The purpose of this study was to investigate the differences in the cosmetic purchasing behavior influenced by make-up preference images, and the orders of importance in the cosmetic store selection. The questionnaires were given to female residents in the ages between $20{\sim}45$ in Seoul and Kyung-gi province. 322 questionnaires were used for data analysis. The collected data were analyzed by using SPSS 10.0 software with various techniques such as Frequency analysis, Factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$ reliability analysis, Paired t-test, ANOVA test and Duncan test. The results of this study were as follows: 1. After investigating how the make-up preference image influences the selection of the off-line cosmetic store, it was found out that the personal service, shopping convenience, and product composition had significant differences. 2. After investigating how the make-up preference image influences the selection of the on-line cosmetic store, it was found out that only the product composition had significant difference. 3. After studying the factors that influence the off-line cosmetic store selection, it was found that the personal service was considered most important. After studying the factors that influence the on-line cosmetic store selection, it was found that the price was considered most important.
The purpose of this study was to analyze the statistical differences and the correlation between eco-friendly attitudes and clothing selection criteria according to gender and age. 150 people in their 20s to 50s were surveyed for this study. The results were as follows. The factors to eco-friendly attitudes were drawn as seven factors. The difference analysis result for eco-friendly attitude according to gender and age showed a significant difference. The results of factor analysis showed that there were four factors in clothing selection criteria. The difference analysis result of clothing selection criteria according to gender showed a significant difference. The analysis results for the effect of eco-friendly attitude on clothing selection criteria showed that the eco-friendly group recognized health and eco-friendly property as more important clothing selection criteria, but the non-eco-friendly group recognized aesthetic as more important one. The result of this study will help product planners in the clothing product development and the market segmentation according to eco-friendly attitude.
The current study investigates major factors which influence the consumer's selection of internet shopping malls. Based on the technology acceptance model(TAM)(Davis, 1989) and trust theory(McKnight & Chervany, 2001), consumer selection factors from marketing research(Burke, 1997;Dodds et al, 2001), perceived usefulness, perceived ease of use, trust, service quality, and product price were hypothesized as to affect the consumer's decision to choose one's specific internet shopping malls. The study developed a research model to explain the shopping mall selection and collected the survey responses from 312 internet shopping mall users. The results of the current research indicate that all the research variables employed in the study, perceived usefulness, perceived ease of use, trust, service quality, and product price, are found to significantly influence the consumer's shopping mall selection decision. Among the influencing factors, price, service quality, and trust showed a greater effect on the shopping mall selection than usefulness and ease of use. This result implies that purchase-related variables such as price and service quality may be more critical to attracting customers and thereby raising the sales volume of the shopping mall, than the web site's usefulness and ease of use.
This study aims to investigate relationships between benefit sought and selection attributes of green tea consumers. For data collection, a total of 595 copies of questionnaires were collected by convenience sampling in the Seoul and Gyeonggi-do area. The data were analyzed by using SPSS 15.0. The factor analysis identified four dimensions of the benefit sought : health benefit, sensory, sociality, and self-esteem. Six dimensions of selection attributes were identified as manufacturing, design, sensory appeal, recommendation, utility and brand. The results of the canonical correlation analysis indicated that health benefit, sensory, sociality of benefit sought and manufacturing, design, sensory appeal, recommendation, utility, brand of selection attributes were highly correlated, and the self-esteem of benefit sought and recommendation of selection attribute were highly correlated. This means it is important to place an emphasis on safety production, package design, sensory characteristics, product description, utility and brand for consumers who seek health benefit, flavor and sociality. It is also important to place an emphasis on product description for consumers who pursue self-esteem benefits. Green tea marketers should consider benefit sought aspects as the most important factors affecting selection attributes on green tea purchasing.
최근 소비시장으로서 중국 서부지역의 중요성이 증대됨에 따라 중국 서부지역 소비자들에 대한 체계적이고 과학적인 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 국가이미지와 기능적 속성 및 브랜드개성이 중국 서부지역 소비자들의 한국제품 선택에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보고 있다. 이를 위하여 중국 서부지역의 6개 도시에 거주하는 성인 소비자들을 대상으로 한국제품 선택에 관한 설문조사를 실시하여 이를 통계분석에 이용하였다. 실증분석 결과, 3가지 요인은 정도의 차이는 있지만 모두 중국 서부지역 소비자들의 한국제품 선택에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중 기능적 속성의 영향을 가장 많이 받는 것으로 나타났으며 브랜드개성 역시 상징적 속성으로 중국 서부지역 소비자들의 한국제품 선택에 중요한 역할을 하고 있음이 밝혀졌다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 토대로 한국기업들의 중국 서부지역에서의 바람직한 마케팅 전략에 관한 주요 시사점을 제시하고 있다.
