The apparel market is extremely competitive and thus apparel manufacturers should try to maximize consumer satisfaction with cost-efficient but consumer-oriented strategies. Personalized strategies considering each consumer's characteristics have to be developed. The purpose of this study is to investigate the effects of consumers' characteristics on personalization strategies of apparel brands. Investigating personalization based on consumers' values and demographic characteristics will allow apparel manufacturers to attract target consumers. A survey method was used for the empirical study. Questionnaires from 420 respondents were analyzed using factor analysis, cluster, t-test, and ANOVA. The results indicated a significant influence of consumer values on customer service-related aspects of personalization. Female consumers demanded product- and information-oriented factors of personalization. Age, residential area, and clothing expense also had significant influence on the need for personalization of apparel shopping.
The demand for personalized products and service of apparel product has increased dramatically. In order to acquire a personalized apparel product, consumers may have to sacrifice more expense or time. The purpose of this study was to investigate various personalization strategies in apparel business and to identify antecedents that influence the process. Clothing involvement and two price related variables (clothing expense and willingness to pay more) were included in the study as antecedents. Four personalization strategies were included in the study: design selection, size customization, in-store service and promotion personalization. For an empirical study, a conceptual model was designed and research questionnaire was developed. A measure of personalization of apparel shopping was developed based on existing scale items of prior research and a pilot study. Data from 766 men and women in their twenties to forties were used for statistical analysis. Structural Equation Modeling was used for the data analysis. Results indicated that the conceptual model was a good fit to data. Structural paths indicated that there was significant influence of clothing involvement on design selection and sales promotion personalization strategies. Involved consumers spent more on chothing products and were likely to pay more on personalized products and services. Monthly clothing expense influenced size customization significantly. It also had negative influence on service related personalization strategies. Consumers were willing to pay more when it comes to product related personalization strategies such as design and size but not necessarily to service related strategies. This study was an attempt to provide an in-depth and synthesized approach on consumer attitudes toward personalization of apparel products.
With the development of Information Technology, customers require promptly higher quality products and services. Companies try to make newly digital marketing strategies, but there are no empirical researches on them. This article empirically presents a new perspective that companies can shape the customer decision journey ahead by coordinating customer experience. In this article, based on Elaborated Likelihood Model (ELM) theory, customer experience consists of the emotional or cognitive experience. We surveyed about 200 subjects (N = 217) in their 20s and 30s based on the International Music Industry Association's Music Listening 2019 report, then analyzed four different models (before personalization-cognitive experience, before personalization-emotional experience, after personalization- cognitive experience, after personalization-emotional experience) by JASP and R Studio. We conducted Structural Equation Model (SEM) and paired t-test. Personalization factors are about recommendation systems in Spotify. The results of survey represent that companies can shape the Customer Decision Journey (CDJ) ahead especially through enhance cognitive experience. It empirically proves Elaborated Likelihood Model (ELM). The conclusion can be drawn that 'pulling' customer experience can be a new marketing strategies in the digital era.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.6
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pp.949-957
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2009
The fashion apparel industries have demanded to be extremely consumer-oriented. Therefore, the need of personalization arises. The purpose of this study is to investigate the relationship between apparel shopping orientation and various personalization strategies provided in the apparel shopping process. A total of 422 questionnaires were used for statistical analysis. Canonical correlation and ANOVA were conducted. Results indicated that higher level of demand for "sale-promotion personalization" and "personalized customer relationship" were significantly related to high level of fashion innovativeness and price consciousness. Consumers who seek for high level of "personalized advice" and "personalized fit" were likely to be price conscious and conforming to clothing but not innovative in terms of fashion and clothing. Shopping orientation group differences were also reported in the study. In personalizing of apparel products, distinctive but relevant strategies should be implemented according to the need of the consumers.
It is widely known that KMS (Knowledge Management System) plays a role of facilitator that contributes to upgrading the organizational performance. Despite this widespread belief, actual operation of KMS has been stalled at the level of being used only for the plain knowledge administration, not reaching the level of utilizing KMS strategically. In this sense, this case study suggests three successful KMS operation strategies-personalization strategy, socialization strategy, and technological strategy. Cases adopted in this study include HIRA(Health Insurance Review & Assessment Service) and KORAIL (Korea Railroad) where KMS has been successfully utilized to improve their organizational innovation and performance as well. Through scrutinizing the two cases, it was concluded that the proposed three KMS operation strategies have potentials of being generally applied to other KMS operation cases.
Myung, Sung Shin;Choi, Byeonggu;Choi, Sue Young;Lee, Hee Seok
Knowledge Management Research
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v.4
no.2
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pp.19-34
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2003
This paper analyzes 96 Korean companies to illustrate the relationship between the knowledge management strategies and task characteristics. Knowledge management strategies can be categorized as being codification- and personalization-oriented. Task characteristics are analyzed from the perspective of content-oriented, process-oriented, number of exceptions, and analyzability. These results illustrate how companies should align the knowledge management strategies with task characteristics. It is found that codification strategy is more likely to be associated with high content-oriented and high analyzability task, and personalization strategy is with high process-oriented task. The survey result confirms that managers should adjust knowledge management strategies in view of the characteristics of the task.
This study attempted to examine how Personalization Advertising and Customization Advertising strategies affect consumers' Aad among AI-based Programmatic Advertising strategies that have been actively conducted recently. To this end, the relationship between two advertising strategies, the transportation, the overall emotional experience that occurs when acting, and Aad was examined structurally. As a result of a survey of 110 general people, Personalization Advertising had a negative influence on consumers' transportation, and the Customization Advertising strategy had a positive influence. In addition, transportation had a positive influence on the Aad. These results suggest the needs to actively induce consumers into Customization advertising situation, rather than the company's mechanical analysis and exposure-oriented advertising strategy.
Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
The importance of "personalization technology" has recently been highlighted due to the Covid-19 and the development of IT technology such as AI and big data, which is soon coming beyond personalization into the "super-personalization era." Therefore, in terms of the music streaming service market, it has formed a service supply trend in which individual tastes are respected and companies are seeking to establish a realistic analysis and development direction considering the external market environment. From this perspective, this paper sought to analyze the strengths and weaknesses of the Genie Music's and provide a direction for development based on Genie Music's customer interactive strategy. In particular, it was intended to analyze the advantages and disadvantages of customer interactive strategies with the 'live music service platform' that moves with customers and to provide directions for future corporate development. As an analysis method, we looked at strengths and weaknesses, opportunities and threat requirements based on SWOT analysis. Afterwards, the company attempted to present specific corporate development strategies through TOWS analysis.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.53
no.3
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pp.287-314
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2022
The purpose of this study was to present a content curation strategy of the university library to support user learning and research. As a method to achieve the purpose of the study, first, the concept of content curation was examined through literature research. After that, implications were found by analyzing the cases of content curation services such as university libraries, national libraries, and content companies. As a result of the study, five strategies for successful content curation of university libraries were proposed: providing high quality contents, performing preemptive information service roles, keep content up to date, securing interactivity through user participation, and developing personalization algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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