceived customer review quality for online shopping sites is limited. This study posits that sociability, which is one of the environmental factors of an online shopping site, can affect the quality of customer reviews. Sociability is a key factor in building a collaborative environment online, but studies have been limited to applying sociability to customer reviews that are the result of a collaborative environment. This study expects that sociability affects the performance of online shopping sites through the perceived information quality of customer reviews, and customers' efficacy. More specifically this study investigates the structural relationship between sociability, self-efficacy, collective efficacy, and the perceived information quality of the reviews in an online shopping context, regarding the patronage intention of customers. This study was conducted using a survey of 361 college students. The structural equation model results indicate that user perception of sociability increases self-efficacy and collective efficacy. The improved efficacy enhances the perceived information quality of reviews for online shopping sites, which increases patronage intention of customers. This study found that online shopping sites require a platform for customers to engage in social interaction to enhance their customers' loyalty and lifetime value.
HARTANTO, Nico;MANI, La;JATI, Mustika;JOSEPHINE, Ruth;HIDAYAT, Z.
유통과학연구
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제20권11호
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pp.33-45
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2022
Purpose: The development of online shopping trends in Indonesia is increasing, and Tokopedia is becoming one of the most popular e-commerce websites. The purpose of this study is to obtain empirical evidence whether mobile shopping, customer review, perceived credibility, and Korean celebrity endorsement affect online purchase decision, whether online purchase decision affects customer satisfaction, and whether customer satisfaction affects brand loyalty of customers in Tokopedia e-commerce. Research Design, data and methodology: Quantitative survey with data was collected using an online questionnaire with sample characteristics were Tokopedia customers who lived in Jakarta by 385 samples using the purposive sampling method, and data analysis was conducted using the Smartpls application program version 3.0. Results: Mobile shopping, customer review, and perceived credibility had positive effects on online purchase decision at Tokopedia in Jakarta. However, Korean celebrity endorsement did not have a positive effect on online purchase decision at Tokopedia in Jakarta. Furthermore, online purchase decision had a positive effect on customer satisfaction at Tokopedia in Jakarta, and customer satisfaction had a positive effect on brand loyalty at Tokopedia in Jakarta. Conclusions: This study proposes significant implications for maintaining customer relationships to achieve purchasing decision, customer satisfaction, and brand loyalty in the e-commerce industry.
자극에 대한 변화의 과정을 통해 자신의 상태를 나타내는 감성과 어떤 현상에 대해 느끼는 단순한 심리상태를 나타내는 감정은 혼용되어 사용되는 경향이 있으나 그 의미와 쓰임새는 다르다. 본 연구에서는 온라인 소비자들이 다양한 제품과 서비스를 구매하고 사용한 후에 작성한 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정을 구분하여 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 최근 온라인 리뷰는 비즈니스 및 소비자에게 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 유용한 리뷰는 잠재 고객들의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 리뷰 유용성을 통해 평가될 수 있다. 리뷰 유용성은 소비자 개인의 구매 의사결정 문제뿐만 아니라 비즈니스에서 마케팅 전략에 활용됨으로써 실무적 중요성은 점차 커지고 있으며, 학문적으로도 리뷰 유용성의 영향요인을 찾는 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 Yelp.com에서 레스토랑에 대한 리뷰를 확보하여 온라인 리뷰의 감성과 감정이 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하였다. 선행연구를 기반으로 온라인 리뷰에 대한 감성과 감정을 포함한 연구 모형을 구축하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 온라인 리뷰의 감성과 감정이 온라인 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 감정에 대한 영향의 차이가 있는지를 검증하였다. 연구결과에서 부정적인 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 더 크며 이는 부정 편향성 이론과 일치하는 것으로 나타났다. 그리고 각각의 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 서로 차이가 있는 것으로 나타났다.
Purpose: The technology acceptance model (TAM) refers to a theory that maps the possibility or extent to which users can accept an innovative technology. The purpose of the current research is to investigate the mediating effect of TAM between online review and behavior intention for promoting golf app's distribution. Research design, data and methodology: In order to examine the relationship between app usage reviews, TAM, and behavioral intentions of golf app participants, the present author collected total 170 responses from South Korean participants based on web-based survey system. The main methodology which was selected by this study is mediation causality analysis that Baron and Kenny suggested. Results: The statistical findings definitely indicated that TAM mediating role exists between the positive emotion of golf app users regarding online reviews and positive behavior intention of golf app, which means that all three steps of mediation causality analysis were statistically significant. Conclusions: The present research concludes that the correct utilization of innovation in the design and implementation of the technology features translates into performance excellence. The model can be used to increase the online presence through innovation as a primary drive toward providing more convenience and accessibility to the users through mobile golf apps.
Purpose The purpose of this study is to analyze causal relationship between quantity and quality for deriving ranking model of Online reviews. Thus, we propose implications for deriving the ranking model for retrieving Online reviews more effectively. Design/methodology/approach We collected Online review from Tripadvisor web sites which might be a kind of world-famous tourism web sites. We transformed the natural text reviews to quantified data which consists of quantified positive opinions, quantified negative opinions, quantified modification opinions, reviews lengths and grade scores by using opinion mining technologies in R package. We executed corelation and regression analysis about the data. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the review length influenced positive opinion, negative opinion and modification opinion. We also confirmed that negative opinion and modification opinion influenced the grade score.
전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.
관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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