New product development (NPD) is defined as the transformation of a market opportunity and a set of assumptions about product technology into a product available for sale. Managers charged with project selection decisions in the NPD process, such as go/no-go choices and specific resource allocation decisions, are faced with a complicated problem. Therefore, the ability to develop new successful products has identifies as a major determinant in sustaining a firm's competitive advantage. The purpose of this study is to develop a new evaluation model for NPD project selection in the high -tech industry using support vector machines (SYM). The evaluation model is developed through two phases. In the first phase, binary (go/no-go) classification prediction model, i.e. SVM for high-tech NPD project selection is developed. In the second phase. using the predicted output value of SVM, feasibility grade is calculated for the final NPD project decision making. In this study, the feasibility grades are also divided as three level grades. We assume that the frequency of NPD project cases is symmetrically determined according to the feasibility grades and misclassification errors are partially minimized by the multiple grades. However, the horizon of grade level can be changed by firms' NPD strategy. Our proposed feasibility grade method is more reasonable in NPD decision problems by considering particularly risk factor of NPD in viewpoints of future NPD success probability. In our empirical study using Korean NPD cases, the SVM significantly outperformed ANN and logistic regression as benchmark models in hit ratio. And the feasibility grades generated from the predicted output value of SVM showed that they can offer a useful guideline for NPD project selection.
The Diagnostic Unit of CLINAID can infer working diagnoses for general diseases from the information provided by a user. This user-provided information in the form of signs and symptoms, however, is usually not sufficient to make a final decision on a working diagnosis. In order for the Diagnostic Unit to reach a diagnostic conclusion, it needs to select suitable clinical investigations for the patients. Because different investigations can be selected for the same patient, we need a process that can optimize the selection procedure employed by the Diagnostic Unit. This process, called a selection algorithm, must work with the fuzzy relational method because CLINAID uses fuzzy relational structures extensively for its knowledge bases and inference mechanism. In this paper we present steps of the selection algorithm along with simulation results on this algorithm using fuzzy relational products, both harsh product and mean product. The computation results of applying several different fuzzy implication operators are compared and analyzed.
This study analyzes the effects of lifestyle on wetsuits purchasing behavior and identifies various characteristics among lifestyle groups. A questionnaire survey of 213 domestic consumers with water sport activity and wetsuits experience indicated the following results: 1) Lifestyle factors were analyzed as 6 factors: social relation ships, development orientation, trend & appearance, domestic, positive acknowledgement of hobbies, pursuit of practicality. And the wetsuits selection criteria was 4 factors: wearing fitness, product information, design, reputation. 2) Social relationships, development orientation, positive acknowledgement of hobbies and pursuit of practicality factors had a positive effect fitness. Trend & appearance, development orientation, and pursuit of practicality factors had a positive effect on product information factors ; in addition, development orientation, and trend & appearance, a positive acknowledgement of hobbies factors had a positive effect design factors. Social relationships, trend & appearance, and pursuit of practicality factors had a positive effect on reputation factors. However, trend & appearance factors negatively affected the wearing fitness factors and the positive acknowledgement of hobbies factors had negative effect on product information, reputation factors. 3) The three groups of lifestyle factors showed differences in monthly average purchasing of clothes, average annual purchasing expenditures for water sports related products, number of water sport activity days and frequency, product selection criteria.
The qualities of the products produced by injection molding are strongly influenced by the process variables of the injection molding machine set by the engineer. It is very difficult to predict the qualities of the injection molded product considering the stochastic nature of the manufacturing process, since the processing conditions have a complex impact on the quality of the injection molded product. It is recognized that the artificial neural network(ANN) is capable of mapping the intricate relationship between the input and output variables very accurately, therefore, many studies are being conducted to predict the relationship between the results of the product and the process variables using ANN. However in the condition of a small number of data sets, the predicting performance and robustness of the ANN model could be reduced due to too many input variables. In the present study, the ANN model that predicts the length of the injection molded product for multiple combinations of process variables was developed. And the accuracy of each ANN model was compared for 8 process variables and 4 important process inputs that were determined by the feature selection. Based on the comparison, it was verified that the performance of the ANN model increased when only 4 important variables were applied.
PSS(Product Service System) 시스템은 제품과 서비스가 하나로 통합되어 고객에게 차별화된 가치를 제공하고, 기업이 경쟁력을 가지고 지속적인 성장을 할 수 있게 지원하는 시스템이다. 본 논문에서는 PSS 시스템으로 성공한 Amazon의 Kindle과 Apple의 iPod, 실패한 Microsoft의 Zune과 Sony의 e-book reader를 채택하여 중다 사례연구 방법론을 통해 성공요인과 실패요인을 도출하고자 한다. 이를 위하여, 사례 분석을 통해 가설을 도출하고, 연관 문헌연구와의 비교 및 분석을 통하여 PSS 시스템에서 상업적으로 성공하기 위한 전략적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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